Bài viết này khám phá một cách tiếp cận mới kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn, dữ liệu truyền thông rủi ro sống và các pipeline điều phối để tự động tạo và điều chỉnh các chính sách bảo mật cho các bảng câu hỏi nhà cung cấp, giảm bớt công sức thủ công đồng thời duy trì độ chính xác tuân thủ.

Các tổ chức dành hàng giờ vô số để phân tích các bảng câu hỏi bảo mật nhà cung cấp dài dòng, thường phải viết lại cùng một nội dung tuân thủ. Một công cụ giả đơn hoá dựa trên AI có thể tự động rút gọn, tái cấu trúc và ưu tiên các câu hỏi mà không mất đi độ chính xác pháp lý, giúp rút ngắn chu kỳ kiểm toán một cách đáng kể đồng thời duy trì tài liệu sẵn sàng cho kiểm toán.

Bài viết này giải thích khái niệm vòng phản hồi học chủ động được tích hợp vào nền tảng AI của Procurize. Bằng cách kết hợp xác thực người dùng trong vòng lặp, mẫu chọn mẫu không chắc chắn và điều chỉnh prompt động, các công ty có thể liên tục tinh chỉnh các câu trả lời do LLM tạo ra cho các bảng câu hỏi bảo mật, đạt độ chính xác cao hơn và đẩy nhanh chu kỳ tuân thủ — đồng thời duy trì nguồn gốc có thể kiểm toán được.