Dieser Artikel untersucht eine neuartige Dynamische Engine zur Evidenz‑Attribution, die von Graph‑Neural‑Networks (GNNs) angetrieben wird. Durch die Abbildung von Beziehungen zwischen Policyklauseln, Kontrollartefakten und regulatorischen Anforderungen liefert die Engine in Echtzeit genaue Evidenzvorschläge für Sicherheitsfragebögen. Die Leser lernen die zugrunde liegenden GNN‑Konzepte, das architektonische Design, Integrationsmuster mit Procurize und praxisnahe Schritte zur Implementierung einer sicheren, auditierbaren Lösung, die den manuellen Aufwand drastisch reduziert und das Compliance‑Vertrauen stärkt.

Dieser Artikel stellt ein neuartiges KI‑gestütztes Ledger vor, das für jede Antwort eines Anbieterfragebogens in Echtzeit Beweise aufzeichnet, zuordnet und validiert und dabei unveränderliche Prüfpfade, automatisierte Compliance und schnellere Sicherheitsprüfungen liefert.