מודלים גדולים רב‑מודליים (LLM) יכולים לקרוא, לפרש ולסנתז חפצים חזותיים—דיאגרמות, צילומי מסך, לוחות בקרה של ציות—ולהפוך אותם להוכחה מוכנה לביקורת. מאמר זה מסביר את ערימת הטכנולוגיות, אינטגרציית הזרימה, שיקולי האבטחה, וה‑ROI הממשי של שימוש ב‑AI רב‑מודלי לאוטומציה של יצירת הוכחות חזותיות לשאלונים בטחוניים.

שאלוני אבטחה דורשים לעתים קרובות הפניות מדוייקות לתנאי חוזה, מדיניות או תקנים. חיפוש ידני הוא רגיש לטעויות ואיטי, במיוחד כאשר החוזים מתעדכנים. מאמר זה מציג מנוע מיפוי תנאי חוזה דינמי (Dynamic Contractual Clause Mapping) מבוסס AI שכלול במערכת Procurize. באמצעות שילוב של Retrieval‑Augmented Generation, גרפים סמנטיים של ידע ולד נפשי מוסבר, הפתרון מקשר באופן אוטומטי פריטי שאלון לשפה המדויקת בחוזה, מסתגל בזמן אמת לשינויים בתנאים ומספק למבקרים מסלול ביקורת בלתי ניתן לשינוי – ללא צורך בתיוג ידני.

מאמר זה מציג ארכיטקטורה חדשה שסוגרת את הפער בין תשובות שאלוני אבטחה להתפתחות מדיניות. על ידי איסוף נתוני תשובות, יישום למידת חיזוק ועדכון מאגר מדיניות כקוד בזמן אמת, ארגונים יכולים להפחית מאמץ ידני, לשפר את דיוק התשובות ולשמור על artefacts ציות מסונכרנים באופן תמידי עם מציאות העסק.

חברות SaaS מודרניות מתמודדות עם עשרות שאלוני אבטחה — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, PCI‑DSS וטפסים מותאמים של ספקים. מנוע ביניים סמנטי משמש כגשר בין הפורמטים המפוצלים, מתרגם כל שאלה לאונטולוגיה אחידה. על‑ידי שילוב גרפי ידע, זיהוי כוונה המונע על‑ידי מודלים גדולים, והזנות רגולטוריות בזמן אמת, המנוע מנרמל קלטים, מזרים אותם לגנרטורים של תשובות AI, ומחזיר תגובות ספציפיות לכל מסגרת. מאמר זה חוקר את הארכיטקטורה, האלגוריתמים המרכזיים, שלבי היישום וההשפעה העסקית המדידה של מערכת כזו.

מאמר זה חוקר מנוע חדש מבוסס בינה מלאכותית המתאים שאלוני אבטחה עם הראיות הרלוונטיות ביותר מבסיס הידע של הארגון, תוך שימוש במודלים גדולים של שפה, חיפוש סמנטי, ועדכוני מדיניות בזמן אמת. גלו ארכיטקטורה, יתרונות, טיפים לפריסה וכיוונים עתידיים.