Անվտանգության հարցումներ իրականացնելուող կազմակերպությունները հաճախ համբաղում են AI‑ստեղծված պատասխանների աղբյուրների հետ: Այս հոդվածը բացատրում է, թե ինչպես կառուցել թափանցիկ, աուդիտորելի ապացույցների փիպակ, որը հավաքում, պահում և կապում է AI‑արտածված ամեն մի բովանդակություն նրա սկզբնական տվյալների, քաղաքականությունների և արդիականեցումների հետ. LLM‑ների կառավարման, գիտության‑գրաֆի պիտակավորմամբ, անփոփոխ գրանցումներով և ավտոմատ համապատասխանում ստուգումներով միացված կարիքները օգնում են թիմերին տրամադրել ռեգուլյատորներին հավաստիական հետեւուման՝ մինչ լսած արագությունն ու ճշգրտությունը, որոնք AI‑ն ապահովում է.
Մուլտիմոդալ մեծ լեզվական մոդելները (LLM‑ները) կարող են կարդալ, մեխանիկական և սինտեզիզ տալ վիզուալ ալկհորակները՝ դիագրամներ, սքրինշոտներ, համապատասխանության ցուցապատիկներ՝ դարձնելով դրանք აუდիտ‑պատրաստ ապաստվածներ: Այս հոդվածում կարելի է բացահայտել տեխնոլոգիական վերածվածքը, աշխատանքային հոսքի ինտեգրումը, անվտանգության դիտարկումները և իրական ROI‑ն՝ մուլտիմոդալ AI‑ն օգտագործելով վիզուալ ապաստվածների գեներացիայի ավտոմատացման համար անվտանգության հարցականների համար: