Trong một thế giới mà các câu hỏi bảo mật ngày càng tăng và tiêu chuẩn quy định thay đổi với tốc độ đáng kinh ngạc, các danh sách kiểm tra tĩnh không còn đáp ứng được nhu cầu. Bài viết này giới thiệu một Trình Xây Dựng Ontology Tuân Thủ Động mới dựa trên AI — một mô hình kiến thức tự phát triển, ánh xạ các chính sách, kiểm soát và bằng chứng trên nhiều khung tiêu chuẩn, tự động điều chỉnh các mục câu hỏi mới, và cung cấp phản hồi thời gian thực, có thể kiểm chứng trong nền tảng Procurize. Đọc tiếp để hiểu kiến trúc, các thuật toán cốt lõi, mẫu tích hợp và các bước thực tiễn để triển khai một ontology sống, biến tuân thủ từ nút thắt 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 khám phá cách tích hợp đồ thị kiến thức AI vào nền tảng câu hỏi để tạo nguồn duy nhất cho chính sách, bằng chứng và bối cảnh. Bằng cách ánh xạ mối quan hệ giữa các kiểm soát, quy định và tính năng sản phẩm, các đội ngũ có thể tự động điền câu trả lời, phát hiện bằng chứng còn thiếu và hợp tác trong thời gian thực, rút ngắn thời gian phản hồi tới 80 %.

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.