本文探讨了可解释人工智能（XAI）在自动化安全问卷响应中的新兴作用。通过展示 AI 生成答案背后的推理，XAI 搭建了合规团队、审计员和客户之间的信任桥梁，同时仍然提供速度、准确性和持续学习。

在现代 SaaS 企业中，安全问卷是一个主要瓶颈。本文介绍了一种新颖的 AI 解决方案，使用图神经网络对政策条款、历史答案、供应商概况和新兴威胁之间的关系进行建模。通过将问卷生态系统转化为知识图谱，系统可以自动分配风险分数、推荐证据，并优先展示高影响项。该方法将响应时间缩短最多 60%，同时提升答案准确性和审计准备度。

本文探讨隐私保护联邦学习如何革新安全问卷自动化，使多个组织在不暴露敏感数据的情况下协同训练 AI 模型，从而加速合规并降低人工工作量。

本文探讨了一种面向下一代的安全问卷自动化方法——动态 AI 问题路由。系统在实时评估风险画像、历史答案和上下文线索后，智能地重新排序、跳过或扩展问卷条目，从而提供更快、更准确的合规响应，并减少人工工作量。