يستكشف هذا المقال نهجًا مبتكرًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي لإنشاء شخصيات سلوكية من بيانات نشاط الفريق، مما يتيح تخصيصًا تلقائيًا لإجابات استبيانات الأمن، ويقلل الجهد اليدوي، ويحسن دقة الامتثال.

يغوص هذا المقال بعمق في استراتيجيات هندسة الإرشادات التي تجعل نماذج اللغة الكبيرة تنتج إجابات دقيقة ومتسقة وقابلة للتدقيق للاستبيانات الأمنية. سيتعلم القراء كيفية تصميم الإرشادات، وإدماج سياق السياسات، والتحقق من المخرجات، ودمج سير العمل في منصات مثل Procurize للحصول على ردود امتثال أسرع وخالية من الأخطاء.

تواجه المؤسسات عبئًا متزايدًا عند الرد على استبيانات الأمان وتدقيقات الامتثال. تعتمد سير العمل التقليدية على مرفقات البريد الإلكتروني، والتحكم اليدوي في الإصدارات، وعلاقات ثقة عابرة تُعرّض الأدلة الحساسة للخطر. من خلال توظيف المعرفات اللامركزية (DIDs) والاعتمادات القابلة للتحقق (VCs)، يمكن للشركات إنشاء قناة مشفرة تلقائيًا ومركّزة على الخصوصية لمشاركة الأدلة. يشرح هذا المقال المفاهيم الأساسية، ويستعرض تكاملًا عمليًا مع منصة Procurize AI، ويظهر كيف يُقلل التبادل القائم على DID من زمن الاستجابة، ويعزز قابلية التدقيق، ويحافظ على السرية عبر بيئات البائعين.