Мультимодальные большие языковые модели (LLM) могут читать, интерпретировать и синтезировать визуальные артефакты — диаграммы, скриншоты, панели мониторинга соответствия — превращая их в готовые к аудиту доказательства. В этой статье рассматриваются технологический стек, интеграция в рабочий процесс, вопросы безопасности и реальная окупаемость инвестиций при использовании мультимодального ИИ для автоматизации генерации визуальных доказательств в опросниках по безопасности.

Организации, обрабатывающие вопросы безопасности, часто сталкиваются с проблемой происхождения ИИ‑генерируемых ответов. В этой статье объясняется, как построить прозрачный, проверяемый конвейер доказательств, который захватывает, хранит и связывает каждый кусок ИИ‑созданного контента с исходными данными, политиками и обоснованием. Комбинируя оркестрацию LLM, тегирование графа знаний, неизменяемые логи и автоматические проверки соответствия, команды могут предоставить регулирующим органам проверяемый след, сохраняя при этом скорость и точность, которые предоставляет ИИ.