本文探讨了一种名为情境证据合成（CES）的全新 AI 驱动方法。CES 能自动从多个来源——政策文档、审计报告以及外部情报——收集、丰富并组装证据，生成连贯且可审计的安全问卷答案。通过结合知识图谱推理、检索增强生成以及精细校验，CES 能在保持完整变更日志的前提下，实时提供精准回复，帮助合规团队提升效率。

本文解释了 AI 如何将原始安全问卷数据转化为量化的信任评分，帮助安全和采购团队优先处理风险、加快评估并保持审计准备的证据。

本文介绍了一套实用蓝图，将检索增强生成（RAG）与自适应提示模板相结合。通过连接实时证据库、知识图谱和大型语言模型（LLM），组织能够以更高的准确性、可追溯性和可审计性自动化安全问卷的响应，同时让合规团队保持控制。

本文介绍了基于 Procurize 构建的全新 AI 驱动的影响评分引擎，展示如何量化自动化安全问卷回复的财务和运营收益，优先处理高价值任务，并向利益相关者展示明确的 ROI。

本文探讨隐私保护联邦学习如何革新安全问卷自动化，使多个组织在不暴露敏感数据的情况下协同训练 AI 模型，从而加速合规并降低人工工作量。