โมเดลภาษาใหญ่แบบหลายโหมด (LLM) สามารถอ่าน, แปลความหมาย, และสังเคราะห์สิ่งกึ่งรูปภาพ—เช่น แผนภาพ, ภาพหน้าจอ, แดชบอร์ดการปฏิบัติตามกฎ—และเปลี่ยนให้เป็นหลักฐานที่พร้อมใช้ในการตรวจสอบ บทความนี้อธิบายสถาปัตยกรรมเทคโนโลยี, การบูรณาการกระบวนการทำงาน, พิจารณาด้านความปลอดภัย, และผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ของการใช้ AI แบบหลายโหมดเพื่ออัตโนมัติการสร้างหลักฐานเชิงภาพสำหรับแบบสอบถามความปลอดภัย

องค์กรที่จัดการแบบสอบถามความปลอดภัยมักเผชิญกับปัญหาเรื่องที่มาของคำตอบที่สร้างโดย AI บทความนี้อธิบายวิธีสร้างระบบหลักฐานที่โปร่งใสและตรวจสอบได้ ซึ่งจับเก็บ เก็บและเชื่อมโยงเนื้อหาที่ AI สร้างทุกชิ้นกับข้อมูลต้นทาง, นโยบาย และเหตุผลสนับสนุน โดยการผสานการประสานงานของ LLM, การทำเครื่องหมายด้วยกราฟความรู้, บันทึกที่ไม่เปลี่ยนแปลง, และการตรวจสอบความสอดคล้องอัตโนมัติ ทีมงานสามารถให้ผู้ตรวจสอบเห็นเส้นทางที่ตรวจสอบได้ ขณะยังคงได้รับประโยชน์จากความเร็วและความแม่นยำที่ AI มอบให้