Dit artikel legt de synergie uit tussen beleid‑als‑code en grote taalmodellen, en toont hoe automatisch gegenereerde compliance‑code de antwoorden op beveiligingsvragenlijsten kan stroomlijnen, handmatige inspanning kan verminderen en audit‑niveau nauwkeurigheid kan behouden.

Dit artikel legt een modulaire, micro‑services‑gebaseerde architectuur uit die grote taalmodellen, retrieval‑augmented generation en event‑gedreven workflows combineert om antwoorden op veiligheidsvragenlijsten op ondernemingsniveau te automatiseren. Het behandelt ontwerprincipes, componentinteracties, beveiligingsoverwegingen en praktische stappen om de stack op moderne cloudplatforms te implementeren, waardoor compliance‑teams handmatige inspanning kunnen verminderen terwijl de auditbaarheid behouden blijft.

Dit artikel legt het concept van gesloten‑loop leren uit in de context van door AI aangestuurde automatisering van beveiligingsvraaglijsten. Het toont hoe elk beantwoord vragenlijst een bron van feedback wordt die het beveiligingsbeleid verfijnt, de bewijsarchieven bijwerkt en uiteindelijk de algehele beveiligingspositie van een organisatie versterkt, terwijl de inspanning voor naleving wordt verminderd.