Tässä artikkelissa tarkastellaan uutta arkkitehtuuria, joka yhdistää generatiivisen AI:n lohkoketju‑pohjaisiin alkuperäistietueisiin, tarjoten muuttumattoman, auditoitavan todistuksen turvallisuuskyselyjen automaatioon samalla, kun vaatimustenmukaisuus, yksityisyys ja operatiivinen tehokkuus säilyvät.

Tässä artikkelissa tarkastellaan uutta hybridia Retrieval‑Augmented Generation (RAG) -arkkitehtuuria, joka yhdistää suuria kielimalleja yritystason dokumenttivarastoon. Tiiviisti yhdistämällä tekoälypohjaisen vastausten synteesin muuttumattomiin auditointilokkeisiin, organisaatiot voivat automatisoida turvallisuuskyselyn vastaukset säilyttäen samalla vaatimustenmukaisuuden todisteet, varmistaa datan sijainnin ja täyttää tiukat sääntelyvaatimukset.

Tämä artikkeli esittelee uuden AI‑pohjaisen lähestymistavan, jonka nimi on Kontekstuaalinen Evidenssin Synteesi (CES). CES kerää, rikastaa ja kokoaa automaattisesti evidenssiä useista lähteistä – politiikkadokumenteista, auditointiraporteista ja ulkoisesta tiedustelusta – yhtenäiseksi, auditointikelpoiseksi vastaukseksi turvallisuuskyselyihin. Yhdistämällä tietoperustaisen graafisen päättelyn, Retrieval‑Augmented Generationin ja hienosäädetyn validoinnin, CES tarjoaa reaaliaikaisia, tarkkoja vastauksia säilyttäen täyden muutoslokin noudattamistiimeille.