本文介绍了一种在多租户环境中实现安全 AI 驱动的安全问卷自动化的新方法。通过结合隐私保护的提示调优、差分隐私和基于角色的访问控制，团队能够在保护每个租户专有数据的同时，生成准确、合规的答案。了解技术架构、实现步骤以及在大规模部署此解决方案的最佳实践指南。

本文解释了由大型语言模型驱动的上下文叙事引擎如何将原始合规数据转化为清晰、可审计的安全问卷答案，同时保持准确性并降低人工工作量。

现代 SaaS 企业面临静态安全问卷随供应商演变而变得过时的困境。本文介绍了一种 AI 驱动的持续校准引擎，它能够摄取实时供应商反馈，更新答案模板，弥补准确性差距——提供更快且可靠的合规响应，同时降低人工工作量。

Procurize 引入了一个动态语义层，将分散的监管要求转化为统一的、由 LLM 生成的政策模板宇宙。通过标准化语言、映射跨司法管辖区的控制，并提供实时 API，该引擎让安全团队能够自信地回答任何问卷，减少手动映射工作，并确保在 [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)、[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)、[GDPR](https://gdpr.eu/)、[CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) 和新兴框架中实现持续合规。

本文探讨了 Procurize 如何将实时监管信息流与检索增强生成（RAG）相结合，为安全问卷提供即时、准确的答案。了解架构、数据流水线、安全考量以及一步步的实施路线图，将静态合规转变为活的、可自适应的系统。