Denna artikel utforskar ett nytt AI‑drivet tillvägagångssätt som automatiskt mappar befintliga policyklausuler till specifika krav i säkerhetsfrågeformulär. Genom att utnyttja stora språkmodeller, semantiska likhetsalgoritmer och kontinuerliga inlärningsloopar kan företag minska manuellt arbete, förbättra svarskonsistens och hålla efterlevnadsbevis uppdaterade över flera ramverk.

Denna artikel förklarar arkitekturen, datapipelines och bästa praxis för att bygga ett kontinuerligt bevisarkiv som drivs av stora språkmodeller. Genom att automatisera insamling, versionering och kontextuell hämtning av bevis kan säkerhetsteam svara på frågeformulär i realtid, minska manuellt arbete och upprätthålla revisionsklar efterlevnad.