Šiame straipsnyje nagrinėjama, kaip generatyvinis DI kartu su telemetrija ir žinių grafo analize gali prognozuoti privatumo poveikio įvertinimus, automatiškai atnaujinti SaaS patikimumo puslapių turinį ir nuolat išlaikyti reguliacinę atitiktį. Aptariama architektūra, duomenų srautai, modelio mokymas, diegimo strategijos ir geriausios praktikos saugiam, audituojamam įgyvendinimui.

Šiame straipsnyje pristatomas naujas dirbtinio intelekto pagrindu veikiantis adaptacinis sutikimo valdymo variklis, kuris integruojamas su saugumo klausimynų platformomis, automatiškai tvarko duomenų subjektų sutikimus, privatumo politikos suderinamumą ir įrodymų generavimą, mažindamas rankinį darbą ir išlaikydamas griežtą reguliacinę atitiktį bei audituojamumą.