现代 SaaS 企业需要应对数十个合规框架的要求，这些框架的证据往往重叠却又细微不同。AI 驱动的证据自动映射引擎在这些框架之间构建语义桥梁，提取可复用的制品，并实时填充安全问卷。本文阐述了底层架构、 大语言模型 与知识图谱 的作用，并提供在 Procurize 中部署该引擎的实操步骤。

本文探讨了如何利用 AI 驱动的知识图谱实时自动验证安全问卷的回答，确保在多个框架下的一致性、合规性和可追溯的证据。

Procurize 推出自适应供应商问卷匹配引擎，利用联邦知识图谱、实时证据合成和强化学习驱动的路由，在瞬间将供应商问题与最相关的预验证答案配对。本文阐释其架构、核心算法、集成模式以及对安全合规团队的可衡量收益。

在当今高速发展的 SaaS 环境中，安全问卷往往会拖慢交易进度并给合规团队带来沉重负担。本文阐述了 Procurize 的 AI 驱动自适应证据编排平台如何在实时知识图谱中统一政策、证据和工作流，实现瞬时、可审计的答案，并通过每一次交互不断学习提升。

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。