现代 SaaS 公司被安全问卷淹没。通过部署 AI 驱动的证据生命周期引擎，团队可以实时捕获、丰富、版本化并认证证据。本文阐述了体系结构、知识图谱、来源账本的作用，以及在 Procurize 中实现该解决方案的实操步骤。

在当今高速发展的 SaaS 环境中，安全问卷往往会拖慢交易进度并给合规团队带来沉重负担。本文阐述了 Procurize 的 AI 驱动自适应证据编排平台如何在实时知识图谱中统一政策、证据和工作流，实现瞬时、可审计的答案，并通过每一次交互不断学习提升。

Procurize 引入了一个 AI 驱动的自适应政策合成引擎，将静态合规政策转化为面向安全问卷的动态、上下文感知答案。通过摄取政策文档、监管框架和已有的问卷回复，系统能够实时生成精准、最新的答案，显著降低人工工作量，同时确保审计级别的准确性。

安全问卷的生态系统在工具、格式和孤岛之间碎片化，导致手动瓶颈和合规风险。本文介绍了 AI 驱动的上下文数据织物概念——一个统一的智能层，能够实时摄取、标准化并关联来自不同来源的证据。通过将政策文档、审计日志、云配置和供应商合同编织在一起，织物使团队能够快速生成准确、可审计的答案，同时保持治理、可追溯性和隐私。

在供应商风险可能在几分钟内变化的世界里，静态风险分数很快就会过时。本文介绍了一种AI驱动的持续信任分数校准引擎，该引擎摄取实时行为信号、监管更新和证据来源，以实时重新计算供应商风险分数。我们将深入探讨架构、知识图谱的作用、基于生成式AI的证据合成，以及将该引擎嵌入现有合规工作流的实用步骤。