本文介绍了自适应 AI 编排层的概念，该层结合了实时意图抽取、基于知识图谱的证据检索以及动态路由，能够在现场即时生成准确的供应商问卷响应。通过使用生成式 AI、强化学习和政策即代码（policy‑as‑code），组织可以将响应时间缩短高达 80 %，同时保持审计就绪的可追溯性。

本文解释了 Procurize 的自适应 AI 问卷模板如何利用历史答案数据、反馈回路和持续学习来自动填充未来的安全和合规问卷。读者将了解技术基础、集成技巧以及对安全、法律和产品团队的可衡量收益。

本文探讨一种新颖的架构，将图神经网络与 Procurize 的 AI 平台相结合，实现对问卷项目的自动证据归属、动态信任分数生成，并在监管环境变化时保持合规响应的最新。读者将学习数据模型、推理流水线、集成点以及对安全和法务团队的实际收益。

本文介绍了自适应证据摘要引擎，这是一种新颖的 AI 组件，能够在实时中自动压缩、验证并将合规证据链接到安全问卷答案。通过结合检索增强生成、动态知识图谱和上下文感知提示，引擎显著降低响应延迟，提高答案准确性，并为供应商风险团队创建完整的可审计证据链。