合规团队使用向量搜索，通过分析文档之间的语义相似性，将内部政策和控制措施映射到外部法规。向量搜索的工作原理是将文本转换为捕捉其含义的数值表示（向量），从而使系统能够找到与特定内部政策相关的法规条款，即使措辞不同。例如，一项声明“客户数据必须在静态时加密”的政策，即使措辞不完全相同，也可能与要求“保护存储的个人信息”的法规相符。这种方法自动化了部分手动关联要求的流程，减少了时间和人为错误。
该过程首先使用 BERT 或 Sentence Transformers 等模型将内部文档（如安全政策）和法规文本（如 GDPR 或 HIPAA）嵌入到共享的向量空间中。然后，向量数据库（例如，支持向量的 Elasticsearch、Pinecone）对这些嵌入进行索引。当合规人员搜索与特定法规相关的政策时，系统通过比较向量距离来检索最接近的匹配项。例如，如果新的《加州消费者隐私法》（CCPA）条款要求“应请求删除用户数据”，团队可以使用向量搜索来查找解决类似概念的内部数据保留政策，即使这些政策没有明确提及“删除”或“CCPA”。
这种方法还有助于识别差距。假设某项法规规定了“及时违规通知”，但内部政策只提及“事件报告”而没有具体的时间表。向量搜索可能会发现这种部分匹配，从而提示团队更新政策。法规变更跟踪系统等工具通常会集成向量搜索，以便在新规则与现有控制措施重叠时提醒团队。开发人员可以通过在法律术语上微调嵌入模型来提高准确性，或添加过滤器（例如，管辖区或法规类型）来缩小结果范围来实现这一点。其结果是一种可扩展的方式，可在法规变化时保持合规性，而无需手动交叉引用数千份文档。