
# AI за Анализ на Коренната Причина при Задачни Препятствия в Сигурностните Въпросници

Сигурностните въпросници са вратата към всяка B2B SaaS сделка. Докато платформи като Procurize вече оптимизираха *какво* — събиране на отговори, разпределяне на задачи и проследяване на състоянието — *защо*‑то зад продължителните закъснения често остава скрито в електронни таблици, Slack дискусии и имейл нишки. Удължените времена за отговор не само забавят приходите, но и подкопават доверието и увеличават оперативните разходи.

Тази статия представя **първият по рода си Двигател за AI‑подкрепен Анализ на Коренната Причина (RCA)**, който автоматично открива, категоризира и обяснява основните причини за забавяния в въпросниците. Чрез комбиниране на **процесно копаене**, **разсъждения върху граф на знанията** и **генеративно генериране с подпомагане от извличане (RAG)**, двигателят превръща сурови логове от активност в практични прозрения, с които екипите могат да реагират за минути вместо за дни.

---

## Съдържание
1. [Защо Препятствията Са Важни](#защо-препятствията-са-важни)  
2. [Основни Концепции зад AI‑Подкрепеното RCA](#основни-концепции-вид-аи‑подкрепеното-rca)  
3. [Преглед на Системната Архитектура](#преглед-на-системната-архитектура)  
4. [Приемане и Нормализация на Данните](#приемане-и-нормализация-на-данните)  
5. [Слой за Процесно Копаене](#слой-за-процесно-копаене)  
6. [Слой за Разсъждения с Граф на Знанията](#слой-за-разсъждения-с-граф-на-знанията)  
7. [Генеративен RAG Обяснителен Двигател](#генеративен-rag-обяснителен-двигател)  
8. [Интеграция с Работните Потокове на Procurize](#интеграция-с-работните-потокове-на-procurize)  
9. [Основни Ползи & ROI](#основни-ползи--roi)  
10. [План за Реализация](#план-за-реализация)  
11. [Бъдещи Подобрения](#бъдещи-подобрения)  
12. [Заключение](#заключение)  

---  

## Защо Препятствията Са Важни  

| Симптом | Бизнес Въздействие |
|---------|--------------------|
| **Средно време за изпълнение > 14 дни** | Скоростта на сделките пада до 30 % |
| **Чести статуси „изчаква се доказателство“** | Екипите за одит губят часове при намиране на активи |
| **Повторно преработване на един и същи въпрос** | Дублиране на знания и несъответстващи отговори |
| **Неочаквани ескалации към юридически или сигурностни лидери** | Скрита опасност от несъответствие |

Традиционните табла показват *какво* е забавено (например „Въпрос #12 в очакване“). Те рядко обясняват *защо* — дали липсва документ за политика, претоварен прегледател или системен пропуск в знанията. Без това прозрение, отговорните лица се азиатстват, което води до безкрайни цикли на гасене на пожари.

---  

## Основни Концепции зад AI‑Подкрепеното RCA  

1. **Процесно Копаене** – Създава причинно‑следствен граф на събитията от одитните логове (разпределяне на задачи, време на коментари, качени файлове).  
2. **Граф на Знанията (KG)** – Представя субекти (въпроси, типове доказателства, собственици, регулаторни рамки) и техните връзки.  
3. **Графови Невронни Мрежи (GNN)** – Научават ембединг представяния над KG, за да открият аномални пътеки (например прегледател с необичайно висока латентност).  
4. **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – Генерира естествено‑езикови обяснения, като извлича контекст от KG и резултатите от процесното копаене.  

Комбинацията от тези техники позволява на RCA Двигателя да отговори на въпроси като:  

*„Защо въпросът [SOC 2 ‑ Encryption] все още е в очакване след три дни?“*  

---  

## Преглед на Системната Архитектура  

```mermaid
graph LR
    A[Procurize Event Stream] --> B[Ingestion Layer]
    B --> C[Unified Event Store]
    C --> D[Process Mining Service]
    C --> E[Knowledge Graph Builder]
    D --> F[Anomaly Detector (GNN)]
    E --> G[Entity Embedding Service]
    F --> H[RAG Explanation Engine]
    G --> H
    H --> I[Insights Dashboard]
    H --> J[Automated Remediation Bot]
```

Архитектурата е умишлено **модулна**, позволяваща заменянето или надграждането на отделни услуги без спиране на целия процес.

---  

## Приемане и Нормализация на Данните  

1. **Източници на Събития** – Procurize изпраща webhook събития за *task_created*, *task_assigned*, *comment_added*, *file_uploaded* и *status_changed*.  
2. **Схема за Преобразуване** – Лека ETL трансформира всяко събитие в каноничен JSON вид:  

```json
{
  "event_id": "string",
  "timestamp": "ISO8601",
  "entity_type": "task|comment|file",
  "entity_id": "string",
  "related_question_id": "string",
  "actor_id": "string",
  "payload": { ... }
}
```

3. **Времева Нормализация** – Всички времеви отпечатъци се конвертират във UTC и се съхраняват в time‑series DB (например TimescaleDB) за бързи заявки по плъзгащи се прозорци.

---  

## Слой за Процесно Копаене  

Копаещият модул изготвя **Директно‑Следващ Граф (DFG)**, където възлите са *въпрос‑задание* двойки, а ребрата представят реда на действия.  
Ключови метрики, извлечени за всяко ребро:  

* **Lead Time** – средното време между две събития.  
* **Handoff Frequency** – колко често се променя собствеността.  
* **Rework Ratio** – брой промени на статус (например *draft → review → draft*).  

Пример за открит модел на задръстване:

```
Q12 (Pending) → Assign to Reviewer A (5d) → Reviewer A adds comment (2h) → No further action (3d)
```

Дългият етап *Assign to Reviewer A* задейства сигнал за аномалия.

---  

## Слой за Разсъждения с Граф на Знанията  

KG моделира областта с основните типове възли:  

* **Question** – свързана с регулаторна рамка (напр. [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)), тип доказателство (политика, доклад).  
* **Owner** – потребител или екип, отговорен за отговора.  
* **Evidence Asset** – съхраняван в облачни хранилища, версиониран.  
* **Tool Integration** – напр. GitHub, Confluence, ServiceNow.  

Връзките включват *„owned_by“*, *„requires_evidence“*, *„integrates_with“*.  

### Оценка на Аномалии чрез GNN  

Model GraphSAGE разпространява характеристиките на възлите (историческа латентност, натовареност) из KG и генерира **Risk Score** за всеки чакащ въпрос. Възлите с високи оценки се маркират автоматично за проверка.

---  

## Генеративен RAG Обяснителен Двигател  

1. **Извличане** – За даден високорисков въпрос, двигателят извлича:  
   * последните процесно‑копаещи събития,  
   * подграф от KG (въпрос + собственици + доказателства),  
   * всички прикачени коментари.  

2. **Конструиране на Промпт** – Шаблонът предава контекста на голям езиков модел (LLM) като Claude‑3 или GPT‑4o:  

```
You are an expert compliance analyst. Based on the following data, explain WHY the security questionnaire item is delayed, and suggest the SINGLE most effective next action.
[Insert retrieved JSON]
```

3. **Генериране** – LLM‑ът връща кратък, човешки разбираем абзац, напр.:  

> *„Въпрос 12 е в очакване, защото Прегледател A има три текущи задачи за SOC 2, всяка надвишаваща SLA от 2 дни. Последният качен документ за политика не покрива изисквания алгоритъм за криптиране, принуждавайки ръчен цикъл за уточнение, който спря за 3 дни. Препоръчва се задаването на задачата на Прегледател B, който в момента няма отворени SOC 2 тикети, и искане на актуализирана политика за криптиране от инженерния екип.“*

Генерираният текст се запазва обратно в Procurize като **Insight Note**, свързан с оригиналната задача.

---  

## Интеграция с Работните Потокове на Procurize  

| Точка за Интеграция | Действие | Резултат |
|---------------------|----------|----------|
| **Потребителски Интерфейс за Задачи** | Показване на червен значка „Insight“ до високорисковите записи. | Незабавно видимост за собствениците. |
| **Автоматизиран Бот за Корекции** | При откриване на аномалия, автоматично преразпределяне към най‑по‑лесно натоварен квалифициран собственик и публикуване на коментар с RAG обяснението. | Намалява ръчното преразпределяне с ~40 %. |
| **Табло за Управление** | KPI: *Средно Време за Откриване на Препятствие* и *Средно Време за Разрешаване (MTTR)* след включване на RCA. | Предоставя на ръководството измерими данни за ROI. |
| **Експорт за Одит** | Включване на RCA открития в пакетите за одит, за прозрачна документална проследимост. | Подобрява готовността за одит. |

Всички интеграции използват съществуващите REST API и webhook‑ове на Procurize, осигурявайки ниска натовареност при внедряване.

---  

## Основни Ползи & ROI  

| Мерител | Преди RCA | След RCA | Подобрение |
|----------|-----------|----------|------------|
| **Средно време за завършване на въпросник** | 14 дни | 9 дни | –36 % |
| **Ръчен труд за триаж на въпросник** | 3.2 ч. | 1.1 ч. | –65 % |
| **Загуба от скоростта на сделките** (≈ 30 000 $/седмица) | 90 000 $ | 57 000 $ | –33 000 $ |
| **Повторно работа по доказателства при одит** | 12 % от доказателствата | 5 % от доказателствата | –7 п.п. |

Средна SaaS организация (≈ 150 въпросника на тримесечие) може да постигне **над 120 000 $ годишни спестявания**, плюс нематериални ползи като повишено доверие на партньорите.

---  

## План за Реализация  

1. **Фаза 0 – Пилотен Проект (4 седмици)**  
   * Свързване към webhook‑а на Procurize.  
   * Създаване на минимален съхранителен слой + прост визуализатор за DFG.  

2. **Фаза 1 – Изграждане на Графа на Знанията (6 седмици)**  
   * Импорт на метаданни от съществуващите хранилища с политики.  
   * Моделиране на основните субекти и връзки.  

3. **Фаза 2 – Обучение на GNN и Оценка за Аномалии (8 седмици)**  
   * Маркиране на исторически задръствания (надзорен).  
   * Обучение на GraphSAGE и разгръщане на микросервис за оценка.  

4. **Фаза 3 – Интеграция на RAG Двигателя (6 седмици)**  
   * Финализиране на промптите за вътрешния езиков стил.  
   * Свързване на слой за извличане с KG и процесно‑копаещи резултати.  

5. **Фаза 4 – Пускане в Производство & Мониторинг (4 седмици)**  
   * Активиране на автоматичните Insight бележки в UI‑то на Procurize.  
   * Настройка на наблюдение (Prometheus + Grafana).  

6. **Фаза 5 – Непрекъснато Обучение (Продължително)**  
   * Събиране на обратна връзка от потребителите за обяснения → преподготовка на GNN и донастройка на промпти.  
   * Разширяване на KG с нови рамки ([PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/), [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)).  

---  

## Бъдещи Подобрения  

* **Федеративно Обучение за Множество Наематели** – Споделяне на анонимизирани модели на задръстване между партньори, без изтичане на чувствителна информация.  
* **Прогнозно Планиране** – Съчетаване на RCA с усилващо обучение за автоматично разпределяне на капацитет преди появата на задръствания.  
* **UI за Обясним AI** – Визуализиране на вниманието на GNN директно върху KG, позволяващо на одиторите да проверят защо даден възел получава висок риск.  

---  

## Заключение  

Сигурностните въпросници вече не са само контролен списък; те са стратегическа точка, влияеща върху приходи, риск и имидж. Интегрирането на **AI‑подкрепен Анализ на Коренната Причина** в жизнения цикъл на въпросниците превръща реактивното гасене на пожари в проактивно, базирано на данни, вземане на решения.

Съчетавайки **процесно копаене**, **разсъждения върху граф на знанията**, **графови невронни мрежи** и **генеративно RAG**, RCA Двигателят трансформира сурови логове в ясни, изпълними прозрения – съкращавайки времето за реакция, намалявайки ръчния труд и доставяйки измерим ROI.

Ако вече използвате Procurize за оркестрацията на въпросниците, следващата логична стъпка е да я обогатите с RCA двигател, който **обяснява защо**, а не само **какво**. Резултатът е по‑бърза, по‑надеждна и по‑доверена верига за съответствие, готова да се мащабира с вашия растеж.