У сучасних SaaS‑середовищах збір аудиторських доказів є одним із найбільш витратних за часом завдань для команд безпеки та комплаєнсу. У цій статті пояснюється, як генеративний ШІ може перетворювати необроблену телеметрию системи в готові до використання артефакти доказів — такі як уривки журналів, знімки конфігурації та скріншоти — без втручання людини. Інтегруючи AI‑орієнтовані конвеєри з існуючими стеками моніторингу, організації досягають «zero‑touch» генерації доказів, прискорюють відповіді на анкети та підтримують постійно аудиторську позицію комплаєнсу.

У цій статті розглядаються стратегії інженерії запитів, які забезпечують точні, послідовні та аудитовані відповіді великих мовних моделей на безпекові анкети. Читачі дізнаються, як формувати запити, вбудовувати політичний контекст, перевіряти результати та інтегрувати процес у платформи типу Procurize для швидких і безпомилкових відповідей на вимоги відповідності.

У середовищі, де постачальники стикаються з десятками анкет безпеки за різними рамками, такими як [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR та CCPA, швидке генерування точних, контекстно‑орієнтованих доказів є серйозною вузькою точкою. У цій статті представлена архітектура генеративного ШІ, орієнтована на онтологію, що трансформує політики, артефакти контролю та журнали інцидентів у індивідуально підготовлені фрагменти доказів для кожного регуляторного запитання. Завдяки поєднанню доменно‑специфічного графа знань з підказками, розробленими для великих мовних моделей, команди безпеки отримують відповіді в режимі реального часу, які можна аудиту, зберігаючи цілісність відповідності та значно скорочуючи час реагування.