本文探讨 SaaS 公司如何利用 AI 创建一个活的合规知识库。通过持续摄取过去的问卷答案、政策文档和审计结果，系统学习模式、预测最佳回复并自动生成证据。读者将了解架构最佳实践、数据隐私保护措施以及在 Procurize 中部署自我改进引擎的实用步骤，将重复的合规工作转变为战略优势。

本文解释了 AI 驱动的预测风险评分如何预测即将到来的安全问卷的难度，自动优先处理最关键的问卷，并生成定制化的证据。通过结合大型语言模型、历史答案数据和实时供应商风险信号，使用 Procurize 的团队可以将周转时间降低至 60% 以内，同时提升审计准确性和利益相关者的信心。

本文解释了 AI 如何将原始安全问卷数据转化为量化的信任评分，帮助安全和采购团队优先处理风险、加快评估并保持审计准备的证据。

本文探讨了将 AI 驱动的知识图谱集成到问卷平台中，如何为政策、证据和上下文创建唯一可信来源。通过映射控制、法规和产品特性之间的关系，团队可以自动填充答案，发现缺失的证据，并实时协作，将响应时间缩短最高可达 80%。

Procurize AI 引入了一层突破性的技术，将同态加密与生成式 AI 结合，以保护供应商问卷的敏感数据。本文深入探讨密码学基础、系统架构、实时处理工作流，以及为寻求零知识保护且不牺牲自动化速度的合规团队带来的实际收益。