Šiuolaikinės SaaS įmonės susiduria su milžinišku saugumo klausimynų, tiekėjų vertinimų ir atitikties auditų kiekiu. Nors AI gali pagreitinti atsakymų generavimą, jis taip pat kelia klausimų dėl sekamumo, pakeitimų valdymo ir audito galimybės. Šiame straipsnyje nagrinėjamas novatoriškas požiūris, kuris sujungia generatyviąją AI su atskira versijų kontrolės skaidryste ir nekeičiama kilmės žurnalo. Traktuojant kiekvieną klausimyno atsakymą kaip pirmos klasės artefaktą – su kriptografiniais maišais, šakų istorija ir žmogaus patvirtinimo patikrinimais – organizacijos gauna skaidrius, nepriekaištingus įrašus, kurie tenkina auditorius, reguliuotojus ir vidines valdymo valdybos komisijas.

Šiame straipsnyje nagrinėjamas nekintamo žurnalo, kuris įrašo AI sukurtus klausimyno įrodymus, projektavimas ir įgyvendinimas. Kombinuojant blokų grandinės stiliaus kriptografines maišas, Merkle medžius ir retrival‑augmented generation (RAG), organizacijos gali užtikrinti nepakitimusą audito taką, patenkinti reguliavimo reikalavimus ir padidinti suinteresuotų šalių pasitikėjimą automatizuotais atitikties procesais.

Šiame straipsnyje nagrinėjama novatoriška architektūra, kuri sujungia retrieval‑augmented generation, įklausų‑grįžtamojo ryšio ciklus ir grafų neuroninius tinklus, leidžiančius atitikties žinių grafams automatiniu būdu evoliucionuoti. Užbaigus ciklą tarp klausimynų atsakymų, auditų rezultatų ir AI valdomų įklausų, organizacijos gali nuolat atnaujinti savo saugumo ir reglamentų įrodymus, sumažinti rankinį darbą ir padidinti auditų patikimumą.