本文探讨了一种新颖的AI驱动引擎，将大语言模型与动态知识图谱相结合，自动为安全问卷推荐最相关的证据，提高合规团队的准确性和速度。

本文探讨了一种新颖的架构，将基于连续差异的证据审计与自愈AI引擎相结合。通过自动检测合规制品的更改、生成纠正措施并将更新反馈至统一的知识图谱，组织能够保持问卷回答的准确、可审计且防止漂移——全部无需人工干预。

现代合规团队在验证安全问卷提供的证据真实性时面临困境。 本文介绍一种将零知识证明（ZKP）与 AI 驱动的证据生成相结合的新工作流。 该方法让组织在不暴露原始数据的前提下证明证据的正确性，实现验证自动化，并能无缝集成到如 Procurize 等现有问卷平台。 读者将了解加密基础、架构组件、实现步骤以及合规、法律和安全团队的实际收益。

本文介绍了监管数字孪生的概念——对当前和未来合规环境的可运行模型。通过持续摄取标准、审计发现和供应商风险数据，孪生能够预测即将到来的问卷需求。结合 Procurize 的 AI 引擎，它在审计员提问前自动生成答案，显著缩短响应时间、提升准确性，并将合规转化为战略优势。

本文探讨了一种基于图神经网络（GNN）的新型动态证据归属引擎。通过映射政策条款、控制工件和监管要求之间的关系，该引擎能够为安全问卷实时提供精准的证据建议。读者将了解底层的 GNN 概念、架构设计、与 Procurize 的集成模式以及实现安全、可审计解决方案的实操步骤，从而显著降低人工工作量并提升合规信心。