Các mô hình ngôn ngữ lớn đa modal (LLM) có thể đọc, diễn giải và tổng hợp các tài liệu trực quan—sơ đồ, ảnh chụp màn hình, bảng điều khiển tuân thủ—biến chúng thành bằng chứng sẵn sàng cho kiểm toán. Bài viết này giải thích kiến trúc công nghệ, tích hợp quy trình làm việc, các cân nhắc bảo mật và ROI thực tế khi sử dụng AI đa modal để tự động tạo bằng chứng trực quan cho các bảng câu hỏi bảo mật.

Các tổ chức xử lý phiếu hỏi đánh giá bảo mật thường gặp khó khăn với nguồn gốc của các câu trả lời do AI sinh ra. Bài viết này giải thích cách xây dựng một quy trình thu thập bằng chứng minh bạch, có thể kiểm toán, ghi lại, lưu trữ và liên kết mọi nội dung do AI tạo ra với dữ liệu nguồn, chính sách và lý lẽ biên soạn. Bằng cách kết hợp điều phối LLM, gắn thẻ đồ thị tri thức, nhật ký bất biến và kiểm tra tuân thủ tự động, các đội ngũ có thể cung cấp cho cơ quan quản lý một dấu vết có thể xác minh đồng thời vẫn hưởng tốc độ và độ chính xác mà AI mang lại.