本文探讨一种将零知识证明（ZKP）密码学与生成式 AI 相结合，以自动化供应商问卷响应的新方法。通过在不泄露底层数据的前提下证明 AI 生成答案的正确性，组织可以加快合规工作流，同时保持严格的机密性和可审计性。

本文揭示了一款下一代 AI 助手，它为每位用户创建专属的“合规角色”，将问卷意图映射到合适的证据，并在实时同步答案。通过知识图谱增强、行为分析和 LLM 驱动的生成，团队可以在保留审计级可追溯性的前提下，将审计周期缩短数天。

本文介绍了一种新颖的 AI 驱动的持续合规计分卡，将原始问卷响应转换为实时风险感知仪表板。通过将 Procurize 统一的问卷平台与实时风险分析相结合，组织可以即时了解每个答案对整体业务风险的影响，优先安排整改，并向审计员和高管展示合规成熟度。

本文深入探讨一种融合检索增强生成（RAG）、图神经网络（GNN）与联邦知识图谱的下一代架构，以在安全问卷中提供实时、准确的证据。了解核心组件、集成模式以及实现动态证据编排引擎的实际步骤，该引擎能够降低人工工作量、提升合规可追溯性，并在监管变化时即时适配。

本文阐述了基于意图的安全问卷路由概念、实时风险评分如何驱动自动化答案选择，以及统一 AI 平台如何降低人工工作量并提升合规准确性。读者将了解系统架构、关键组件、实现步骤以及实际收益。