Artikel ini menjelaskan arsitektur modular berbasis mikro‑layanan yang menggabungkan model bahasa besar, generasi berbantuan pengambilan (retrieval‑augmented generation), dan alur kerja berbasis event untuk mengotomatiskan jawaban kuesioner keamanan pada skala perusahaan. Artikel ini mencakup prinsip desain, interaksi komponen, pertimbangan keamanan, dan langkah‑langkah praktis untuk mengimplementasikan tumpukan pada platform cloud modern, membantu tim kepatuhan mengurangi upaya manual sambil mempertahankan auditabilitas.

Artikel ini menjelaskan sinergi antara kebijakan‑sebagai‑kode dan model bahasa besar, menunjukkan bagaimana kode kepatuhan yang dihasilkan otomatis dapat memperlancar respons kuesioner keamanan, mengurangi upaya manual, dan mempertahankan akurasi setingkat audit.

Artikel ini menjelaskan konsep pembelajaran loop tertutup dalam konteks otomasi kuesioner keamanan berbasis AI. Artikel ini menunjukkan bagaimana setiap kuesioner yang dijawab menjadi sumber umpan balik yang memperbaiki kebijakan keamanan, memperbarui repositori bukti, dan pada akhirnya memperkuat postur keamanan keseluruhan organisasi sambil mengurangi upaya kepatuhan.