在数据隐私监管日益收紧、供应商要求快速、精准地回应安全问卷的时代，传统的 AI 方案可能会泄露机密信息。本文介绍了一种将安全多方计算（SMPC）与生成式 AI 相结合的新方法，能够在不向任何单一方透露原始数据的前提下，提供机密、可审计且实时的答案。了解该架构、工作流、安全保证以及在 Procurize 平台上采用此技术的实际步骤。

本文阐述了一种新颖的自我进化合规叙事引擎，它在问卷数据上持续微调大语言模型，提供不断改进、准确的自动化回复，同时保持可审计性和安全性。

分布式组织常常难以在不同地区、产品和合作伙伴之间保持安全问卷的一致性。通过利用联邦学习，团队可以在不移动原始问卷数据的前提下训练共享的合规助理，保护隐私的同时持续提升答案质量。本文探讨了实现基于联邦学习的合规助理的技术架构、工作流以及最佳实践路线图。

本文介绍了一种新颖的基于意图的 AI 路由引擎，可在实时中自动将每个安全问卷条目指向最合适的主题专家（SME）。通过结合自然语言意图检测、动态知识图谱和微服务编排层，组织能够消除瓶颈、提升答案准确性，并实现问卷周转时间的可衡量下降。

本文阐述了一种模块化、基于微服务的架构，结合大型语言模型、检索增强生成（RAG）以及事件驱动工作流，实现企业级安全问卷答复的自动化。内容涵盖设计原则、组件交互、安全考虑以及在现代云平台上实现该栈的实操步骤，帮助合规团队在保持可审计性的同时大幅降低人工工作量。