Procurize 引入了一个动态语义层，将分散的监管要求转化为统一的、由 LLM 生成的政策模板宇宙。通过标准化语言、映射跨司法管辖区的控制，并提供实时 API，该引擎让安全团队能够自信地回答任何问卷，减少手动映射工作，并确保在 [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)、[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)、[GDPR](https://gdpr.eu/)、[CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) 和新兴框架中实现持续合规。
本文探讨了将强化学习（RL）引入 Procurize 问卷自动化平台的创新做法。通过将每个问卷模板视为能够从反馈中学习的 RL 代理，系统会自动调整问题措辞、证据映射和优先级排序。由此带来更快的响应速度、更高的答案准确性，以及能够随监管环境变化而持续演进的知识库。
本文探讨了一种新颖的架构，结合事件驱动管道、检索增强生成（RAG）以及动态知识图谱丰富，为安全问卷提供实时、自适应的回答。通过将这些技术集成到 Procurize，组织能够缩短响应时间、提升答案相关性，并在不断变化的监管环境中保持可审计的证据链。
手工安全问卷流程缓慢、易出错且往往各自为政。本文介绍一种隐私保护的联邦知识图谱架构，使多家企业能够安全地共享合规洞见，提高答案准确性，缩短响应时间——并且符合数据隐私法规的要求。
在现代 SaaS 环境中，安全问卷成为瓶颈。本文阐述了一种新颖的方法——自监督知识图谱（KG）演进，它会在新问卷数据到达时不断细化 KG。通过模式挖掘、对比学习和实时风险热图，组织可以自动生成精确、合规的答案，同时保持证据来源的透明可追溯。