Šiame straipsnyje pristatoma novatoriška hibridinė informacijos ištraukimo ir generavimo (RAG) architektūra, kuri realiu laiku stebi politikos nuokrypius. Sujungiant LLM pagrįstą atsakymų sintezę su automatizuotu nuokrypių aptikimu reguliacinių žinių grafuose, saugumo klausimynų atsakymai lieka tikslūs, audituojami ir akimirksniu suderinti su besikeičianiais atitikties reikalavimais. Gidas apima architektūrą, darbo eigą, įgyvendinimo žingsnius ir geriausias praktikas SaaS tiekėjams, siekiantiems tikrai dinaminės, DI varomos klausimynų automatizacijos.

Organizacijos sunkiai išlaiko saugumo klausimynų atsakymus sinchronizuotus su greitai besikeičiančiomis vidinėmis politikomis ir išoriniais reglamentais. Procurize DI valdomas žinių grafas nuolat kartoja politikos dokumentus, aptinka nuokrypius ir siunčia realaus laiko įspėjimus klausimynų komandoms. Šiame straipsnyje paaiškinama nuokrypio problema, pagrindinė grafų architektūra, integracijos šablonai ir matomi privalumai SaaS tiekėjams, siekiantiems greitesnių ir tikslesnių atitikties atsakymų.

Šiandien sparčiai kintančioje reguliavimo aplinkoje statiški atitikties dokumentai greitai pasensta, todėl saugumo klausimynai tampa pasenusių arba prieštaraujančių atsakymų nešėjais. Šiame straipsnyje pristatomas novatoriškas savarankiškai gyjančias klausimyno variklis, kuris nuolat stebi politikos nuokrypį realiu laiku, automatiškai atnaujina įrodymus ir naudoja generatyvią AI tikslioms, auditu pasirengusioms atsakymams sukurti. Skaitytojai sužinos apie architektūrinius komponentus, įgyvendinimo planą ir matomą verslo naudą, kurią suteikia šis kito kartos atitikties automatizavimo požiūris.