Dit artikel onderzoekt een nieuwe AI‑gedreven aanpak die bestaande beleidsclausules automatisch koppelt aan specifieke beveiligingsquestionnaire‑vereisten. Door gebruik te maken van grote taalmodellen, semantische gelijkenis‑algoritmen en continue leerlussen, kunnen bedrijven handmatige inspanning sterk verminderen, de consistentie van antwoorden verbeteren en bewijsmateriaal voor compliance up‑to‑date houden over meerdere raamwerken.

Dit artikel onderzoekt een nieuwe Dynamische Evidentie‑toewijzingsengine aangedreven door Grafische Neurale Netwerken (GNN's). Door relaties tussen beleidsclausules, controle‑artefacten en regelgevende vereisten in kaart te brengen, levert de engine realtime, nauwkeurige evidentie‑suggesties voor beveiligingsvragenlijsten. Lezers leren de onderliggende GNN-concepten, architectonisch ontwerp, integratiepatronen met Procurize, en praktische stappen om een veilige, controleerbare oplossing te implementeren die de handmatige inspanning drastisch vermindert en het nalevingsvertrouwen versterkt.

Dit artikel legt de architectuur, gegevens‑pijplijnen en best practices uit voor het bouwen van een continu bewijs‑repository aangedreven door grote taalmodellen. Door bewijsverzameling, versiebeheer en contextueel ophalen te automatiseren, kunnen beveiligingsteams in realtime vragenlijsten beantwoorden, handmatige inspanning verminderen en audit‑klaar blijven.