Bài viết này khám phá một Động Cơ Gán Bằng Chứng Động mới, được hỗ trợ bởi Mạng Nơ-ron Đồ thị (GNN). Bằng cách ánh xạ các mối quan hệ giữa các điều khoản chính sách, tài liệu kiểm soát và yêu cầu pháp lý, động cơ này cung cấp các đề xuất bằng chứng chính xác, thời gian thực cho các bảng câu hỏi bảo mật. Độc giả sẽ tìm hiểu các khái niệm cơ bản của GNN, thiết kế kiến trúc, mẫu tích hợp với Procurize, và các bước thực tế để triển khai một giải pháp an toàn, có thể kiểm toán, giảm đáng kể công sức thủ công đồng thời nâng cao niềm tin tuân thủ.

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.