手动安全问卷回复拖慢 SaaS 交易。嵌入 Procurize 的对话式 AI 副驾驶让团队即时回答问题，实时获取证据，并通过自然语言协作，将周转时间从几天缩短到几分钟，同时提升准确性和可审计性。

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。

本文介绍了一种新颖的混合检索增强生成（RAG）框架，能够实时持续监控政策漂移。通过将LLM驱动的答案合成与对监管知识图谱的自动漂移检测相结合，安全问卷的响应保持准确、可审计，并即时与不断演变的合规要求保持一致。指南涵盖了架构、工作流、实施步骤以及SaaS厂商实现真正动态AI驱动问卷自动化的最佳实践。

本文介绍了由生成式 AI 支持的活化合规手册概念。它说明了实时问卷答案如何被输入到动态知识图谱中，结合检索增强生成（RAG），并转化为可操作的政策更新、风险热图和持续的审计追踪。读者将了解系统架构组件、实施步骤以及诸如响应时间加快、答案准确性提升和自学习合规生态系统等实际收益。

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。