安全问卷是供应商风险评估的关键环节，但答案之间的不一致会削弱信任并延误交易。本文介绍了 AI 叙事一致性检查器——一个模块化引擎，可实时提取、对齐并验证答案叙事，利用大语言模型、知识图谱和语义相似度评分。了解其架构、部署步骤、最佳实践模式以及未来方向，让您的合规响应坚如磐石，审计随时可用。

本文探讨了可解释人工智能（XAI）在自动化安全问卷响应中的新兴作用。通过展示 AI 生成答案背后的推理，XAI 搭建了合规团队、审计员和客户之间的信任桥梁，同时仍然提供速度、准确性和持续学习。

在供应商需要面对数十份安全问卷，涵盖 [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)、[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)、GDPR 和 CCPA 等框架的环境中，快速生成精准且具上下文的证据是主要瓶颈。本文介绍了一种本体引导的生成式 AI 架构，它将政策文档、控制制品和事件日志转化为针对每个监管问题的定制证据片段。通过将领域特定的知识图谱与经过提示工程优化的大型语言模型结合，安全团队能够实现实时、可审计的响应，同时保持合规完整性并显著缩短交付时间。

本文介绍了一种新颖的差分隐私引擎，用于保护 AI 生成的安全问卷响应。通过添加可数学证明的隐私保障，组织可以在不暴露敏感数据的情况下在团队和合作伙伴之间共享答案。我们将逐步介绍核心概念、系统架构、实施步骤以及 SaaS 供应商和其客户的真实收益。

本文解释了如何将差分隐私与大型语言模型结合，以在自动化安全问卷回答的同时保护敏感信息，为寻求速度和数据保密性的合规团队提供实用框架。