本文探讨了一种新颖的方法，将大型语言模型、实时风险遥测和编排流水线相结合，自动生成并适配供应商问卷的安全政策，降低人工工作量的同时保持合规性。

AI 可以即时起草安全问卷的答案，但如果没有验证层，公司将面临不准确或不合规的回复风险。本文介绍了一个人类在环（HITL）验证框架，将生成式 AI 与专家审查相结合，确保可审计性、可追溯性和持续改进。

本文探讨了 Procurize 如何使用预测 AI 模型预判安全问卷中的缺口，使团队能够预填答案、降低风险并加速合规工作流。

现代 SaaS 团队在重复的安全问卷和合规审计中陷入困境。统一的 AI 编排器可以 集中、自动化并持续调整问卷流程——从任务分配、证据收集到实时 AI 生成的答案——同时保持可审计性和监管合规性。本文将探讨该系统的架构、核心 AI 组件、实施路线图以及可衡量的收益。

本文解释了由大型语言模型驱动的上下文叙事引擎如何将原始合规数据转化为清晰、可审计的安全问卷答案，同时保持准确性并降低人工工作量。