이 기사에서는 AI 기반 연속 증거 동기화 개념을 탐구합니다. 이는 자동으로 적절한 규정 아티팩트를 수집, 검증 및 보안 설문지에 실시간으로 첨부하는 혁신적인 접근 방식이며, 아키텍처, 통합 패턴, 보안 이점 및 Procurize와 유사 플랫폼에 워크플로우를 구현하는 실용적인 단계들을 다룹니다.

실시간 적응형 증거 우선순위 엔진이 신호 수집, 컨텍스트 기반 위험 점수화, 지식 그래프 보강을 결합해 올바른 증거를 적시에 제공함으로써 설문서 처리 시간을 크게 단축하고 컴플라이언스 정확성을 향상시키는 방식을 알아보세요.

이 문서는 설문 데이터에 대해 대형 언어 모델을 지속적으로 파인튜닝하여 점점 더 정확하고 자동화된 응답을 제공하면서 감사 가능성과 보안을 유지하는 새로운 자체 진화형 컴플라이언스 내러티브 엔진을 설명합니다.

이 글은 정책‑as‑code와 대형 언어 모델 간의 시너지를 설명하며, 자동 생성된 준수 코드가 보안 설문 응답을 효율화하고 수작업을 줄이며 감사 수준의 정확성을 유지하는 방법을 보여줍니다.