Dieser Artikel stellt ein selbstlernendes Prompt‑Optimierungs‑Framework vor, das Prompt‑Vorlagen für große Sprachmodelle (LLM) bei der Automatisierung von Sicherheitsfragebögen kontinuierlich verfeinert. Durch die Kombination von Echtzeit‑Leistungsmetriken, menschlicher Validierung im Loop und automatisierten A/B‑Tests liefert die Schleife präzisere Antworten, schnellere Durchlaufzeiten und nachweisbare Konformität – zentrale Vorteile für Plattformen wie Procurize.

Dieser Artikel stellt ein neuartiges KI‑gestütztes Ledger vor, das für jede Antwort eines Anbieterfragebogens in Echtzeit Beweise aufzeichnet, zuordnet und validiert und dabei unveränderliche Prüfpfade, automatisierte Compliance und schnellere Sicherheitsprüfungen liefert.