Šiame straipsnyje nagrinėjama, kaip tiesioginių grėsmių žvalgybos srautų sujungimas su dirbtinio intelekto varikliais keičia saugumo klausimynų automatizavimą, suteikdamas tikslius, nuolat atnaujinamus atsakymus, tuo pačiu sumažindamas rankinį darbą ir riziką.

Šiame straipsnyje nagrinėjama novatoriška metodika, kuri naudoja stiprinamą mokymąsi kuriant savaiminiai optimizuojamus klausimynų šablonus. Analizuojant kiekvieną atsakymą, atsiliepimų ciklą ir audito rezultatus, sistema automatiškai tobulina šablono struktūrą, formulavimą ir įrodymų pasiūlymus. Rezultatas – greitesni, tikslesni saugumo ir atitikties klausimynų atsakymai, sumažintas rankinis darbas ir nuolat tobulėjanti žinių bazė, prisitaikanti prie kintančių reguliavimų ir klientų lūkesčių.