
# AI‑Управляемо Система за Маршрутизиране на Въпроси на Базата на Намерението в Реално Време за Сътрудничество при Въпросници към Доставчици

Въпросниците за сигурност на доставчиците се превръщат в тесен гърло за бързо развиващите се SaaS компании. Всеки нов клиентски заявка задейства поредица от ръчни предавания: анализатор по сигурността извлича най-новата политика, юридически проверява формулировката, продуктов инженер изяснява техническите реализации и окончателният отговор се събира в PDF. Този фрагментиран работен процес води до **дълги срокове за отговор, непоследователни отговори и експозиция към рискове при одит**.

Ако платформата сама можеше да разбере *защо* е зададен въпросът, *кой* е най‑подходящият за отговор и *кога* е необходим отговор, след което автоматично да маршрутира заявката към правилния човек — *в реално време*? Представяме ви **AI‑Управляемото Система за Маршрутизиране на Базата на Намерението (IBRE)**, ключов компонент на платформата Procurize AI, който съчетава **семантика на графа на знанието**, **генериране, подкрепено от извличане (RAG)** и **непрекъсната обратна връзка**, за да оркестрира сътрудничеството по отговорите на въпросници с машинна скорост.

> **Ключови изводи**
> - Откриването на намерението преобразува необработения текст на въпросника в структуриран бизнес намерение.
> - Динамичната графа на знанието свързва намеренията със собственици, артефакти за доказателства и версии на политики.
> - Реално‑временната маршрутизация използва LLM‑подкрепено оценяване на увереността и балансиране на натоварването.
> - Непрекъснатите цикли на обучение подобряват намеренията и маршрутизационните политики след одити.

---

## 1. От Текст към Намерение – Слой за Семантичен Парсинг

Първата стъпка на IBRE е да превърне свободно формулирания въпрос (например *„Криптирате ли данните в покой?“*) в **канонично намерение**, което системата може да изпълни. Това се постига чрез двустъпков процес:

1. **LLM‑базирано Извличане на Субекти** – Лекия LLM (напр. Llama‑3‑8B) извлича ключови субекти: *криптиране*, *данни в покой*, *обхват*, *рамка за съответствие*.
2. **Класификация на Намерението** – Извлечените субекти се подават към фино настроен класификатор (на базата на BERT), който ги съпоставя с таксономия от **~250 намерения** (напр. `EncryptDataAtRest`, `MultiFactorAuth`, `IncidentResponsePlan`).

Полученият обект за намерение включва:
- `intent_id`
- `confidence_score`
- `linked_policy_refs` (**[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, вътрешни ID на политики)
- `required_evidence_types` (конфигурационен файл, журнал на одит, удостоверение от трети страни)

**Защо намерението е важно:**  
Намеренията действат като *стабилен договор* между съдържанието на въпросника и последващия работен процес. Дори ако формулировката се промени (“Šифрирате ли данните, докато са съхранени?” срещу “Използвате ли криптиране за данни в покой?”) същото намерение се разпознава, гарантирайки последователна маршрутизация.

---

## 2. Графа на Знанието като Контекстуален Гръбначен Стоман

**База от графа със свойства** (Neo4j или Amazon Neptune) съхранява отношенията между:

- **Намерения** ↔ **Собственици** (инженери по сигурност, юридически съветници, продуктови лидери)
- **Намерения** ↔ **Артефакти за Доказателства** (политически документи, конфигурационни снимки)
- **Намерения** ↔ **Регулаторни Рамки** (**SOC 2**, **ISO 27001**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**)
- **Собственици** ↔ **Натоварване & Достъпност** (текуща опашка, часови пояс)

Всеки етикет на възел е низ, ограден в двойни кавички, съобразен с синтакса на Mermaid за бъдещи визуализации.

```mermaid
graph LR
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"owned by"| "Owner: Security Engineer"
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"requires"| "Evidence: Encryption Policy"
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"complies with"| "Regulation: ISO 27001"
    "Owner: Security Engineer" -->|"available"| "Status: Online"
    "Owner: Security Engineer" -->|"workload"| "Tasks: 3"
```

Графата е **динамична** – всеки път, когато се качи нов въпросник, възелът за намерение се съпоставя със съществуващ или се създава на момента. Ръбовете за собственост се преподреждат с **бипартитен алгоритъм за съвпадение**, балансиращ експертиза, текущо натоварване и **[SLA](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement)** срокове.

---

## 3. Реално‑временна Маршрутизация

Когато елемент от въпросника пристигне:

1. Откриване на намерението дава намерение с оценка за увереност.
2. Търсене в графата извлича всички кандидат‑собственици и съответните доказателства.
3. **Оценъчен модул** изчислява:
   - **Съответствие на експертизата** (`expertise_score`) – базирано на историческо качество на отговорите.
   - **Достъпност** (`availability_score`) – в реално време от API‑те за присъствие в Slack/Teams.
   - **Срочност по SLA** (`urgency_score`) – изчислена от крайния срок на въпросника.
4. **Съставен маршрутизационен скор** = претеглена сума (конфигурирано чрез policy‑as‑code).

Собственикът с най‑висок съставен скор получава **автоматично генерирана задача** в Procurize, предварително попълнена със:
- Оригиналния въпрос,
- Откритото намерение,
- Връзки към най‑релевантното доказателство,
- Предложени отговори от RAG.

Ако оценката за увереност падне под прага (напр. 0,65), задачата се маршрутизира към **опашка за проверка от човешка намеса**, където лидер по съответствие валидира намерението преди задаване.

### Пример за Маршрутизационно Решение

| Собственик | Експертиза (0‑1) | Достъпност (0‑1) | Спешност (0‑1) | Съставен |
|------------|------------------|------------------|----------------|----------|
| Alice (Sec Eng) | 0.92 | 0.78 | 0.85 | **0.85** |
| Bob (Legal) | 0.68 | 0.95 | 0.85 | 0.79 |
| Carol (Prod) | 0.55 | 0.88 | 0.85 | 0.73 |

Alice получава задачата мигновено, а системата записва решението за одитна следа.

---

## 4. Непрекъснати Обучителни Цикли

IBRE не остава статичен. След завършване на въпросника платформата поглъща **обратна връзка след изпращане**:

- **Преглед на Точността на Отговора** – Одитиращите оценяват уместността на отговора.
- **Откриване на Пропуски в Доказателствата** – Ако посоченото доказателство е остаряло, се маркира възелът на политиката.
- **Метрики за Производителност на Собственици** – Успешност, средно време за реакция, честота на пренасочване.

Тези сигнали се подхраняват към две обучителни линии:

1. **Подобряване на Намерението** – Грешните класификации задействат полу‑надзиравано преподучаване на класификатора.
2. **Оптимизация на Маршрутизационната Политика** – Чрез Усилително Обучение (RL) се актуализират тежестите за експертиза, достъпност и спешност, за да се максимизира спазването на SLA и качеството на отговорите.

Резултатът е **само‑оптимизираща се система**, която се учи от всеки цикъл на въпросника.

---

## 5. Пейзаж на Интеграцията

IBRE е проектирано като **микросервис**, който се включва в съществуващите инструменти:

| Интеграция | Цел | Пример |
|------------|-----|--------|
| Slack / Microsoft Teams | Уведомления в реално време & приемане на задачи | `/procure assign @alice` |
| Jira / Asana | Създаване на тикети за събиране на доказателства | Автоматично създаване на тикет *Evidence Collection* |
| Управление на Документи (SharePoint, Confluence) | Извличане на актуални политически артефакти | Изтегляне на последната версия на политика за криптиране |
| CI/CD Пайплайни (GitHub Actions) | Тригериране на проверки за съответствие при нови релийзи | Пускане на policy‑as‑code тест след всяка сборка |

Комуникацията се осъществява чрез **mutual TLS** и **OAuth 2.0**, гарантирайки, че чувствителните данни от въпросниците никъде не излизат извън защитения периметър.

---

## 6. Одитна Следа и Ползи за Съответствието

Всяко маршрутизационно решение произвежда незаличим запис:

```json
{
  "question_id": "Q-2025-437",
  "intent_id": "EncryptDataAtRest",
  "assigned_owner": "alice@example.com",
  "routing_score": 0.85,
  "timestamp": "2025-12-11T14:23:07Z",
  "evidence_links": [
    "policy://encryption/2025-09",
    "artifact://config/production/db"
  ],
  "confidence": 0.93
}
```

Съхраняването на този JSON в **append‑only ledger** (напр. Amazon QLDB или блок‑чейн‑поддържана книга) отговаря на изискванията на **SOX** и **GDPR** за проследимост. Одитиращите могат да реконструират точната логика зад всеки отговор, като значително намаляват *цикъла за изискване на доказателства* по време на **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** одити.

---

## 7. Въздействие в Реален Свят – Кратко Казусно Примерно Проучване

**Компания:** FinTech SaaS „SecurePay“ (Series C, 200 служители)  
**Проблем:** Средно време за отговор на въпросник – 14 дни, 30 % пропуснати SLA.  
**Имплементация:** Деплой на IBRE с 200‑възлов графа, интеграция със Slack и Jira.  
**Резултати (90‑дневен пилот):**

| Метрика | Преди | След |
|---------|-------|------|
| Средно време за отговор | 14 дни | 2.3 дни |
| Спазване на SLA | 68 % | 97 % |
| Ръчен труд за маршрутизация (час/седмица) | 12 ч | 1.5 ч |
| Открити пропуски в доказателства по одит | 5 на одит | 0.8 на одит |

Възвръщаемостта на инвестицията беше изчислена на **6.2×** в първите шест месеца, главно благодарение на намалената загуба от забавяне на сделки и разходите за корекция след одит.

---

## 8. Бъдещи Насоки

1. **Междудомашно Федеративно Събиране на Намерения** – Позволява на множество клиенти да споделят дефиниции на намерения, запазвайки изолацията на данните, чрез федерален машинен учебен подход.  
2. **Zero‑Trust Верификация** – Комбинира хомоморфно криптиране с маршрутизация на намерения, за да запази съдържанието на въпроса поверено дори за самата система за маршрутизация.  
3. **Прогноза за SLA** – Използва модели за времеви редове, за да предвиди вълни от въпросници (например след пускане на нов продукт) и да предразпредели капацитета за маршрутизация.

---

## 9. Как да Започнете с IBRE

1. **Активирайте Интензивния Двигател** в Procurize → Settings → AI Modules.  
2. **Определете вашата таксономия от намерения** (или импортирайте стандартната).  
3. **Съединете собствениците** като свържете потребителски акаунти с етикети за намерения.  
4. **Свържете източниците на доказателства** (съхранение на документи, артефакти от CI/CD).  
5. **Изпълнете пилотен въпросник** и наблюдавайте таблото за маршрутизация.

Подробно ръководство „Стъпка по стъпка“ е достъпно в **Procurize Help Center** под *AI‑Driven Routing*.

---

## <span class='highlight-content'>Виж</span> Also
- [Zero‑Trust Architecture for AI‑Driven Automation – NIST SP 800‑207](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final)