В съвременните SaaS среди събирането на доказателства за одит е една от най‑времеемките задачи за екипите по сигурност и съответствие. Тази статия обяснява как генеративният ИИ може да трансформира суровата системна телеметрия в готови за употреба артефакти — като откъси от логове, конфигурационни снимки и екранни снимки — без човешка намеса. Чрез интегриране на AI‑движими конвейери с вече съществуващите системи за наблюдение, организациите постигат „без‑докосване“ генериране на доказателства, ускоряват отговорите на въпросници и поддържат непрекъснато одитируемо състояние на съответствието.

Тази статия задълбочено разглежда стратегии за инженеринг на подсказки, които карат големите езикови модели да произвеждат точни, последователни и проверяеми отговори за въпросници за сигурност. Читателите ще научат как да проектират подсказки, вграждат контекст на политиките, валидират резултатите и интегрират работния процес в платформи като Procurize за по‑бързи, без‑грешкови отговори за съответствие.

В среда, в която доставчиците се изправят пред десетки въпросници за сигурност в различни рамки като [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR и CCPA, бързото генериране на точни, контекстуално‑осведомени доказателства е основно препятствие. Тази статия представя онтологийно‑управлявана генеративна AI архитектура, която трансформира политически документи, артефакти за контрол и регистрационни журнали в персонализирани откъси от доказателства за всеки регулаторен въпрос. Чрез комбиниране на специфичен за домейна граф от знания с подготвени под запитвания големи езикови модели, екипите по сигурност постигат отговори в реално време, с възможност за одит, като същевременно запазват целостта на съответствието и значително намаляват времето за реакция.