Organisationer som hanterar säkerhetsfrågeformulär kämpar ofta med proveniens för AI‑genererade svar. Denna artikel förklarar hur man bygger en transparent, auditabel bevispipeline som fångar, lagrar och länkar varje AI‑producerat innehåll till dess källdata, policys och motiveringar. Genom att kombinera LLM‑orchestration, kunskapsgraf‑taggning, oföränderliga loggar och automatiserade efterlevnadskontroller kan team ge regulatorer ett verifierbart spår samtidigt som de behåller hastigheten och precisionen som AI levererar.

Multi‑modala stora språkmodeller (LLM:er) kan läsa, tolka och syntetisera visuella artefakter—diagram, skärmdumpar, regelefterlevnads‑instrumentpaneler—och omvandla dem till revisionsklara bevis. Denna artikel förklarar teknikstacken, arbetsflödesintegration, säkerhetsaspekter och den verkliga avkastningen av att använda multi‑modal AI för att automatisera generering av visuella bevis för säkerhetsfrågeformulär.