У статті розглядається стратегія тонкого налаштування великих мовних моделей на галузевих даних відповідності для автоматизації відповідей на опитувальники безпеки, зменшення ручної праці та забезпечення аудиту в платформах типу Procurize.

У цій статті пояснюється концепція циклу зворотного зв’язку активного навчання, вбудованого в AI‑платформу Procurize. Поєднуючи валідацію — людина‑в‑циклі, відбір за невизначеністю та динамічну адаптацію підказок, компанії можуть безперервно уточнювати відповіді, згенеровані LLM, на анкети безпеки, досягати вищої точності та прискорювати цикли комплаєнсу — все це з повністю аудиту‑прозорим походженням.