本文阐述了一种新颖的 AI 驱动方法，能够持续自愈合规知识图谱，自动检测异常，并实时确保安全问卷答案保持一致、准确且符合审计要求。

本文探讨了一种将联邦学习与多模态 AI 结合的创新方法，能够自动从文档、截图和日志中提取证据，为安全问卷提供精准的实时答案。了解在 Procurize 平台上使用的架构、工作流以及对合规团队的优势。

本文探讨了将强化学习（RL）引入 Procurize 问卷自动化平台的创新做法。通过将每个问卷模板视为能够从反馈中学习的 RL 代理，系统会自动调整问题措辞、证据映射和优先级排序。由此带来更快的响应速度、更高的答案准确性，以及能够随监管环境变化而持续演进的知识库。

本文探讨了一种新颖的架构，结合事件驱动管道、检索增强生成（RAG）以及动态知识图谱丰富，为安全问卷提供实时、自适应的回答。通过将这些技术集成到 Procurize，组织能够缩短响应时间、提升答案相关性，并在不断变化的监管环境中保持可审计的证据链。

本文揭示了一种新颖的 AI 驱动方法，持续生成并优化用于安全与合规问卷的动态题库。通过融合监管情报、大语言模型和反馈回路，组织能够自动填充最新、具上下文感知的问题，大幅缩短响应时间，降低人工工作量，并提升审计准确性。