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。

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。

在当今快速变化的 SaaS 环境中，安全问卷和审计请求来得比以往更快。传统的合规流程——静态文档、手动更新、无尽的版本控制——无法跟上节奏。本文阐述了由人工智能驱动的持续合规监控如何将策略转化为活的资产，自动将最新答案填入问卷，并在开发、安全和供应商风险团队之间闭环。