Bugünün hızlı değişen düzenleyici ortamında, statik uyumluluk depoları hızla güncelliğini yitirir, bu da anket dönüş sürelerini uzatır ve riskli hatalara yol açar. Bu makale, generatif AI ve sürekli geri bildirim döngüleriyle yönlendirilen kendi kendine iyileşen bir uyumluluk bilgi tabanının, boşlukları otomatik olarak tespit edebileceğini, yeni kanıtlar oluşturabileceğini ve güvenlik anketi yanıtlarını gerçek zamanlı olarak doğru tutabileceğini açıklar.
Bu makale, büyük dil modelleri, geri alma destekli üretim (RAG) ve olay‑tabanlı iş akışlarını birleştiren modüler, mikro‑servis‑tabanlı bir mimariyi açıklıyor. Kurumsal ölçekte güvenlik anketi yanıtlarını otomatikleştirmek için tasarım ilkeleri, bileşen etkileşimleri, güvenlik hususları ve modern bulut platformlarında yığını uygulamak için pratik adımlar sunar; uyum ekiplerinin manuel çabayı azaltmasına ve denetlenebilirliği korumasına yardımcı olur.
Bu makale, bir organizasyonun politika, kontrol ve risk ortamının sanal kopyası olan uyum dijital ikizi kavramını tanıtır. Gerçek zamanlı düzenleyici değişiklikleri ikize besleyip üretken AI ile birleştirerek ekipler, güvenlik anketleri için otomatik olarak doğru ve denetlenebilir yanıtlar üretebilir; bu da dönüş süresini büyük ölçüde kısaltırken uyum raporlamasına olan güveni artırır.
