Kuesioner keamanan menjadi hambatan bagi banyak penyedia SaaS, menuntut jawaban yang tepat dan dapat diulang pada puluhan standar. Dengan menghasilkan data sintetis berkualitas tinggi yang meniru respons audit nyata, organisasi dapat menyempurnakan model bahasa besar (LLM) tanpa mengungkap teks kebijakan sensitif. Artikel ini menjelaskan alur lengkap berbasis data sintetis, mulai dari pemodelan skenario hingga integrasi dengan platform seperti Procurize, menghasilkan waktu respons lebih cepat, kepatuhan yang konsisten, dan siklus pelatihan yang aman.

Artikel ini memperkenalkan mesin augmentasi data sintetis yang baru dirancang untuk memperkuat platform Generative AI seperti Procurize. Dengan menciptakan dokumen sintetis yang menjaga privasi dan berkualitas tinggi, mesin ini melatih LLM untuk menjawab kuesioner keamanan secara akurat tanpa mengungkap data pelanggan yang sebenarnya. Pelajari arsitektur, alur kerja, jaminan keamanan, dan langkah‑langkah penerapan praktis yang mengurangi upaya manual, meningkatkan konsistensi jawaban, dan menjaga kepatuhan regulasi.