安全问卷是许多 SaaS 提供商的瓶颈，需要在数十个标准上提供精确、可重复的答案。通过生成高质量、与真实审计响应相似的合成数据，组织可以在不暴露敏感政策文本的前提下微调大型语言模型（LLM）。本文将完整展示一个以合成数据为中心的流水线，从情景建模到与 Procurize 等平台的集成，实现更快速的交付、一致的合规性以及安全的训练闭环。

本文探讨了机密计算与生成式 AI 在 Procurize 平台中的融合。通过利用受信任执行环境（TEEs）和加密 AI 推理，组织可以自动化安全问卷的响应，同时保证数据机密性、完整性和可审计性——将合规工作流程从风险高的手动过程转变为可证实安全的实时服务。

本文探讨一种新颖的 AI 驱动账本，能够实时记录、归属并验证每个供应商问卷回复的证据，提供不可篡改的审计轨迹、自动化合规以及更快的安全审查。

本文探讨一种全新的 AI 驱动编排引擎，统一问卷管理、实时证据合成和动态路由，实现更快、更准的供应商合规响应，同时最大程度减少人工工作量。

本文探讨了一种新颖的架构，将基于连续差异的证据审计与自愈AI引擎相结合。通过自动检测合规制品的更改、生成纠正措施并将更新反馈至统一的知识图谱，组织能够保持问卷回答的准确、可审计且防止漂移——全部无需人工干预。