现代 SaaS 企业面临静态安全问卷随供应商演变而变得过时的困境。本文介绍了一种 AI 驱动的持续校准引擎，它能够摄取实时供应商反馈，更新答案模板，弥补准确性差距——提供更快且可靠的合规响应，同时降低人工工作量。

本文深入探讨一种融合检索增强生成（RAG）、图神经网络（GNN）与联邦知识图谱的下一代架构，以在安全问卷中提供实时、准确的证据。了解核心组件、集成模式以及实现动态证据编排引擎的实际步骤，该引擎能够降低人工工作量、提升合规可追溯性，并在监管变化时即时适配。

本文介绍了一种自学习的提示优化框架，能够持续改进大语言模型在安全问卷自动化中的提示。通过结合实时性能指标、人机交互验证和自动化A/B 测试，该循环实现了更高的答案精度、更快的交付以及可审计的合规性——这些都是像 Procurize 这样平台的关键收益。

在响应安全问卷和合规审计时，组织面临日益沉重的负担。传统工作流依赖电子邮件附件、手动版本控制以及临时的信任关系，这些都可能泄露敏感证据。通过使用去中心化标识符（DID）和可验证凭证（VC），公司可以创建一个加密安全、以隐私为先的证据共享通道。本文阐释核心概念，演示与 Procurize AI 平台的实际集成，并展示基于 DID 的交换如何缩短周转时间、提升可审计性，并在供应商生态系统中保持机密性。

本文探讨一种新颖的 AI 驱动方法，能够在法规变化时自动刷新合规知识图谱，确保安全问卷的响应始终保持最新、准确且可审计，从而提升 SaaS 供应商的响应速度和信心。