
# AI‑подкрепено динамично оркестриране на доказателства за въпросници за сигурност при покупки

## Защо традиционната автоматизация на въпросници се задъхава

Въпросниците за сигурност — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/) и десетки специфични за доставчиците форми — са вратарите на B2B SaaS сделки.  
Повечето организации все още разчитат на **ръчен copy‑paste** процес:

1. **Намиране** на съответния документ с политика или контрол.  
2. **Извличане** на точната клауза, която отговаря на въпроса.  
3. **Поставяне** в полето за отговор, често след бърза редакция.  
4. **Проследяване** на версия, рецензент и одитна следа в отделна електронна таблица.

Недостатъците са добре документирани:

* **Времепотребителен** – средното време за завършване на 30‑въпросен въпросник надвишава 5 дни.  
* **Човешка грешка** – несъответстващи клаузи, остарели референции и грешки от копиране‑поставяне.  
* **Отстъпване от съответствие** – с развитието на политиките отговорите стават архаични, излагайки организацията на одитни констатации.  
* **Липса на проследимост** – одиторите не могат да видят ясна връзка между отговора и подлежащия контролен доказателствен материал.

**Dynamic Evidence Orchestration (DEO)** на Procurize адресира всяка от тези болки с AI‑първи, граф‑управляем двигател, който непрекъснато се учи, валидира и актуализира отговорите в реално време.

## Основна архитектура на Динамичното оркестриране на доказателства

На високо ниво DEO е **микросервизен оркестрационен слой**, разположен между три ключови домейна:

* **Policy Knowledge Graph (PKG)** – семантичен граф, който моделира контролите, клаузите, доказателствените артефакти и техните взаимовръзки в различни рамки.  
* **LLM‑подкрепено Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – голям езиков модел, който извлича най‑релевантните доказателства от PKG и генерира завършен отговор.  
* **Workflow Engine** – мениджър за задачи в реално време, който разпределя отговорностите, улавя коментари от рецензентите и записва проследимост.

Следната Mermaid диаграма визуализира потока на данните:

```mermaid
graph LR
    A["Въпросник – вход"] --> B["Парсър на въпрос"]
    B --> C["RAG Engine"]
    C --> D["PKG Query Layer"]
    D --> E["Набор от кандидат‑доказателства"]
    E --> F["Оценка и класиране"]
    F --> G["Генериране на чернова"]
    G --> H["Човешки преглед"]
    H --> I["Одобрение на отговор"]
    I --> J["Съхраняване на отговор"]
    J --> K["Одитна следа"]
    style H fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Policy Knowledge Graph (PKG)

* **Връзките (Nodes)** представляват контролите, клаузите, файловете с доказателства (PDF, CSV, репозитории с код) и регулаторните рамки.  
* **Ребрата (Edges)** улавят взаимоотношения като *„изпълнява“, „реферира“, „обновено‑от“*.  
* PKG се **инкрементално актуализира** чрез автоматизирани конвейери за вкарване на документи (DocAI, OCR, Git hooks).

### 2. Retrieval‑Augmented Generation

* LLM‑ът получава **текста на въпроса** и **контекстен прозорец**, съставен от топ‑k кандидат‑доказателства, върнати от PKG.  
* Чрез RAG моделът синтезира кратък, съответстващ на изискванията отговор, като **запазва препратки** под формата на markdown бележки под линия.

### 3. Реално‑временен Workflow Engine

* Разпределя черновия отговор към **специалиста по темата** (SME) според **ролева маршрутизация** (например, инженерен специалист по сигурност, правен съветник).  
* Записва **нишки с коментари** и **история на версии** директно прикрепени към възела с отговор в PKG, осигурявайки неизменима одитна следа.

## Как DEO подобрява скоростта и точността

| Метрика | Традиционен процес | DEO (пилот) |
|--------|--------------------|------------|
| Средно време за въпрос | 4 часа | 12 минути |
| Ръчни стъпки copy‑paste | 5+ | 1 (авто‑попълване) |
| Коректност на отговора (одиторски проход) | 78 % | 96 % |
| Пълнота на проследимост | 30 % | 100 % |

**Ключови фактори за подобрението**:

* **Моментално извличане на доказателства** – графовото заявяване намира точната клауза за < 200 ms.  
* **Контекстуално генериране** – LLM‑ът избягва халюцинации, като основава отговорите на реални доказателства.  
* **Непрекъсната валидация** – детектори за отминаване на политики сигнализират за остарели доказателства, преди да достигнат до рецензента.

## Пътната карта за внедряване в предприятия

1. **Вкарване на документи**  
   * Свържете съществуващите хранилища за политики (Confluence, SharePoint, Git).  
   * Изпълнете DocAI конвейери за екстракция на структуриран текст от клаузи.

2. **Инициализация на PKG**  
   * Попълнете графа с възли за всяка рамка ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) и др.).  
   * Дефинирайте таксономията на ребрата (изпълнява → контрол, реферира → политика).

3. **Интеграция на LLM**  
   * Разгърнете фино-настроен LLM (напр. GPT‑4o) с RAG адаптери.  
   * Конфигурирайте размер на контекстния прозорец (k = 5 кандидат‑доказателства).

4. **Персонализиране на работния поток**  
   * Свържете роли на SME с възли в графа.  
   * Настройте Slack/Teams ботове за известия в реално време.

5. **Пилотен въпросник**  
   * Изпълнете малък набор от въпросници от доставчици (≤ 20 въпроса).  
   * Съберете метрики: време, брой редакции, обратна връзка от одит.

6. **Итеративно учене**  
   * Инжектирайте корекции от рецензентите в тренировъчната цикл на RAG.  
   * Актуализирайте теглата на ребрата в PKG според честотата на използване.

## Най‑добри практики за устойчива оркестрация

* **Поддържайте единичен източник на истина** – никога не съхранявайте доказателства извън PKG; използвайте само препратки.  
* **Контролиране на версии на политики** – третирате всяка клауза като артефакт, проследяван от git; PKG записва хеш на комита.  
* **Използвайте аларми за отминаване на политики** – автоматични известия, когато датата на последна модификация надмине зададен праг за съответствие.  
* **Одит‑готови бележки под линия** – принудете стил на цитиране, който включва ID‑та на възела (например `[доказателство:1234]`).  
* **Първо‑поверителност** – криптирайте файловете с доказателства в покой и използвайте zero‑knowledge доказателства за конфиденциални въпроси от доставчици.

## Бъдещи подобрения

* **Федерирано учене** – споделяне на анонимизирани актуализации на модела между множество клиенти на Procurize за подобряване на класирането на доказателства без излагане на собствените политики.  
* **Интеграция на Zero‑Knowledge Proof** – позволява на доставчиците да проверят целостта на отговора, без да разкриват основните доказателства.  
* **Табло за динамичен trust‑score** – комбинира латентност на отговор, свежест на доказателствата и резултати от одит в реално‑временна карта на риска.  
* **Гласов асистент** – дава възможност на SME‑те да одобряват или отхвърлят генерирани отговори чрез естествени гласови команди.

## Заключение

Динамичното оркестриране на доказателства преосмисля начина, по който се отговаря на въпросници за сигурност при покупки. Чрез съчетаването на **семантичен график на политики**, **LLM‑подкрепен RAG** и **реално‑временен работен поток**, Procurize елиминира ръчните copy‑paste операции, гарантира проследимост и съкращава значително времето за реакция. За всяка SaaS организация, стремяща се към ускоряване на сделките, без да жертва готовността за одит, DEO е следващата логична стъпка в автоматизацията на съответствието.