本文介绍了一种新颖的 AI 赋能工作流，利用动态合规知识图谱模拟真实审计情境。通过生成逼真的“假设”问卷，安全和法务团队能够预判监管需求、优先收集证据，并持续提升响应准确性，从而显著缩短周转时间并降低审计风险。

本文介绍了由生成式 AI 支持的活化合规手册概念。它说明了实时问卷答案如何被输入到动态知识图谱中，结合检索增强生成（RAG），并转化为可操作的政策更新、风险热图和持续的审计追踪。读者将了解系统架构组件、实施步骤以及诸如响应时间加快、答案准确性提升和自学习合规生态系统等实际收益。

本文探讨一种全新的 AI 驱动编排引擎，统一问卷管理、实时证据合成和动态路由，实现更快、更准的供应商合规响应，同时最大程度减少人工工作量。

本文介绍了基于图神经网络构建的自适应证据归属引擎，详细阐述其架构、工作流集成、安全优势以及在类似 Procurize 的合规平台上落地的实操步骤。

本文探讨一种全新的安全问卷自动化方法：交互式、基于 Mermaid 的证据溯源仪表板。通过将 AI 生成的答案与实时知识图谱可视化相结合，团队能够瞬时了解每条证据的来源、演变过程以及批准人——从而降低审计摩擦、提升合规信心，并加速供应商风险决策。