Ovaj članak istražuje nov pristup koji kombinira velike jezične modele, telemetriju rizika u stvarnom vremenu i orchestracijske cjevovode kako bi automatski generirao i prilagodio sigurnosne politike za upitnike dobavljača, smanjujući ručni napor uz očuvanje točnosti usklađenosti.

Ovaj članak predstavlja novog motor za automatsko povezivanje temeljenog na semantičkom grafu koji odmah mapira podršku dokaza na odgovore sigurnosnog upitnika u stvarnom vremenu. Korištenjem AI‑poboljšanih grafova znanja, razumijevanja prirodnog jezika i događajno‑vođenih cjevovoda, organizacije mogu smanjiti latenciju odgovora, poboljšati auditabilnost i održavati živi repozitorij dokaza koji se razvija zajedno s promjenama politika.

Ovaj članak istražuje novu arhitekturu inžinjerstva promptova vođenu ontologijom koja usklađuje različite okvire sigurnosnih upitnika poput [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) i [GDPR](https://gdpr.eu/). Izgradnjom dinamičkog grafa znanja regulatornih pojmova i korištenjem pametnih predložaka za promptove, organizacije mogu generirati dosljedne, auditable AI odgovore kroz više standarda, smanjiti ručni napor i poboljšati povjerenje u usklađenost.

Ovaj članak istražuje strategiju finetuniranja velikih jezičnih modela na podacima o usklađenosti specifičnim za industriju kako bi se automatizirali odgovori na sigurnosne upitnike, smanjio ručni rad i održala audibilnost unutar platformi poput Procurize.

Ovaj članak istražuje novi AI‑potpomognuti pristup pod nazivom Kontekstualna sinteza dokaza (CSD). CSD automatski prikuplja, obogaćuje i sastavlja dokaze iz više izvora — politike, revizorske izvještaje i vanjske obavijesti — u koherentan, revizorski odgovor za sigurnosne upitnike. Kombiniranjem zaključivanja nad grafom znanja, generiranja pojačanog pretraživanjem i fino podešene validacije, CSD isporučuje odgovore u stvarnom vremenu, precizne, uz potpuno evidentiranje promjena za timove za usklađenost.