本文探讨一种将零知识证明（ZKP）密码学与生成式 AI 相结合，以自动化供应商问卷响应的新方法。通过在不泄露底层数据的前提下证明 AI 生成答案的正确性，组织可以加快合规工作流，同时保持严格的机密性和可审计性。

现代合规团队在验证安全问卷提供的证据真实性时面临困境。 本文介绍一种将零知识证明（ZKP）与 AI 驱动的证据生成相结合的新工作流。 该方法让组织在不暴露原始数据的前提下证明证据的正确性，实现验证自动化，并能无缝集成到如 Procurize 等现有问卷平台。 读者将了解加密基础、架构组件、实现步骤以及合规、法律和安全团队的实际收益。

本文介绍了一种新颖的验证循环，它将零知识证明与生成式 AI 结合，在不暴露原始数据的前提下验证安全问卷答案，阐述其架构、关键密码学原语、与现有合规平台的集成模式，以及 SaaS 与采购团队采纳此方法以实现防篡改、隐私保护自动化的实操步骤。