Šiame straipsnyje nagrinėjamas naujos kartos požiūris į saugumo klausimynų automatizavimą, kuris pereina nuo reakcijos atsakymo prie proaktyvaus spragų numatymo. Derinant laiko eilučių rizikos modeliavimą, nuolatinį politikų stebėjimą ir generatyvią AI, organizacijos gali prognozuoti trūkstamus įrodymus, automatiškai užpildyti atsakymus ir atnaujinti atitikties artefaktus – drastiškai sumažindamos atsako laiką ir audito riziką.

Šiame straipsnyje pristatoma naujos kartos atitikties platforma, kuri nuolat mokosi iš klausimynų atsakymų, automatiškai versijonuoja palaikomuosius įrodymus ir sinchronizuoja politikų atnaujinimus tarp komandų. Sujungianti žinių grafus, LLM‑valdomą santraukų generavimą ir nekintamus audito takelius, ši priemonė sumažina rankinį darbą, garantuoja atsekamumą ir palaiko saugumo atsakymų aktualumą besikeičiančiais reglamentais.

Modernios SaaS komandos gaudo įspūdį dėl nuolatinių saugumo klausimynų ir atitikties auditų. Vieningas dirbtinio intelekto orkestratorius gali centralizuoti, automatizuoti ir nuolat adaptuoti klausimynų procesus – nuo užduočių paskirstymo ir įrodymų rinkimo iki realaus laiko dirbtinio intelekto generuotų atsakymų – išlaikydamas audituojamumą ir reguliacinį atitiktį. Šiame straipsnyje nagrinėjama architektūra, pagrindiniai DI komponentai, įgyvendinimo planas ir matomi privalumai kuriant tokią sistemą.