Šiame straipsnyje išsamiai analizuojamos skatinimo inžinerijos strategijos, kurios leidžia dideliems kalbos modeliams generuoti tikslius, nuoseklius ir audituojamus atsakymus į saugumo klausimynus. Skaitytojai sužinos, kaip kurti skatinimus, įterpti politikos kontekstą, patikrinti išvestį ir integruoti darbo eigą į platformas, tokias kaip Procurize, siekiant greitesnių, be klaidų atitikties atsakymų.

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.