Мульти‑модальні великі мовні моделі (LLM) можуть читати, інтерпретувати та синтезувати візуальні артефакти — діаграми, скріншоти, панелі моніторингу відповідності — перетворюючи їх на готові до аудиту докази. У цій статті розглядаються технологічний стек, інтеграція робочих процесів, питання безпеки та реальна віддача від використання мульти‑модального ШІ для автоматизації створення візуальних доказів у відповідях на опитувальники безпеки.

Організації, які працюють з анкетами безпеки, часто стикаються з проблемою походження AI‑згенерованих відповідей. У цій статті пояснюється, як створити прозорий, аудиту‑спрямований конвеєр доказів, який захоплює, зберігає та пов'язує кожен елемент AI‑створеного контенту з його вихідними даними, політиками та обґрунтуванням. Поєднуючи оркестрацію великих мовних моделей, тегування в графі знань, незмінні журнали та автоматичну перевірку відповідності, команди можуть надати регуляторам перевірений слід, залишаючись при цьому швидкими та точними, як AI.