Αυτό το άρθρο παρουσιάζει ένα νέο υβριδικό πλαίσιο Γεννήτριας Εμπλουτισμένης Ανάκτησης (RAG) που παρακολουθεί συνεχώς την παράλειψη πολιτικής σε πραγματικό χρόνο. Συνδυάζοντας τη σύνθεση απαντήσεων που παράγεται από μοντέλα μεγάλου μεγέθους (LLM) με την αυτοματοποιημένη ανίχνευση παράλειψης σε γραφήματα γνώσης κανονισμών, οι απαντήσεις σε ερωτηματολόγια ασφαλείας παραμένουν ακριβείς, ελεγκτέες και άμεσα ευθυγραμμισμένες με τις εξελισσόμενες απαιτήσεις συμμόρφωσης. Ο οδηγός καλύπτει αρχιτεκτονική, ροή εργασίας, βήματα υλοποίησης και βέλτιστες πρακτικές για προμηθευτές SaaS που επιδιώκουν πραγματικά δυναμική, ενισχυμένη από AI, αυτοματοποίηση ερωτηματολογίων.

Αυτό το άρθρο παρουσιάζει την έννοια ενός ψηφιακού διπλού κανονισμού — ενός εκτελέσιμου μοντέλου του τρέχοντος και μελλοντικού τοπίου συμμόρφωσης. Συνεχόμενα καταναλώνοντας πρότυπα, ευρήματα ελέγχων και δεδομένα κινδύνου προμηθευτών, το δίδυμο προβλέπει τις επερχόμενες απαιτήσεις ερωτηματολογίων. Συνδυασμένο με τη μηχανή AI της Procurize, δημιουργεί αυτόματα απαντήσεις πριν ζητηθούν από τους ελεγκτές, μειώνοντας τους χρόνους απόκρισης, βελτιώνοντας την ακρίβεια και μετατρέποντας τη συμμόρφωση σε στρατηγικό πλεονέκτημα.