在现代 SaaS 企业中，安全问卷是一个主要瓶颈。本文介绍了一种新颖的 AI 解决方案，使用图神经网络对政策条款、历史答案、供应商概况和新兴威胁之间的关系进行建模。通过将问卷生态系统转化为知识图谱，系统可以自动分配风险分数、推荐证据，并优先展示高影响项。该方法将响应时间缩短最多 60%，同时提升答案准确性和审计准备度。

本文探讨隐私保护联邦学习如何革新安全问卷自动化，使多个组织在不暴露敏感数据的情况下协同训练 AI 模型，从而加速合规并降低人工工作量。

本文阐述了在 Procurize AI 平台中构建的主动学习反馈循环概念。通过结合人机协同验证、不确定性抽样以及动态提示适配，企业能够持续优化 LLM 生成的安全问卷答案，提高准确率，加速合规周期，同时保持可审计的溯源记录。

本文介绍了 AI 驱动的动态合规热图——一种可视化分析层，实时聚合问卷数据、风险评分和监管变化。了解热图如何帮助安全、法务和产品团队优先处理事项、缩短周转时间，并向客户和审计员呈现透明的风险度量。

本文探讨了一种新颖的方法，即生成式 AI 增强的知识图谱通过问卷交互持续学习，提供即时、准确的答案和证据，同时保持可审计性和合规性。