本文介绍了一种新颖的基于意图的 AI 路由引擎，可在实时中自动将每个安全问卷条目指向最合适的主题专家（SME）。通过结合自然语言意图检测、动态知识图谱和微服务编排层，组织能够消除瓶颈、提升答案准确性，并实现问卷周转时间的可衡量下降。

本文探讨一种将生成式AI与区块链溯源记录相结合的全新架构，为安全问卷自动化提供不可变、可审计的证据，同时保持合规、隐私和运营效率。

本文介绍了自适应 AI 编排层的概念，该层结合了实时意图抽取、基于知识图谱的证据检索以及动态路由，能够在现场即时生成准确的供应商问卷响应。通过使用生成式 AI、强化学习和政策即代码（policy‑as‑code），组织可以将响应时间缩短高达 80 %，同时保持审计就绪的可追溯性。

本文揭示了一种新颖的架构，弥合安全问卷答案与政策演化之间的鸿沟。通过收集答案数据、应用强化学习、并实时更新代码即政策仓库，组织可以减少手动工作、提升答案准确性，同时让合规制品始终与业务现实同步。

深入探讨使用联邦知识图谱驱动 AI 安全且可审计的多组织安全问卷自动化，降低人工工作量，同时保持数据隐私和溯源。