本文探讨了一种新颖的 AI 驱动方法，能够自动将现有的政策条款映射到特定的安全问卷要求。通过利用大语言模型、语义相似度算法以及持续学习回路，公司可以大幅削减人工工作量，提高答案的一致性，并在多个框架下保持合规证据的最新状态。

在安全问卷数量激增、监管标准飞速变化的时代，静态检查清单已无法满足需求。本文介绍了一种全新的 AI 驱动的**动态合规本体构建器**——一种自我演进的知识模型，可映射框架中的政策、控制和证据，自动对齐新问卷条目，并在 Procurize 平台内提供实时、可审计的响应。了解其架构、核心算法、集成模式以及部署活体本体的实用步骤，让合规从瓶颈转变为战略优势。

在当今快速变化的监管环境中，静态的合规存储库很快会过时，导致问卷响应缓慢且存在风险性不准确。本文章阐述了如何通过生成式 AI 和持续反馈循环驱动的自愈合合规知识库，自动检测漏洞、生成新证据，并实时保持安全问卷答案的准确性。