บทความนี้สำรวจแนวทางใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งทำการแมพข้อบังคับนโยบายที่มีอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของแบบสอบถามความปลอดภัยโดยอัตโนมัติ ด้วยการใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ อัลกอริทึมความคล้ายเชิงความหมาย และลูปการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง บริษัทต่าง ๆ สามารถลดความพยายามที่ต้องทำด้วยตนเอง ปรับปรุงความสอดคล้องของคำตอบ และทำให้หลักฐานการปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นปัจจุบันอยู่เสมอในหลาย ๆ กรอบมาตรฐาน
ในสภาพแวดล้อมกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน, คลังความรู้การปฏิบัติตามแบบคงที่มักล้าหลังอย่างรวดเร็ว, ทำให้การตอบแบบสอบถามช้าและเสี่ยงต่อความไม่ถูกต้อง. บทความนี้อธิบายวิธีการสร้างฐานความรู้การปฏิบัติตามที่รักษาตัวเองโดยใช้ Generative AI และวงจรป้อนกลับต่อเนื่อง, เพื่อให้ระบบสามารถตรวจจับช่องโหว่, สร้างหลักฐานใหม่, และทำให้คำตอบของแบบสอบถามด้านความปลอดภัยถูกต้องแบบเรียลไทม์
ในโลกที่แบบสอบถามด้านความปลอดภัยเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลและมาตรฐานกฎระเบียบเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว รายการตรวจสอบแบบคงที่ไม่เพียงพออีกต่อไป บทความนี้จะแนะนำ “ตัวสร้างออนโทโลยีการปฏิบัติตามแบบไดนามิก” ที่ขับเคลื่อนด้วย AI – โมเดลความรู้ที่พัฒนาเองโดยอัตโนมัติซึ่งทำการแมพนโยบาย ควบคุม และหลักฐานข้ามเฟรมเวิร์ก ปรับให้สอดคล้องกับคำถามใหม่โดยอัตโนมัติ และสนับสนุนการตอบที่ตรวจสอบได้แบบเรียลไทม์ภายในแพลตฟอร์ม Procurize เรียนรู้สถาปัตยกรรม, อัลกอริทึมหลัก, รูปแบบการบูรณาการ และขั้นตอนการนำออนโทโลยีที่มีชีวิตนี้ไปใช้งานเพื่อเปลี่ยนการปฏิบัติตามจากอุปสรรคเป็นความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์