本文探讨了一种面向安全问卷自动化的下一代方法，从被动回答转向主动预见差距。通过结合时间序列风险建模、持续政策监控和生成式 AI，组织可以预测缺失的证据、自动填充答案，并保持合规文档的最新—大幅降低周转时间和审计风险。

本文解释了 AI 如何将原始安全问卷数据转化为量化的信任评分，帮助安全和采购团队优先处理风险、加快评估并保持审计准备的证据。

深入了解 Procurize 全新预测合规路线图引擎，展示 AI 如何预测监管变化、优先排列修复任务，并让安全问卷始终走在前列。

本文介绍了一种新型的预测性合规差距预测引擎，它融合了生成式 AI、联邦学习和知识图谱增强，以预测即将出现的安全问卷项目。通过分析历史审计数据、监管路线图和供应商特定趋势，该引擎能够在差距出现之前进行预测，使团队能够提前准备证据、政策更新和自动化脚本，从而显著降低响应延迟和审计风险。