在供应商需要面对数十份安全问卷，涵盖 [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)、[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)、GDPR 和 CCPA 等框架的环境中，快速生成精准且具上下文的证据是主要瓶颈。本文介绍了一种本体引导的生成式 AI 架构，它将政策文档、控制制品和事件日志转化为针对每个监管问题的定制证据片段。通过将领域特定的知识图谱与经过提示工程优化的大型语言模型结合，安全团队能够实现实时、可审计的响应，同时保持合规完整性并显著缩短交付时间。

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本文探讨一种全新的 AI 驱动编排引擎，统一问卷管理、实时证据合成和动态路由，实现更快、更准的供应商合规响应，同时最大程度减少人工工作量。

在数据隐私监管日益收紧、供应商要求快速、精准地回应安全问卷的时代，传统的 AI 方案可能会泄露机密信息。本文介绍了一种将安全多方计算（SMPC）与生成式 AI 相结合的新方法，能够在不向任何单一方透露原始数据的前提下，提供机密、可审计且实时的答案。了解该架构、工作流、安全保证以及在 Procurize 平台上采用此技术的实际步骤。

本文介绍了一种新颖的 AI 驱动引擎，分析历史交互模式以预测哪些安全问卷项目会产生最大摩擦。通过自动显现高影响力问题以便提前关注，组织能加速供应商评估、降低人工工作量，并提升合规风险可视性。