Acest articol prezintă un cadru de autoînvățare pentru optimizarea prompturilor, care rafinează continuu prompturile modelelor lingvistice mari pentru automatizarea chestionarelor de securitate. Prin combinarea metricilor de performanță în timp real, validarea umană în buclă și testarea automată A/B, bucla oferă o precizie mai mare a răspunsurilor, timpi de răspuns mai rapizi și conformitate auditabilă — beneficii cheie pentru platforme precum Procurize.

Companiile moderne SaaS se confruntă cu chestionare de securitate statice care devin învechite pe măsură ce furnizorii evoluează. Acest articol prezintă un motor de calibrare continuă, condus de AI, care preia feedback în timp real de la furnizori, actualizează șabloanele de răspuns și închide decalajul de acuratețe—furnizând răspunsuri de conformitate mai rapide și fiabile, reducând efortul manual.

Acest articol explorează o abordare inovatoare bazată pe AI care reîmprospătează automat un graf de cunoaștere de conformitate pe măsură ce reglementările se modifică, asigurând că răspunsurile la chestionarele de securitate rămân actuale, precise și auditate—accelerând viteza și încrederea pentru furnizorii SaaS.