ในสภาพแวดล้อมกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน, คลังความรู้การปฏิบัติตามแบบคงที่มักล้าหลังอย่างรวดเร็ว, ทำให้การตอบแบบสอบถามช้าและเสี่ยงต่อความไม่ถูกต้อง. บทความนี้อธิบายวิธีการสร้างฐานความรู้การปฏิบัติตามที่รักษาตัวเองโดยใช้ Generative AI และวงจรป้อนกลับต่อเนื่อง, เพื่อให้ระบบสามารถตรวจจับช่องโหว่, สร้างหลักฐานใหม่, และทำให้คำตอบของแบบสอบถามด้านความปลอดภัยถูกต้องแบบเรียลไทม์

บทความนี้สำรวจวิธีใหม่ที่ใช้การเรียนรู้เชิงเสริมเพื่อสร้างแม่แบบแบบสอบถามที่ปรับตัวเองได้โดยอัตโนมัติ โดยการวิเคราะห์คำตอบทุกข้อ, วงจรตอบกลับ, และผลการตรวจสอบ ระบบจะปรับปรุงโครงสร้างแม่แบบ, การเขียนข้อความ, และข้อเสนอแนะเรื่องหลักฐานโดยอัตโนมัติ ผลลัพธ์คือการตอบคำถามด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เร็วขึ้น, แม่นยำขึ้น, ลดความพยายามในการทำงานด้วยมือ, และฐานความรู้อย่างต่อเนื่องที่ปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงของกฎระเบียบและความคาดหวังของลูกค้า

ในโลกที่แบบสอบถามด้านความปลอดภัยกำหนดความเร็วของการทำธุรกรรม ความน่าเชื่อถือของแต่ละคำตอบได้กลายเป็นความได้เปรียบในการแข่งขัน บทความนี้แนะนำแนวคิดของระบบบัญชีหลักฐานต่อเนื่องที่ขับเคลื่อนด้วย AI — สายโซ่ที่ตรวจจับการปลอมแปลงและสามารถตรวจสอบได้ซึ่งบันทึกหลักฐานทุกชิ้น การตัดสินใจแต่ละรายการ และการตอบสนองที่สร้างโดย AI ด้วยการผสานรวม AI สร้างสรรค์กับความไม่เปลี่ยนแปลงสไตล์บล็อกเชน องค์กรสามารถให้คำตอบที่ไม่เพียงเร็วและแม่นยำเท่านั้น แต่ยังพิสูจน์ได้ว่ามีความน่าเชื่อถือ ช่วยทำให้การตรวจสอบง่ายขึ้นและเพิ่มความมั่นใจให้กับพันธมิตร

บทความนี้แนะนำกรอบงานการปรับแต่ง Prompt ที่เรียนรู้ด้วยตนเองซึ่งทำการปรับปรุง Prompt ของโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) อย่างต่อเนื่องเพื่อการอัตโนมัติของแบบสอบถามด้านความปลอดภัย โดยผสานรวมเมตริกการทำงานแบบเรียลไทม์ การตรวจสอบโดยมนุษย์ในลูป และการทดสอบ A/B อัตโนมัติ ลูปนี้ช่วยให้ได้ความแม่นยำของคำตอบสูงขึ้น เวลาตอบกลับเร็วขึ้น และการปฏิบัติตามที่ตรวจสอบได้—ซึ่งเป็นประโยชน์หลักสำหรับแพลตฟอร์มเช่น Procurize