
# AI задвижван адаптивен двигател за съвпадение на въпросници за доставчици

Предприятията се сблъскват с все по‑голямо количество въпросници за сигурност, заверки от доставчици и одити за съответствие. Всеки иск се обработва дни, а понякога седмици, тъй като екипите трябва ръчно да намерят правилната политика, да копират‑поставят отговор и след това да проверят уместността му. Традиционните решения за автоматизация третират всеки въпросник като статична форма, прилагайки шаблон „едно‑размер‑за‑всички“, който бързо остарява, когато нормативните изисквания се променят.

**Адаптивният двигател за съвпадение на въпросници за доставчици на Procurize** обърква този модел. Чрез комбиниране на **федеративен граф на знания (KG)**, който обединява документи с политики, доказателства от одити и регулаторно‑издадени контроли, с **слой за маршрутизация, задвижван от обучение чрез подсилване (RL)**, двигателят в реално време се учи кои фрагменти от отговори най‑добре задоволяват всеки нов въпрос. Резултатът е работен процес, подсилен с ИИ, който предоставя:

* **Мигновени, контекстуално‑осъзнати предложения за отговори** – системата извежда най‑релевантния отговор в рамките на милисекунди.  
* **Непрекъснато учене** – всяка човешка редакция се връща обратно към модела, подобрявайки бъдещите съвпадения.  
* **Регулаторна устойчивост** – федеративният KG се синхронизира с външни източници (например [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)), така че новите изисквания се отразяват незабавно в наборa от отговори.  
* **Одит‑клас provenance** – всяко предложение съдържа криптографски хеш, който връзва обратно към изходния документ, правейки веригата за проверка непроменима.

По‑долу ще разгледаме архитектурата на двигателя, основните алгоритми, най‑добри практики за интеграция и бизнес въздействието, което можете да очаквате.

---

## 1. Преглед на архитектурата

Двигателят се състои от четири плътно свързани слоя:

1. **Поглъщане на документи и конструиране на KG** – Всички PDF‑ове с политики, markdown файлове и артефакти с доказателства се анализират, нормализират и импортират в **федеративен KG**. Графът съдържа възли като `PolicyClause`, `ControlMapping`, `EvidenceArtifact` и `RegulationReference`. Ребрата описват отношения като `covers`, `requires` и `derivedFrom`.

2. **Семантичен ендоинг сървис** – Всеки възел в KG се трансформира във високодименсионален вектор с помощта на специализиран езиков модел (напр. фино‑нагласен Llama‑2 за езика на съответствието). Този процес създава **семантичен индексиран магазин**, който позволява извличане на базата на сходство.

3. **Адаптивна маршрутизация и RL двигател** – При получаване на въпросник **кодерът за въпроси** генерира вектор. **RL агент, базиран на policy‑gradient**, оценява кандидат‑възли за отговори, претегляйки уместност, актуалност и одитна увереност. Агентът избира топ‑k съвпадения и ги подрежда за потребителя.

4. **Обратна връзка и непрекъснат цикъл за подобрение** – Човешки рецензенти могат да приемат, отхвърлят или редактират предложенията. Всяко взаимодействие генерира **наградно сигнал**, което се подава обратно към RL агента и задейства инкрементално повторно обучение на ендоинг модела.

Диаграмата по‑долу визуализира потока от данни.

```mermaid
graph LR
    subgraph Ingestion
        A["Policy Docs"] --> B["Parser"]
        B --> C["Federated KG"]
    end
    subgraph Embedding
        C --> D["Node Encoder"]
        D --> E["Vector Store"]
    end
    subgraph Routing
        F["Incoming Question"] --> G["Question Encoder"]
        G --> H["Similarity Search"]
        H --> I["RL Ranking Agent"]
        I --> J["Top‑K Answer Suggestions"]
    end
    subgraph Feedback
        J --> K["User Review"]
        K --> L["Reward Signal"]
        L --> I
        K --> M["KG Update"]
        M --> C
    end
    style Ingestion fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Embedding fill:#e8f5e9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Routing fill:#e3f2fd,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Feedback fill:#fff3e0,stroke:#333,stroke-width:1px
```

### 1.1 Федеративен граф на знания

**Федеративният KG** обединява множество източници, като същевременно запазва границите на собственост. Всеки отдел (Юридически, Сигурност, Операции) хоства собствен под‑граф зад API шлюз. Двигателят използва **схемно‑изравнена федерация**, за да изпълнява заявки през тези силози, без да репликира данни, като спазва политики за локалност на данните.

Ключови предимства:

* **Скалируемост** – Добавянето на ново хранилище с политики се осъществява чрез регистрация на нов под‑граф.  
* **Поверителност** – Чувствителните доказателства могат да останат on‑prem, като се споделят само вектори.  
* **Проследимост** – Всеки възел носи метаданни за provenance (`createdBy`, `lastUpdated`, `sourceHash`).

### 1.2 Обучение чрез подсилване за ранжиране

RL агентът третира всяко предложение за отговор като **едно действие**. **Състоянието** се състои от:

* Вектор на въпроса.  
* Вектори на кандидат‑въпроси за отговор.  
* Контекстуални метаданни (регулаторен домейн, риск‑ниво).

**Наградата** се изчислява от:

* **Приемане** (бинарно 1/0).  
* **Разстояние на редактиране** между предложен и окончателен отговор (по‑малко разстояние – по‑висока награда).  
* **Увереност в съответствието** (оценка, извлечена от покритието на доказателствата).

С помощта на алгоритъма **Proximal Policy Optimization (PPO)** агентът бързо конвергира към политика, която приоритизира отговори с висока уместност и ниско усилие за редактиране.

---

## 2. Детайли за конвейера с данни

### 2.1 Анализ на документи

Procurize използва **Apache Tika** за OCR и конверсия на формати, след което **spaCy** персонализирани пайплайни за извличане на номера на клаузи, референции към контроли и правни цитати. Резултатът се съхранява в JSON‑LD, готов за вмъкване в KG.

### 2.2 Ендоинг модел

Ендоинг моделът се обучава върху курирано корпусно събрание от около 2 млн изречения за съответствие, използвайки **контрастивна загуба**, която приближава семантично сходните клаузи и отдалечава несвързани. Периодично **knowledge distillation** гарантира, че моделът остава лек за реално‑временна инференция (<10 мс на заявка).

### 2.3 Векторен магазин

Всички вектори се съхраняват в **Milvus** (или еквивалентна open‑source векторна БД). Milvus предлага **IVF‑PQ** индексиране за под‑милисекундно търсене по сходство, дори при милиарди вектори.

---

## 3. Интеграционни модели

Повечето организации вече използват системи за доставки, билети или GRC (напр. ServiceNow, JIRA, GRC Cloud). Procurize предоставя три основни начина за интеграция:

| Модел | Описание | Пример |
|---|---|---|
| **Webhook тригер** | Качване на въпросник активира webhook към Procurize, който връща топ‑k предложения в полезния товар на отговора. | Формуляр в ServiceNow → webhook → предложения, показани директно в интерфейса. |
| **GraphQL федерация** | Съществуващ UI изпраща заявка към полето `matchAnswers` в GraphQL, получавайки ID‑та на отговори и метаданни за provenance. | Персонализирано React табло извиква `matchAnswers(questionId: "Q‑123")`. |
| **SDK плъгин** | SDK‑та за различни езици (Python, JavaScript, Go) вграждат двигателя директно в CI/CD проверки за съответствие. | GitHub Action, който валидира промените в PR срещу най‑новия въпросник за сигурност. |

Всички интеграции спазват **OAuth 2.0** и **mutual TLS** за сигурна комуникация.

---

## 4. Бизнес въздействие

Procurize проведе контролирано внедряване в три Fortune‑500 SaaS компании. През 90‑дневен период получихме следните резултати:

| Метрика | Преди двигателя | След двигателя |
|---|---|---|
| Средно време за отговор на въпрос | 4 часа | **27 минути** |
| Процент на човешка редакция (ръчно коригиране) | 38 % | **12 %** |
| Процент на открити одитни несъответствия | 5 % | **<1 %** |
| Необходим брой FTE в екипа за съответствие | 6 FTE | **4 FTE** |

**ROI** изчислението показва **3,2‑кратно намаляване** на разходите за труд и **70 % ускоряване** на цикъла за включване на доставчици – ключово за бързо пускане на продукти.

---

## 5. Сигурност и управление

* **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP)** – Когато доказателството се съхранява в клиентски енклейв, двигателят може да провери, че то удовлетворява контрол, без да излага суровите данни.  
* **Диференциална поверителност** – Векторите се смущават с калибриран шум преди да се споделят между федеративните възли, като защитават чувствителни езикови модели.  
* **Непроменима одитна следа** – Всяко предложение се свързва с **Merkle‑root хеш** на версията на изходния документ, съхраняван в permissioned блокчейн за доказуемост.

Тези мерки гарантират, че двигателят не само ускорява процесите, но и отговаря на строгите норми за управление, необходими в регулирани индустрии.

---

## 6. Как да започнете

1. **Импортирайте вашия корпус от политики** – Използвайте CLI‑то на Procurize (`prc import`), за да заредите PDF‑ове, markdown и артефакти с доказателства.  
2. **Конфигурирайте федерацията** – Регистрирайте под‑графовете на отделите в централния KG оркестратор.  
3. **Разгърнете RL услугата** – Стартирайте Docker‑compose стека (`docker compose up -d rl-agent vector-db`).  
4. **Свържете вашия портал за въпросници** – Добавете webhook endpoint към текущата ви форма за подаване.  
5. **Наблюдавайте и оптимизирайте** – Табло показва тенденции в наградите, латентността и процентите на редактиране; използвайте данните за фино настройване на ендоинг модела.

**Sandbox** среда е налична безплатно за 30 дни, позволявайки на екипите да експериментират без да засягат продукционните данни.

---

## 7. Бъдещи насоки

* **Мултимодални доказателства** – Интеграция на сканирани screenshots, PDF‑ове и видеоматериали чрез Vision‑LLM ендоингове.  
* **Сливане на глобални регулаторни KG** – Обединяване на световни регулаторни графи (например EU [GDPR](https://gdpr.eu/), US [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)) за истински многонационално съответствие.  
* **Само‑подобряващи се политики** – Автоматично генериране на актуализации на политики, когато KG открие несъответствия между нови регулации и съществуващи клаузи.

Продължавайки да обогатяваме KG и да затягаме RL обратната връзка, Procurize цели да премине от *двигател за съвпадение* към *ко‑пилот за съответствие*, който предвижда въпроси, преди да бъдат зададени.

---

## 8. Заключение

Адаптивният двигател за съвпадение на въпросници за доставчици демонстрира как **федеративните графи на знания**, **семантичните ендоингове** и **обучението чрез подсилване** могат да се слеят, за да трансформират традиционен, ръчен и склонен към грешки процес в **реално‑временен, самоускоряващ се работен поток**. Организациите, които възприемат тази технология, получават:

* По‑бърза скорост на сключване на сделки.  
* По‑висока увереност в одитите.  
* Намален оперативен разход.  
* Скалируем фундамент за бъдещи инициативи с ИИ в областта на съответствието.

Ако сте готови да замените хаоса със спретнат интелигентен двигател за отговори, платформа Procurize предлага готово решение – още от днес.