本文探讨了一种全新的合规自动化方法——使用生成式 AI 将安全问卷答案转化为动态、可操作的剧本。通过关联实时证据、政策更新和补救任务，组织能够更快地弥补缺口、维护审计日志，并为团队提供自助式指南。指南覆盖架构、工作流、最佳实践以及展示端到端流程的 Mermaid 示例图。

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。

本文解释了由 AI 支持的持续合规认证概念。它展示了 Procurize 如何在 SOC2、ISO27001 与 GDPR 之间实时同步安全问卷，自动生成与更新证据，并在保持审计轨迹可审计且安全的前提下降低审计周期。

本文探讨了机密计算与生成式 AI 在 Procurize 平台中的融合。通过利用受信任执行环境（TEEs）和加密 AI 推理，组织可以自动化安全问卷的响应，同时保证数据机密性、完整性和可审计性——将合规工作流程从风险高的手动过程转变为可证实安全的实时服务。

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。