在数据隐私监管日益收紧、供应商要求快速、精准地回应安全问卷的时代，传统的 AI 方案可能会泄露机密信息。本文介绍了一种将安全多方计算（SMPC）与生成式 AI 相结合的新方法，能够在不向任何单一方透露原始数据的前提下，提供机密、可审计且实时的答案。了解该架构、工作流、安全保证以及在 Procurize 平台上采用此技术的实际步骤。

本文介绍了一种新颖的基于意图的 AI 路由引擎，可在实时中自动将每个安全问卷条目指向最合适的主题专家（SME）。通过结合自然语言意图检测、动态知识图谱和微服务编排层，组织能够消除瓶颈、提升答案准确性，并实现问卷周转时间的可衡量下降。

在现代 SaaS 环境中，收集审计证据是安全和合规团队最耗时的任务之一。本文阐述生成式 AI 如何将原始系统遥测转化为可直接使用的证据制品——如日志摘录、配置快照和截图——无需人工干预。通过将 AI 驱动的流水线与现有监控堆栈集成，组织即可实现“零接触”证据生成，加速问卷响应，并保持持续可审计的合规姿态。

现代安全问卷要求快速、精准的证据。本篇文章说明了如何通过文档 AI 驱动的零接触证据提取层，读取合同、政策 PDF 与架构图，自动分类、标记并验证所需工件，然后直接输送至 LLM 驱动的答复引擎。其结果是显著降低人工工作量、提升审计可信度，并为 SaaS 提供商实现持续合规的姿态。

本文审视零知识证明（ZKP）与生成式 AI 之间的新兴协同，构建一个隐私保护、篡改可验证的引擎，以自动化安全和合规问卷。读者将学习核心密码学概念、AI 工作流集成、实际实现步骤以及诸如降低审计摩擦、提升数据机密性和可证明答案完整性等真实世界的收益。