本文介绍了一种全新的实时协作知识图谱引擎，统一安全、法务和产品团队的唯一真实信息源。通过融合生成式 AI、政策漂移检测和细粒度访问控制，平台自动更新答案、展示缺失证据，并在所有待处理问卷中即时同步更改，将响应时间缩短最高可达 80 %。

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。

本文探讨了一种新颖方法，使用强化学习创建自我优化的问卷模板。通过分析每个答案、反馈回路和审计结果，系统自动完善模板结构、措辞和证据建议。其结果是更快、更准确地响应安全和合规问卷，减少人工工作量，并且持续改进的知识库能够适应不断变化的法规和客户期望。