
# Подобрена AI визуализация в реално време на въздействието върху заинтересовани страни за въпросници по сигурност

## Въведение

Въпросниците за сигурност са общият език между доставчиците на SaaS и техните корпоративни клиенти. Докато точните отговори са критични, повечето екипи третират процеса като статична задача за въвеждане на данни. Скритият разход е **недостатъкът на незабавен преглед** за това как всеки отговор влияе върху *различни групи заинтересовани страни* — продуктови мениджъри, правни съветници, одитори по сигурността и дори екипи по продажбите.  

Въвеждаме **Подобрена AI визуализация в реално време на въздействието върху заинтересовани страни (RISIV)**. Чрез комбиниране на генеративен AI, контекстуален граф на знания и живи Mermaid табла, RISIV превръща всеки отговор от въпросник в интерактивен визуален разказ, който подчертава:

* **Регулаторно излагане** за специалисти по съответствие.  
* **Риск за продуктови функции** за лидерите на инженеринг.  
* **Договорни задължения** за правните екипи.  
* **Въздействие върху скоростта на сделките** за екипите по продажби и акаунт мениджърите.

Резултатът е обединен, в реално време изглед, който ускорява вземането на решения, намалява обратно‑напред потвърждаващите цикли и в крайна сметка скъсява периода за оценка на доставчика.

---

## Основна архитектура

Двигателят RISIV се състои от четири плътно свързани слоя:

1. **Слой за нормализиране на входа и генерация с подпомагане на извличане (RAG)** – анализира свободно‑форматните отговори, обогатява ги с релевантни фрагменти от политики и генерира структуриран обект на намерението.  
2. **Контекстуален граф на знания (CKG)** – динамичен граф, който съхранява регулаторни клауза, продуктови възможности и връзки между заинтересованите страни.  
3. **Система за оценка на въздействието** – прилага графови невронни мрежи (GNN) и вероятностно разсъждение, за да изчисли специфични за заинтересованата страна оценки в реално време.  
4. **Слой за визуализация и взаимодействие** – рендира Mermaid диаграми, които се актуализират незабавно, когато пристигнат нови отговори.

По‑долу е Mermaid диаграма, илюстрираща потока на данни между тези слоеве:

```mermaid
graph LR
    A[Questionnaire Input] --> B[Norm‑RAG Processor]
    B --> C[Intent Objects]
    C --> D[Contextual Knowledge Graph]
    D --> E[Impact Scoring Engine]
    E --> F[Stakeholder Score Store]
    F --> G[Mermaid Dashboard]
    G --> H[User Interaction & Feedback]
    H --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Слой за нормализиране на входа и RAG

* **Document AI** извлича таблици, маркирани точки и свободен текст.  
* **Хибридно извличане** извлича най‑релевантните фрагменти от политики от контролирано‑версийно хранилище (например, [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)).  
* **Генеративен LLM** пренаписва суровите отговори в *обекти на намерението*, като `{ “dataEncryption”: true, “region”: “EU”, “thirdPartyAccess”: false }`.

### 2. Контекстуален граф на знания

CKG поддържа възли за:

* **Регулаторни клауза** – всяка клауза е свързана с роля на заинтересованата страна.  
* **Продуктови възможности** – напр. „поддържа криптиране при покой“.  
* **Категории риск** – конфиденциалност, цялост, достъпност.  

Връзките са претеглени въз основа на исторически резултати от одити, което позволява графът да се развива чрез **цикли на непрекъснато обучение**.

### 3. Система за оценка на въздействието

Двустепенна верига за оценка:

1. **GNN пропагация** – разпространява влияние от възли с отговори през CKG към възли с заинтересовани страни, създавайки необработени вектори на въздействие.  
2. **Байесово коригиране** – включва предишни вероятности (например, известната оценка за риск на доставчика), за да произведе окончателни оценки, вариращи от 0 (без въздействие) до 1 (критично).

### 4. Слой за визуализация

Табло‑управлението използва **Mermaid**, защото е леко, чисто‑текстово и се интегрира безпроблемно със статичните генератори на сайтове като Hugo. Всеки заинтересован получава собствен под‑граф:

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Legal
        L1[Clause 5.1 – Data Retention] --> L2[Violation Risk: 0.78]
        L3[Clause 2.4 – Encryption] --> L4[Compliance Gap: 0.12]
    end
    subgraph Product
        P1[Feature: End‑to‑End Encryption] --> P2[Risk Exposure: 0.23]
        P3[Feature: Multi‑Region Deploy] --> P4[Impact Score: 0.45]
    end
    subgraph Sales
        S1[Deal Cycle Time] --> S2[Increase: 15%]
        S3[Customer Trust Score] --> S4[Boost: 0.31]
    end
```

Таблото се обновява мигновено, когато системата за въздействие получи нови намерения, което гарантира, че всяка заинтересована страна вижда актуална картина на риска.

---

## Примерна имплементация

### Стъпка 1: Създаване на графа на знания

```bash
# Инициализиране на Neo4j с данни за произход
docker run -d \
  -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
  --env NEO4J_AUTH=neo4j/password \
  neo4j:5
```

```cypher
// Зареждане на регулаторни клауза
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///regulations.csv' AS row
MERGE (c:Clause {id: row.id})
SET c.text = row.text,
    c.stakeholder = row.stakeholder,
    c.riskWeight = toFloat(row.riskWeight);
```

### Стъпка 2: Разгръщане на RAG услугата

```yaml
services:
  rag:
    image: procurize/rag:latest
    environment:
      - VECTOR_DB_ENDPOINT=http://vector-db:8000
      - LLM_API_KEY=${LLM_API_KEY}
    ports:
      - "8080:8080"
```

### Стъпка 3: Пускане на системата за оценка (Python)

```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv
from neo4j import GraphDatabase

class ImpactScorer:
    def __init__(self, uri, user, pwd):
        self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, pwd))

    def fetch_subgraph(self, answer_id):
        with self.driver.session() as session:
            result = session.run("""
                MATCH (a:Answer {id: $aid})-[:TRIGGERS]->(c:Clause)
                MATCH (c)-[:AFFECTS]->(s:Stakeholder)
                RETURN a, c, s
            """, aid=answer_id)
            return result.data()

    def score(self, subgraph):
        # Опростена GCN оценка
        x = torch.tensor([n['c']['riskWeight'] for n in subgraph])
        edge_index = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]])  # фиктивна adjacency
        conv = GCNConv(in_channels=1, out_channels=1)
        out = conv(x.unsqueeze(1), edge_index)
        return torch.sigmoid(out).squeeze().tolist()
```

### Стъпка 4: Свързване към Mermaid таблото

Създайте Hugo short‑code `mermaid.html`:

```html
<div class="mermaid">
{{ .Inner }}
</div>
```

Вмъкнете диаграмата в markdown страница:

```markdown
{{</* mermaid */>}}
flowchart LR
    Q1[Answer: “Data stored in EU only”] --> C5[Clause 4.3 – Data Residency]
    C5 --> L1[Legal Impact: 0.84]
    C5 --> P2[Product Impact: 0.41]
{{</* /mermaid */>}}
```

Всеки път, когато се подаде нов отговор, webhook задейства RAG → Scorer pipeline, актуализира хранилището за скорове и презаписва Mermaid блока с най‑новите стойности.

---

## Ползи за различните заинтересовани страни

| Заинтересован | Моментално разбиране | Възможност за вземане на решения |
|---------------|----------------------|-----------------------------------|
| **Юридически** | Показва кои клаузи стават несъответстващи | Приоритизира промени в договорите |
| **Продукт** | Открива пропуски във функциите, които засягат съответствието | Насочва корекции в продуктовата карта |
| **Сигурност** | Квантифицира излагането за всеки контрол | Стартира автоматични задачи за отстраняване |
| **Продажби** | Визуализира ефекта върху скоростта на сделките | Дава на представителите данни за аргументирани преговори |

Визуалният характер на Mermaid диаграмите също **подобрява междуфункционалната комуникация**: продуктови мениджъри могат с един поглед да разберат правния риск, без да се гмуркат в тежък текст на политики.

---

## Реален пример: Намаляване на времето за обработка на въпросници от 14 дни до 2 часа

**Компания:** CloudSync (SaaS доставчик на резервно копиране)  
**Проблем:** Средната продължителност на цикъла на въпросници за сигурност беше 14 дни поради многократно уточняване.  
**Решение:** Интегрира RISIV в портала за съответствие.

**Резултати:**

* **Време за генериране на отговори** спадна от 6 часа до 12 минути за въпросник.  
* **Цикли за преглед от заинтересовани страни** се скъсиха от 3 дни на под 1 час, тъй като всеки екип виждаше въздействието си незабавно.  
* **Ускоряване на затваряне на сделките** се повиши с 27 % (средният период за продажби падна от 45 дни на 33 дни).

След внедряването вътрешният NPS (Net Promoter Score) достигна **+68**, отразявайки яснотата и скоростта, които визуализацията донесе.

---

## Най‑добри практики за внедряване

1. **Започнете с минимален граф на знания** – импортирайте само най‑ключовите регулаторни клауза и ги свържете с главните роли на заинтересовани страни. Разширявайте постепенно.  
2. **Използвайте хранилище за политики под контрол на версии** – съхранявайте файловете в Git, маркирайте всяка промяна и позволявайте на RAG слоя да изтегля точната версия според контекста на въпросника.  
3. **Включете човешки преглед** – насочвайте оценки с високо въздействие (> 0.75) към проверяващ специалист по съответствие за окончателно одобрение преди автоматично подаване.  
4. **Наблюдавайте дрейфа в оценките** – настройте аларми, ако оценките за въздействие се променят драматично при сходни отговори, което указва износване на графа.  
5. **Използвайте CI/CD pipelines** – третирайте Mermaid таблата като код; изпълнявайте автоматични тестове, за да се уверите, че диаграмите се рендират правилно след всяко внедряване.

---

## Бъдещи подобрения

* **Мултиезичен извличане на намерения** – разширяване на RAG слоя с езиково‑специфични LLM‑ове за обслужване на глобални екипи.  
* **Адаптивно калибриране на GNN** – използване на обучение с подсилване за фино настройване на теглата на ръбовете въз основа на резултати от одити.  
* **Синхронизация на федеративния граф на знания** – позволява на различни подразделения да допринасят към споделен граф, като същевременно запазват суверенитета на данните чрез нулеви доказателства.  
* **Прогнозиране на въздействието** – комбиниране на модели за времеви редове със системата за оценка, за да се предвиди бъдещо въздействие върху заинтересованите страни при промяна на регулаторния пейзаж.

---

## Заключение

Подобрената AI визуализация в реално време на въздействието върху заинтересовани страни преобразява начина, по който се обработват въпросниците за сигурност. Чрез превръщане на всеки отговор в незабавен визуален разказ, организациите могат да съгласуват продуктови, правни, сигурностни и продажбени перспективи без традиционната закъсняла ръчна проверка. Прилагането на RISIV не само ускорява процеса на оценка на доставчика, но и създава култура на прозрачност и данни‑ориентирано съответствие.