این مقاله به رویکرد جدیدی می‌پردازد که مدل‌های زبان بزرگ، تلمتری ریسک زنده و خطوط لوله ارکستراسیون را ترکیب می‌کند تا به‌صورت خودکار سیاست‌های امنیتی برای پرسش‌نامه‌های فروشنده تولید و تطبیق دهد، بدین‌صورت که تلاش دستی را کاهش داده و در عین حال صحت تطبیق را حفظ می‌کند.

این مقاله به بررسی معماری نوین مهندسی پرسش مبتنی بر انتولوژی می‌پردازد که چارچوب‌های مختلف پرسش‌نامه امنیتی نظیر [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)، [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) و [GDPR](https://gdpr.eu/) را همسو می‌کند. با ساخت یک گراف دانش پویا از مفاهیم قانونی و بهره‌گیری از قالب‌های هوشمند پرسش، سازمان‌ها می‌توانند پاسخ‌های AI سازگار و قابل حسابرسی برای استانداردهای متعدد تولید کنند، زمان صرف شده برای کارهای دستی را کاهش داده و اطمینان از انطباق را ارتقاء دهند.

این مقاله یک موتور خودپیوندی جدید مبتنی بر گراف معنایی را معرفی می‌کند که به‌صورت لحظه‌ای شواهد پشتیبانی‌کننده را به پاسخ‌های پرسشنامه امنیتی در زمان واقعی نگاشت می‌کند. با بهره‌گیری از گراف‌های دانش تقویت‌شده با هوش مصنوعی، درک زبان طبیعی و خطوط لوله مبتنی بر رویداد، سازمان‌ها می‌توانند زمان پاسخ‌دهی را کاهش دهند، قابلیت حسابرسی را بهبود بخشند و یک مخزن شواهد زنده داشته باشند که با تغییرات سیاست‌ها همگام می‌شود.

این مقاله استراتژی آموزش دقیق مدل‌های زبانی بزرگ بر داده‌های انطباق مخصوص صنایع را برای خودکارسازی پاسخ‌های پرسشنامه‌های امنیتی، کاهش کار دستی و حفظ قابلیت حسابرسی در پلتفرم‌هایی مانند Procurize بررسی می‌کند.

این مقاله به بررسی رویکرد جدید مبتنی بر هوش مصنوعی به نام ترکیب شواهد متنی (CES) می‌پردازد. CES به‌صورت خودکار شواهد را از منابع متعدد — اسناد سیاست، گزارش‌های حسابرسی و اطلاعات خارجی — جمع‌آوری، غنی‌سازی و به‌هم‌دوزی می‌کند تا پاسخی منسجم و قابل حسابرسی برای پرسشنامه‌های امنیتی ارائه دهد. با ترکیب منطق گراف دانش، تولید تقویت‌شده با بازآوری و اعتبارسنجی دقیق، CES پاسخ‌های زمان واقعی و دقیق ارائه می‌دهد در حالی که یک لاگ تغییر کامل برای تیم‌های انطباق نگهداری می‌کند.