Ez a cikk egy új architektúrát mutat be, amely a retrieval‑augmented generation‑t, a prompt‑feedback ciklusokat és a gráf‑neuronhálózatokat (GNN) egyesíti, lehetővé téve a megfelelőségi tudásgráfok automatikus fejlődését. Azáltal, hogy összekapcsolja a kérdőívek válaszait, az audit eredményeit és az AI‑vezérelt promptokat, a szervezetek friss, pontos és auditálásra kész bizonyítékokkal láthatják el a biztonsági és szabályozási dokumentációkat, csökkenthetik a manuális erőfeszítéseket és növelhetik az auditbizalmat.

A modern SaaS vállalatok egy túlfűtött biztonsági kérdőív, szállítói értékelés és megfelelőségi audit áradattal néznek szembe. Bár az AI felgyorsíthatja a válaszok generálását, felveti a nyomon követhetőség, változáskezelés és auditálhatóság aggályait. Ez a cikk egy új megközelítést mutat be, amely a generatív AI-t egy dedikált verziókezelő réteggel és egy változtathatatlan eredetkönyvvel párosítja. Azáltal, hogy minden kérdőív‑választ elsőrendű artefaktumként kezelünk – kriptográfiai hashekkel, ágazási előzményekkel és ember‑a‑ciklusban jóváhagyásokkal – a szervezetek átlátható, manipulációra érzékeny nyilvántartásokat kapnak, amelyek megfelelnek az auditorok, szabályozók és a belső irányítási testületek elvárásainak.

Ez a cikk a megváltoztathatatlan napló tervezését és megvalósítását tárgyalja, amely rögzíti az AI‑által generált kérdőív bizonyítékot. A blokklánc‑stílusú kriptográfiai hash‑ek, a Merkle‑fák és a visszakeresés‑kiegészített generálás kombinálásával a szervezetek garantálhatják a hamisíthatatlan audit‑nyomokat, megfelelhetnek a szabályozói követelményeknek, és növelhetik az érintettek bizalmát az automatizált megfelelőségi folyamatokban.