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。

本文探讨一种新颖的架构，将图神经网络与 Procurize 的 AI 平台相结合，实现对问卷项目的自动证据归属、动态信任分数生成，并在监管环境变化时保持合规响应的最新。读者将学习数据模型、推理流水线、集成点以及对安全和法务团队的实际收益。

本文探索一种新颖的自学习证据映射引擎，它将检索增强生成（RAG）与动态知识图谱相结合。了解该引擎如何自动提取、映射和验证安全问卷的证据，适应监管变化，并与现有合规工作流集成，将响应时间缩短最高达 80 %。

Procurize 推出了一款自组织知识图谱引擎，可持续从问卷交互、监管更新和证据溯源中学习。本文深入探讨该架构、优势以及构建自适应 AI 驱动的问卷自动化平台的实施步骤，帮助降低响应延迟、提升合规准确性，并在多租户环境中实现规模化。