本文介绍了一种新颖的 AI 赋能工作流，利用动态合规知识图谱模拟真实审计情境。通过生成逼真的“假设”问卷，安全和法务团队能够预判监管需求、优先收集证据，并持续提升响应准确性，从而显著缩短周转时间并降低审计风险。

本文介绍了由生成式 AI 支持的活化合规手册概念。它说明了实时问卷答案如何被输入到动态知识图谱中，结合检索增强生成（RAG），并转化为可操作的政策更新、风险热图和持续的审计追踪。读者将了解系统架构组件、实施步骤以及诸如响应时间加快、答案准确性提升和自学习合规生态系统等实际收益。

本文探讨一种新颖的 AI 驱动账本，能够实时记录、归属并验证每个供应商问卷回复的证据，提供不可篡改的审计轨迹、自动化合规以及更快的安全审查。

本文探讨一种全新的 AI 驱动编排引擎，统一问卷管理、实时证据合成和动态路由，实现更快、更准的供应商合规响应，同时最大程度减少人工工作量。

本文探讨了 Procurize 如何利用联邦学习创建一个协作的、隐私保护的合规知识库。通过在跨企业分布式数据上训练 AI 模型，组织可以提升问卷答案的准确性、加快响应速度，并在受益于集体智能的同时保持数据主权。