Bài viết này giải thích khái niệm vòng phản hồi học chủ động được tích hợp vào nền tảng AI của Procurize. Bằng cách kết hợp xác thực người dùng trong vòng lặp, mẫu chọn mẫu không chắc chắn và điều chỉnh prompt động, các công ty có thể liên tục tinh chỉnh các câu trả lời do LLM tạo ra cho các bảng câu hỏi bảo mật, đạt độ chính xác cao hơn và đẩy nhanh chu kỳ tuân thủ — đồng thời duy trì nguồn gốc có thể kiểm toán được.

Các đội tuân thủ hiện đại gặp khó khăn trong việc xác minh tính xác thực của bằng chứng được cung cấp cho các bảng câu hỏi bảo mật. Bài viết này giới thiệu một quy trình làm việc mới kết hợp zero‑knowledge proofs (ZKP) với việc tạo bằng chứng dựa trên AI. Cách tiếp cận cho phép các tổ chức chứng minh tính chính xác của bằng chứng mà không tiết lộ dữ liệu thô, tự động hoá việc xác thực và tích hợp liền mạch với các nền tảng bảng câu hỏi hiện có như Procurize. Độc giả sẽ khám phá các nền tảng mật mã, thành phần kiến trúc, các bước thực hiện và lợi ích thực tiễn cho các đội tuân thủ, pháp lý và bảo mật.