元学习为 AI 平台提供即时适配任何行业独特需求的安全问卷模板的能力。通过利用来自多种合规框架的先前知识，该方法缩短模板创建时间，提升答案相关性，并建立一个反馈循环，在审计反馈到达时持续优化模型。本文阐述了技术基础、实际实施步骤以及在现代合规中心（如 Procurize）部署元学习的可衡量业务影响。

本文探讨了在行业特定合规数据上微调大型语言模型的策略，以实现安全问卷答复自动化、降低人工工作量，并在类似 Procurize 平台中保持可审计性。

本文揭示了下一代合规平台，该平台持续从问卷响应中学习，自动对支撑证据进行版本化，并在团队间同步政策更新。通过结合知识图谱、LLM 驱动的摘要以及不可篡改的审计日志，解决方案可降低人工工作量，确保可追溯性，并在监管法规演进的过程中保持安全答复的时效性。