  

# AI‑ით შექმნილი სანდო მტკიცებულებების ტრეკის შენება უსაფრთხოების კითხვარისთვის  

Security questionnaires are a cornerstone of vendor risk management. With the rise of AI‑driven response engines, companies can now answer dozens of complex controls in minutes. However, the speed gains bring a new challenge: **auditability**. Regulators, auditors, and internal compliance officers need proof that each answer is rooted in actual evidence, not a hallucination.  

This article walks through a practical, end‑to‑end architecture that creates a **verifiable evidence trail** for every AI‑generated response. We’ll cover:  

1. Why traceability matters for AI‑generated compliance data.  
2. Core components of an auditable pipeline.  
3. A step‑by‑step implementation guide using Procurize’s platform.  
4. Best‑practice policies for maintaining immutable logs.  
5. Real‑world metrics and benefits.  

> **Key takeaway:** By embedding provenance capture into the AI response loop, you retain the speed of automation while satisfying the strictest audit requirements.  

---  

## 1. ნდობის ხალკი: AI‑ის პასუხები vs. აუდიტირებადი მნიშვნებლები  

| რისკი | ტრადიციული ხელით სამუშაო პროცესი | AI‑ით შექმნილი პასუხი |
|------|----------------------------------|-----------------------|
| **ადამიანის შეცდომა** | მასუხანი – მეკოპირება‑მასქის ხელით დაყრდნობით | დაბალსა – LLM‑ის წყაროდან გამოყნა |
| **მარშრუტის დრო** | დღეებიდან კვირებამდე | წუთებში |
| **მტკიცებულების ტრეკირობა** | ენაპირია (დოკუმენტები ციტირებულია) | ხშირად არ არის ან ღია |
| **რეგულაციური შესაბამისობა** | მარტივია დადასტურება | საჭიროება შრომის წარმოშვების ინტეგრაცია |

When an LLM drafts an answer like *“We encrypt data at rest using AES‑256”*, the auditor will ask **“Show the policy, configuration, and last verification report that supports this claim.”** If the system cannot link the answer back to a specific asset, the response becomes non‑compliant.  

---  

## 2. ძირითადი არქიტექტურა აუდიტირებადი მტკიცებულებების ტრეკისთვის  

Below is a high‑level overview of the components that together guarantee traceability.  

```mermaid  
graph LR  
  A["კითხვარის შეყვანა"] --> B["AI ორგანიზატორი"]  
  B --> C["მტკიერებების მიღების ძრავა"]  
  C --> D["ცოდნის გრაფის ნაკადი"]  
  D --> E["უზამანი ლოგის სერვისი"]  
  E --> F["პასუხის გენერაციის მოდული"]  
  F --> G["პასუხის პაკეტი (პასუხი + მ