Šiame straipsnyje aprašoma architektūra, duomenų srautus ir geriausius praktikų patarimus, kaip sukurti nuolatinę įrodymų saugyklą, veikiantį didelius kalbos modelius. Automatizuodami įrodymų surinkimą, versijavimą ir kontekstinį paiešką, saugumo komandos gali realiu laiku atsakyti į klausimynus, sumažinti rankinį darbą ir išlaikyti auditui paruoštą atitiktį.

Šiame straipsnyje aptariama, kaip SaaS įmonės gali pasitelkti DI, kad sukurtų nuolat atnaujinamą atitikties žinių bazę. Nuolat įkeliant ankstesnių klausimynų atsakymus, politikos dokumentus ir auditų rezultatus, sistema išmoksta modelius, prognozuoja optimalius atsakymus ir automatiškai generuoja įrodymus. Skaitytojai sužinos geriausias architektūrines praktikas, duomenų privatumo apsaugos priemones ir praktinius žingsnius, kaip įgyvendinti savęs tobulinantį variklį „Procurize“, paverčiant pakartotinį atitikties darbą strateginiu pranašumu.

Šiuolaikinėse SaaS aplinkose auditinių įrodymų rinkimas yra viena iš laiko intensyviausių užduočių saugumo ir atitikties komandų. Šiame straipsnyje paaiškinama, kaip generatyvus AI gali paversti neapdorotą sistemų telemetriją į pasirengusius naudoti įrodymų artefaktus – pvz., žurnalo ištraukas, konfigūracijos momentines kopijas ir ekrano nuotraukas – be žmogaus įsikišimo. Įdiegus AI pagrįstas konvejerius kartu su esamomis stebėjimo sistemomis, organizacijos pasiekia „zero‑touch“ įrodymų generavimą, pagreitina atsakymų į klausimynus procesus ir išlaiko nuolat audituojamą atitikties būseną.