Tento článok vysvetľuje modulárnu architektúru založenú na mikroslužbách, ktorá kombinuje modely veľkých jazykov, retrieval‑augmented generation (RAG) a udalostne‑riadené pracovné postupy na automatizáciu odpovedí na bezpečnostné dotazníky v podnikovej mierke. Pokrýva dizajnové princípy, interakcie komponentov, bezpečnostné úvahy a praktické kroky na implementáciu stacku na moderných cloudových platformách, pomáhajúc tímom pre dodržiavanie predpisov znížiť manuálnu prácu a zachovať auditovateľnosť.

Tento článok predstavuje nový prístup poháňaný AI s názvom Kontextová syntéza dôkazov (CES). CES automaticky zhromažďuje, obohacuje a zostavuje dôkazy z viacerých zdrojov – politiky, auditné správy a externé informácie – do koherentnej, auditovateľnej odpovede pre bezpečnostné otázky. Kombináciou poznávacích grafov, Retrieval‑Augmented Generation a jemne doladeného overovania poskytuje CES odpovede v reálnom čase, presné a s úplnou zmenovou históriou pre tímy zodpovedné za dodržiavanie predpisov.

Tento článok skúma novú architektúru, ktorá spája dynamický dôkazový graf znalostí s kontinuálnym učením poháňaným AI. Riešenie automaticky zosynchronizuje odpovede na dotazníky s najnovšími zmenami politík, nálezmi auditov a stavmi systémov, čím znižuje manuálnu prácu a zvyšuje dôveru v reportovanie súladu.

Hlboký pohľad na použitie federovaných znalostných grafov na podporu AI‑riadenej, bezpečnej a auditovateľnej automatizácie bezpečnostných dotazníkov naprieč viacerými organizáciami, čím sa znižuje manuálna práca a zároveň sa zachováva súkromie dát a sledovateľnosť.

Tento článok vysvetľuje nový systém smerovania AI založený na zámere, ktorý automaticky smeruje každú položku bezpečnostného dotazníka k najvhodnejšiemu odborníkovi (SME) v reálnom čase. Kombináciou detekcie zámeru v prirodzenom jazyku, dynamického znalostného grafu a vrstvy mikro‑servisnej orchestrácie môžu organizácie odstrániť úzke miesta, zlepšiť presnosť odpovedí a dosiahnuť merateľné skrátenie času spracovania dotazníka.