Ez a cikk bemutatja a policy‑as‑code és a nagy nyelvi modellek közötti szinergiát, és megmutatja, hogyan tudja az automatikusan generált megfelelőség‑kód felgyorsítani a biztonsági kérdőívválaszok feldolgozását, csökkenteni a manuális munkát és fenntartani az audit‑szintű pontosságot.

Ez az útmutató megmutatja a SaaS‑ és biztonsági csapatoknak, hogyan hozhatják be a Procurize AI‑vezérelt kérdőív‑ és szabályzat‑automatizálást közvetlenül a CI/CD csővezetékekbe. A megfelelőség kódként való kezelése és a valós‑időben frissülő szabályzatok kihasználásával a vállalatok folyamatos biztonsági biztosítást érhetnek el, lerövidíthetik az auditok átfutási idejét, és gyorsabban szállíthatnak funkciókat anélkül, hogy a kormányzást feláldoznák.

Ez a cikk egy új architektúrát mutat be, amely áthidalja a biztonsági kérdőív válaszok és a szabályzatfejlesztés közötti szakadékot. A válaszadatok gyűjtése, a megerősítési tanulás (reinforcement‑learning) alkalmazása és egy policy‑as‑code tároló valós‑idejű frissítése révén a szervezetek csökkenthetik a manuális erőfeszítéseket, javíthatják a válaszok pontosságát, és a megfelelőségi artefaktusok folyamatosan szinkronban tarthatók az üzleti valósággal.