本文阐述了构建由大语言模型驱动的持续证据库的架构、数据管道和最佳实践。通过自动化证据收集、版本管理和上下文检索，安全团队能够实时回答问卷，减少人工工作量，并保持审计就绪的合规性。

在现代 SaaS 环境中，收集审计证据是安全和合规团队最耗时的任务之一。本文阐述生成式 AI 如何将原始系统遥测转化为可直接使用的证据制品——如日志摘录、配置快照和截图——无需人工干预。通过将 AI 驱动的流水线与现有监控堆栈集成，组织即可实现“零接触”证据生成，加速问卷响应，并保持持续可审计的合规姿态。

本文探讨 SaaS 公司如何利用 AI 创建一个活的合规知识库。通过持续摄取过去的问卷答案、政策文档和审计结果，系统学习模式、预测最佳回复并自动生成证据。读者将了解架构最佳实践、数据隐私保护措施以及在 Procurize 中部署自我改进引擎的实用步骤，将重复的合规工作转变为战略优势。

在监管变化速度空前加快的时代，保持合规已成为一项动态目标。本文探讨了 AI 驱动的预测性监管预测如何提前预判立法变化、自动将新要求映射到现有证据，并使安全问卷始终保持最新。通过将合规转变为前瞻性实践，企业可以降低风险、缩短销售周期，并让安全团队专注于战略性工作，而非无尽的手动更新。

本文解释了 AI 如何将原始安全问卷数据转化为量化的信任评分，帮助安全和采购团队优先处理风险、加快评估并保持审计准备的证据。