Bài viết này khám phá một phương pháp mới sử dụng học tăng cường để tạo ra các mẫu câu hỏi tự tối ưu. Bằng cách phân tích mọi câu trả lời, vòng phản hồi và kết quả kiểm toán, hệ thống tự động tinh chỉnh cấu trúc mẫu, cách diễn đạt và gợi ý bằng chứng. Kết quả là phản hồi nhanh hơn, chính xác hơn cho các câu hỏi bảo mật và tuân thủ, giảm công sức thủ công và xây dựng một kiến thức liên tục cải tiến, thích ứng với các quy định và mong đợi của khách hàng đang thay đổi.

Khám phá cách đồ thị tri thức được hỗ trợ bởi AI có thể tự động ánh xạ các kiểm soát bảo mật, chính sách doanh nghiệp và các artefact bằng chứng qua nhiều khung tuân thủ. Bài viết giải thích các khái niệm cốt lõi, kiến trúc, các bước tích hợp với Procurize và lợi ích thực tế như phản hồi nhanh hơn cho các câu hỏi bảo mật, giảm trùng lặp và tăng độ tin cậy trong kiểm toán.