Bài viết này giải thích sự hợp tác giữa chính sách‑dưới‑dạng‑mã và các mô hình ngôn ngữ lớn, cho thấy cách mã tuân thủ tự động có thể tối ưu hoá trả lời các câu hỏi bảo mật, giảm công việc thủ công và duy trì độ chính xác ở mức kiểm toán.

Bài viết này tiết lộ một kiến trúc mới giúp thu hẹp khoảng cách giữa các câu trả lời bảng câu hỏi bảo mật và việc phát triển chính sách. Bằng cách thu thập dữ liệu câu trả lời, áp dụng học tăng cường và cập nhật kho chính sách‑as‑code trong thời gian thực, các tổ chức có thể giảm công sức thủ công, nâng cao độ chính xác của câu trả lời và giữ cho các tài liệu tuân thủ luôn đồng bộ với thực tế kinh doanh.

Hướng dẫn này chỉ ra cho các đội SaaS và bảo mật cách đưa bộ câu hỏi và tự động hoá chính sách dựa trên AI của Procurize trực tiếp vào pipeline CI/CD. Bằng cách coi tuân thủ là mã và tận dụng các cập nhật chính sách thời gian thực, các công ty có thể đạt được bảo mật liên tục, rút ngắn thời gian kiểm toán và triển khai tính năng nhanh hơn mà không làm mất kiểm soát.