आज के तेज़‑गति वाले नियामक परिदृश्य में स्थैतिक कंप्लायंस रिपॉज़िटरी जल्दी ही पुरानी हो जाती हैं, जिससे प्रश्नावली का उत्तर देने में देरी और जोखिमपूर्ण असंगतियों का सामना करना पड़ता है। यह लेख बताता है कि कैसे जनरेटिव एआई और निरंतर फीडबैक लूप से संचालित एक सेल्फ‑हीलिंग कंप्लायंस नॉलेज बेस स्वचालित रूप से अंतराल का पता लगा सकता है, नवीनतम साक्ष्य उत्पन्न कर सकता है, और सुरक्षा प्रश्नावली के उत्तरों को वास्तविक‑समय में सटीक रख सकता है।

यह लेख एक स्वयं‑हीलिंग अनुपालन ज्ञान आधार का परिचय देता है जो जेनेरेटिव एआई, निरंतर वैधता, और एक गतिशील ज्ञान ग्राफ़ का उपयोग करता है। जानें कैसे आर्किटेक्चर स्वचालित रूप से पुराने प्रमाणों का पता लगाता है, उत्तर फिर से उत्पन्न करता है, और सुरक्षा प्रश्नावली के उत्तरों को सटीक, ऑडिट‑योग्य और किसी भी ऑडिट के लिए तैयार रखता है।

आज के तेज़‑गति वाले नियामक परिदृश्य में, स्थैतिक अनुपालन दस्तावेज़ जल्दी ही पुराना हो जाता है, जिससे सुरक्षा प्रश्नावली में पुरानी या विरोधाभासी उत्तर शामिल हो जाते हैं। यह लेख एक नई सेल्फ‑हीलिंग प्रश्नावली इंजन प्रस्तुत करता है जो रियल‑टाइम में पॉलिसी ड्रिफ्ट की निरंतर निगरानी करता है, स्वचालित रूप से साक्ष्य अपडेट करता है, और जेनरेटिव AI का उपयोग करके सटीक, ऑडिट‑तैयार उत्तर उत्पन्न करता है। पाठक इस अगली‑पीढ़ी की अनुपालन स्वचालन दृष्टिकोण को अपनाने के लिए आवश्यक वास्तुशिल्पित निर्माण ब्लॉक, कार्यान्वयन वैचारिक मार्ग, और मापने योग्य व्यावसायिक लाभ सीखेंगे।