本文介绍了一种全新的 AI 驱动风险热图，可持续评估供应商问卷数据，突出高影响项，并实时分配给相应负责人。通过融合上下文风险评分、知识图谱丰富和生成式 AI 摘要，组织能够缩短周转时间、提升答案准确性，并在合规生命周期中做出更智能的风险决策。

本文介绍了一种新型的预测性合规差距预测引擎，它融合了生成式 AI、联邦学习和知识图谱增强，以预测即将出现的安全问卷项目。通过分析历史审计数据、监管路线图和供应商特定趋势，该引擎能够在差距出现之前进行预测，使团队能够提前准备证据、政策更新和自动化脚本，从而显著降低响应延迟和审计风险。

本文探讨了一种新颖的方法，即生成式 AI 增强的知识图谱通过问卷交互持续学习，提供即时、准确的答案和证据，同时保持可审计性和合规性。

在当今快速变化的监管环境中，静态的合规存储库很快会过时，导致问卷响应缓慢且存在风险性不准确。本文章阐述了如何通过生成式 AI 和持续反馈循环驱动的自愈合合规知识库，自动检测漏洞、生成新证据，并实时保持安全问卷答案的准确性。

本文介绍一种利用生成式 AI、持续验证和动态图谱的自愈合合规知识库。了解该架构如何自动检测过时的证据、重新生成答案，并确保安全问卷的响应始终准确、可审计，随时准备接受审计。