Bài viết này khám phá cách các công ty SaaS có thể tận dụng AI để tạo ra một cơ sở kiến thức tuân thủ sống động. Bằng cách liên tục hấp thu các câu trả lời câu hỏi trước đây, tài liệu chính sách và kết quả kiểm toán, hệ thống sẽ học các mẫu, dự đoán câu trả lời tối ưu và tự động tạo bằng chứng. Độc giả sẽ khám phá các thực tiễn kiến trúc tốt nhất, biện pháp bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và các bước thực tiễn để triển khai một động cơ tự cải tiến trong Procurize, biến công việc tuân thủ lặp đi lặp lại thành lợi thế chiến lược.

Bài viết này khám phá một cách tiếp cận mới dựa trên AI, tự động ánh xạ các điều khoản chính sách hiện có tới các yêu cầu cụ thể của bảng câu hỏi bảo mật. Bằng cách tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn, thuật toán tính tương đồng ngữ nghĩa và vòng lặp học liên tục, các công ty có thể giảm đáng kể công sức thủ công, cải thiện tính nhất quán trong câu trả lời và giữ cho bằng chứng tuân thủ luôn cập nhật trên nhiều khung pháp lý.

Bài viết này giải thích kiến trúc, các pipeline dữ liệu và các thực hành tốt nhất để xây dựng một kho bằng chứng liên tục được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn. Bằng cách tự động thu thập, phiên bản hoá và truy xuất ngữ cảnh bằng chứng, các đội bảo mật có thể trả lời các bảng câu hỏi trong thời gian thực, giảm công việc thủ công và duy trì sự tuân thủ luôn sẵn sàng cho các cuộc kiểm toán.