安全问卷通常需要精确引用合同条款、政策或标准。手动交叉引用容易出错且速度慢，尤其在合同不断演进的情况下。本文介绍了在 Procurize 中内置的全新 AI 驱动动态合同条款映射引擎。通过结合检索增强生成（RAG）、语义知识图谱和可解释归因账本，该解决方案能够自动将问卷项目链接到精确的合同文本，实时适应条款变更，并为审计员提供不可篡改的审计轨迹——全部无需人工标记。

本文介绍了一种新颖的混合检索增强生成（RAG）框架，能够实时持续监控政策漂移。通过将LLM驱动的答案合成与对监管知识图谱的自动漂移检测相结合，安全问卷的响应保持准确、可审计，并即时与不断演变的合规要求保持一致。指南涵盖了架构、工作流、实施步骤以及SaaS厂商实现真正动态AI驱动问卷自动化的最佳实践。

本文介绍了由生成式 AI 支持的活化合规手册概念。它说明了实时问卷答案如何被输入到动态知识图谱中，结合检索增强生成（RAG），并转化为可操作的政策更新、风险热图和持续的审计追踪。读者将了解系统架构组件、实施步骤以及诸如响应时间加快、答案准确性提升和自学习合规生态系统等实际收益。

本文探讨了机密计算与生成式 AI 在 Procurize 平台中的融合。通过利用受信任执行环境（TEEs）和加密 AI 推理，组织可以自动化安全问卷的响应，同时保证数据机密性、完整性和可审计性——将合规工作流程从风险高的手动过程转变为可证实安全的实时服务。

本文阐述在协作式安全问卷工作流中实时冲突检测的崛起需求，描述 AI 增强的知识图谱如何瞬间捕捉矛盾回答，并概述实现步骤、集成模式以及合规团队可衡量的收益。 >