Ця стаття представляє самовідновлюючу базу знань з дотриманням вимог, яка використовує генеративний ШІ, безперервну валідацію та динамічний граф знань. Дізнайтеся, як архітектура автоматично виявляє застарілий доказ, генерує нові відповіді та підтримує відповіді на питання безпеки точними, аудиторськими та готовими до будь‑якого аудиту.
У сьогоднішньому швидко змінюваному регуляторному середовищі статичні сховища комплаенсу швидко застарівають, що призводить до повільного оброблення опитувальників і ризикованих неточностей. У цій статті пояснюється, як самовідновлююча база знань з комплаенсу, підкріплена генеративним ШІ та безперервними петлями зворотного зв’язку, може автоматично виявляти прогалини, генерувати свіжі докази і підтримувати відповіді на питання безпеки актуальними в режимі реального часу.
Стаття пояснює новий самоеволюційний движок наративу відповідності, який безперервно тонко налаштовує великі мовні моделі на даних опитувальників, забезпечуючи постійно покращені, точні автоматизовані відповіді при збереженні аудиторської прозорості та безпеки.
У цій статті розглядається нова архітектура, що поєднує динамічний граф знань доказів з безперервним навчанням на базі ШІ. Рішення автоматично синхронізує відповіді на анкети з останніми змінами політик, результатами аудиту та станом систем, скорочуючи ручну працю і підвищуючи довіру до звітності про відповідність.
У цій статті описано нову систему маршрутизації ШІ на основі намірів, яка в режимі реального часу автоматично направляє кожен пункт анкети безпеки до найбільш підходящого експерта (SME). Поєднуючи виявлення намірів за допомогою природної мови, динамічний граф знань та шар оркестрації мікросервісів, організації можуть усунути вузькі місця, підвищити точність відповідей і досягти вимірюваного скорочення часу обробки анкет.
