Artikel ini menjelaskan arsitektur, alur data, dan praktik terbaik untuk membangun repositori bukti berkelanjutan yang didukung model bahasa besar. Dengan mengotomatiskan pengumpulan bukti, versioning, dan pencarian kontekstual, tim keamanan dapat menjawab kuesioner secara real‑time, mengurangi upaya manual, dan mempertahankan kepatuhan siap audit.

Artikel ini mengeksplorasi Mesin Atribusi Bukti Dinamis yang didukung oleh Graph Neural Networks (GNN). Dengan memetakan hubungan antar klausul kebijakan, artefak kontrol, dan persyaratan regulasi, mesin ini memberikan saran bukti yang akurat secara real‑time untuk kuesioner keamanan. Pembaca akan mempelajari konsep GNN yang mendasari, desain arsitektur, pola integrasi dengan Procurize, serta langkah‑langkah praktis untuk mengimplementasikan solusi yang aman, dapat diaudit, dan secara signifikan mengurangi upaya manual sambil meningkatkan kepercayaan kepatuhan.

Artikel ini mengeksplorasi pendekatan baru berbasis AI yang secara otomatis memetakan klausa kebijakan yang ada ke persyaratan kuesioner keamanan tertentu. Dengan memanfaatkan model bahasa besar, algoritma kemiripan semantik, dan siklus pembelajaran berkelanjutan, perusahaan dapat mengurangi upaya manual, meningkatkan konsistensi jawaban, dan menjaga bukti kepatuhan tetap mutakhir di berbagai kerangka kerja.