보안 질문서는 공급업체 위험 평가의 핵심 요소이지만, 답변 간 불일치는 신뢰를 떨어뜨리고 계약 체결을 지연시킬 수 있습니다. 이 문서에서는 답변 내러티브를 실시간으로 추출·정렬·검증하는 모듈형 엔진인 AI 내러티브 일관성 검사기를 소개합니다. 대형 언어 모델(Large Language Model), 지식 그래프, 의미 유사도 점수를 활용합니다. 아키텍처, 배포 단계, 권장 패턴, 향후 방향을 통해 컴플라이언스 응답을 견고하고 감사 준비된 상태로 만드는 방법을 배우세요.

이 문서에서는 생성 AI와 블록체인 기반 출처 기록을 결합한 새로운 아키텍처를 살펴보며, 규정 준수, 프라이버시 및 운영 효율성을 유지하면서 보안 설문 자동화를 위한 불변하고 감사 가능한 증거를 제공합니다.

이 문서는 AI‑기반 지식 그래프를 질문서 플랫폼에 통합함으로써 정책, 증거 및 컨텍스트에 대한 단일 진실 소스를 만드는 방식을 탐구합니다. 제어, 규제 및 제품 기능 간의 관계를 매핑함으로써 팀은 답변을 자동 채우고, 누락된 증거를 표시하며, 실시간으로 협업하여 응답 시간을 최대 80 %까지 단축할 수 있습니다.

이 글에서는 Procurize가 예측 AI 모델을 사용해 보안 설문지의 누락 항목을 사전에 파악하고, 팀이 답변을 미리 채워 위험을 완화하고 컴플라이언스 워크플로를 가속화하는 방식을 살펴봅니다.

이 글에서는 보안 설문에 대한 Intent 기반 라우팅 개념, 실시간 위험 점수가 자동 답변 선택을 어떻게 추진하는지, 그리고 통합 AI 플랫폼을 도입해 수동 노력을 줄이고 준수 정확성을 높이는 방법을 설명합니다. 독자는 아키텍처, 핵심 구성 요소, 구현 단계 및 실제 효과를 배울 수 있습니다.