
# Контекстно осведомен AI маршрутинг двигател за реално‑временно присвояване на въпросници към доставчици

Въпросниците за сигурност и одитите за съответствие са постоянен източник на трения за SaaS доставчиците. Огромното разнообразие от рамки – [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html) и десетки отраслово‑специфични контролни листи – означава, че всяка входяща заявка може да изисква експертиза от инженери по сигурност, правни съветници, продуктови мениджъри и дори екипи за данни. Традиционното ръчно триажиране създава тесни места, въвежда човешки грешки и не оставя ясен следа за одит.  

**Procurize** решава този проблем с **Контекстно‑осведомен AI маршрутинг двигател**, който автоматично присвоява всеки въпросник – или дори отделни секции – към най‑подходящите собственици в реално време. Двигателят използва инференция на големи езикови модели (LLM), динамичен граф на вътрешна експертиза и балансировач на натоварване, базиран на обучение с подсилване. Резултатът е самостоятелно оптимизираща се система, която не само ускорява времето за реакция, но и непрекъснато подобрява точността на маршрутизацията, докато организацията се развива.

---

## Защо реално‑временното, контекстуално маршрутизиране е от значение

| Проблем | Традиционен подход | AI‑решение |
|------------|------------------------|----------------------|
| **Латентност** – Екипите често чакат часове или дни за ръчно присвояване на задача. | Имейл или предаване в система за тикети. | Незабавно присвояване в рамките на секунди след получаване на въпросника. |
| **Неправилно съвпадение** – Отговори се изготвят от собственици без дълбока домейн експертиза, водещо до предефиниране. | Гадане въз основа на длъжностни наименования. | Семантично съвпадение чрез LLM‑извлечен намерение и произход от графа на знания. |
| **Неравномерно натоварване** – Някои собственици са претоварени, докато други са безделни. | Ръчно наблюдение на натоварване. | Планировчик, базиран на подсилващо обучение, който уравновесява усилията в екипа. |
| **Аудитируемост** – Липса на следа защо е избран конкретен собственик. | Спорадични бележки. | Неизменими логове за маршрутизация, съхранявани в регистър за произход. |

Чрез решаване на тези предизвикателства, маршрутинг двигателят се превръща в критична първа линия на защита в процеса на съответствие, гарантирайки всяка отговорна стъпка да започне с правилните ръце.

---

## Архитектурен преглед

Маршрутинг двигателят е изграден като **микросервиз**, който се интегрира в съществуващия център за въпросници на Procurize. По-долу е представена високото ниво схема на потока от данни.

```mermaid
graph LR
    A["Входящ въпросник (PDF/JSON)"] --> B["Документно AI поглъщане"]
    B --> C["Семантично сегментиране & извличане на намерение"]
    C --> D["Запитване към графа на експертиза"]
    D --> E["Планиратор чрез подсилващо обучение"]
    E --> F["Известие за присвояване (Slack/Email)"]
    F --> G["Работно пространство на Procurize"]
    G --> H["Одитен лог (Неизменим регистър)"]
```

*Всички етикети на възлите са в кавички, както изисква синтаксиса на Mermaid.*

### Ключови компоненти

1. **Документно AI поглъщане** – Използва OCR и структурирани парсери за преобразуване на PDF, Word документи или JSON в нормализиран текстов формат.  
2. **Семантично сегментиране & извличане на намерение** – LLM (напр. GPT‑4o) разделя въпросника на логически секции (например “Запазване на данни”, “Отговор на инциденти”) и генерира вградени намерения.  
3. **Граф на експертиза** – База данни за графи (Neo4j или TigerGraph) съхранява възли, представляващи служители, техните сертификати, предишно отговорени секции и оценки на доверие. Ребрата улавят области на експертиза, история на натоварване и регулаторни специализации.  
4. **Планиратор чрез подсилващо обучение** – Модел, базиран на политически градиент, наблюдава резултатите от маршрутизацията (степен на приемане, време за отговор, оценка на качеството) и итеративно подобрява правилата за присвояване.  
5. **Слой за известяване** – Интеграция с инструменти за сътрудничество (Slack, Microsoft Teams, имейл) и актуализира UI‑то на Procurize в реално време.  
6. **Одитен лог** – Записва непроменима следа в добавъчен регистър (например блокчейн‑базиран или AWS QLDB) за одитори по съответствие.

---

## Стъпка‑по‑стъпка: Как двигателят маршрутизира въпросник

### 1. Поглъщане & Нормализация
- Файлът с въпросника се качва в Procurize.  
- Документното AI извлича суров текст, запазвайки йерархичните маркери (секции, подпункти).  
- Записва се контролна сума за последваща проверка на целостта.

### 2. Извличане на намерение
- LLM‑ът получава всяка секция и връща:
  - **Заглавие на секцията** (стандартизирано)  
  - **Регулаторен контекст** (SOC 2, ISO 27001, GDPR и др.)  
  - **Вектор на вложение с тегло‑поверителност** (представяне на вектор)

### 3. Запитване към графа на знания
- Векторът се съпоставя с графа на експертизата чрез косинусно сходство.  
- Запитването също филтрира по:
  - **Текущо натоварване** (задания, назначени през последните 24 ч)  
  - **Последна успеваемост** (отговори, преминали одит)  
  - **Обхват на съответствие** (например само членове с GDPR сертификат за секции, свързани с поверителност)

### 4. Решение от планиратора
- Планираторът получава набор от кандидат‑собственици и избира този, който максимизира очакваното възнаграждение:
  \[
  R = \alpha \times \text{Скорост} + \beta \times \text{Качество} - \gamma \times \text{Натоварване}
  \]
- Параметрите (α, β, γ) се настройват според политиката на организацията (например приоритет на скорост за сделки с критични срокове).

### 5. Известяване & Приемане
- Избраният собственик получава известие с директна връзка към секцията в Procurize.  
- Приемащият прозорец (по подразбиране 15 мин) позволява на собственика да откаже и да задейства резервен избор.

### 6. Записване на следа за одит
- Всяко решение, заедно с вложението и моментния снапшот от графа, се записва в неизменимия регистър.  
- Одиторите по-късно могат да възпроизведат логиката на маршрутизацията, за да проверят съответствието с вътрешните SLA‑та.

---

## AI модели зад кулисите

| Модел | Роля | Защо е подходящ |
|-------|------|-----------------|
| **GPT‑4o** (или съответен) | Извличане на намерение, резюмиране на естествен език | Най‑новото разбиране на регулаторен език; малко‑шот промптинг намалява нуждата от персонално обучение. |
| **Sentence‑Transformer (SBERT)** | Генериране на вложения за търсене на сходство | Създва плътни вектори, съчетаващи семантична богателност и скорост на извличане. |
| **Graph Neural Network (GNN)** | Пропагиране на оценки на експертиза през графа | Улавя многосрочни връзки (например “Йоан → ръководи PCI‑DSS одит → познава стандарти за криптиране”). |
| **Policy Gradient RL (Proximal Policy Optimization)** | Оптимизация в реално време на политика за маршрутизация | Справя се със среда, която се променя ежедневно (натоварване и експертиза). |

Всички модели се обслужват чрез слой **model‑as‑a‑service** (напр. NVIDIA Triton или TensorFlow Serving) за гарантиране на ниска латентност (<200 ms на инференция).

---

## Интеграция с съществуващите процеси на Procurize

1. **API договор** – Маршрутерът излага RESTful крайна точка (`/api/v1/route`), която приема нормализиран JSON от въпросници.  
2. **Webhooks** – UI‑то на Procurize регистрира уеб‑кук за събития „въпросник качен“.  
3. **Синхронизация на потребителски профили** – HRIS (Workday, BambooHR) синхронизира атрибутите на служителите към графа на експертиза всяка нощ.  
4. **Табло за съответствие** – Метрики за маршрутизация (средна латентност, степен на успех) се визуализират заедно със съществуващите табла за качество на отговори.  
5. **Сигурност** – Целият трафик е защитен с взаимно TLS; данните в покой са криптирани с ключове, управлявани от клиента.

---

## Измерими ползи

| Метрика | Преди маршрутинг двигателя | След внедряване (3 месеца) |
|--------|----------------------------|---------------------------|
| **Средна латентност на присвояване** | 4.2 ч | 3.5 мин |
| **Степен на качество на първия отговор** (0‑100) | 71 | 88 |
| **Случаи на препълване на собственици** | 12 месечно | 1 месечно |
| **Време за извличане на одитна следа** | 2 дни (ръчно) | <5 сек (автоматизирано запитване) |
| **NPS на потребителите** | 38 | 71 |

Тези данни са базирани на ранни приемници в финансовия и здравния сектори, където скоростта на съответствие е конкурентно предимство.

---

## План за внедряване в големи организации

1. **Пилотна фаза (2 седмици)**
   - Свързване на един продуктов екип с маршрутинг двигателя.  
   - Дефиниране на атрибути за експертиза (сертификати, предишни ID‑та на въпросници).  
   - Събиране на базови метрики.

2. **Калибрация на модели (4 седмици)**
   - Фина настройка на промпт библиотеката за LLM според домейна.  
   - Обучение на GNN с исторически данни за отговор‑собственик.  
   - A/B тестове на функции за възнаграждение в RL.

3. **Пълно разгръщане (8 седмици)**
   - Разширяване към всички бизнес единици.  
   - Активиране на резервен пул „Compliance Ops“ за изключителни случаи.  
   - Интеграция на неизменния регистър с текущите одит платформи (ServiceNow, SAP GRC).

4. **Непрекъснато усъвършенстване**
   - Седмични актуализации на RL модела.  
   - Тримесечно обновяване на графа на експертиза от HRIS и вътрешни портали за сертификати.  
   - Тримесечни прегледи на сигурността на инфраструктурата за обслужване на модели.

---

## Бъдещи насоки

- **Федеративни графове на знания** – Споделяне на анонимизирани сигнали за експертиза между партньорски екосистеми, запазвайки поверителността.  
- **Валидиране с нулево знание** – Доказване, че решение за маршрутизация спазва политиките, без разкриване на подлежащите данни.  
- **Мултилингвистично маршрутизиране** – Разширяване на извличане на намерения към 30+ езика, позволявайки глобални екипи да получават задачи на родния си език.  
- **Обясним AI слой** – Автоматично генериране на човешки разбираеми обосновки („Йоан беше избран, защото е автор на най‑новата GDPR политика за задържане на данни“).

Тези изследователски линии обещават да превърнат маршрутинг двигателя от прост инструмент за присвояване в стратегически център за интелигентно управление на съответствието.

---

## Заключение

Контекстно‑осведоменият AI маршрутинг двигател на Procurize демонстрира как генеративен AI, графова аналитика и обучение с подсилване могат да автоматизират един от най‑трудоемките етапи в управлението на въпросници за сигурност. Чрез предоставяне на мигновени, експертно‑съответстващи задачи, организациите намаляват риска, ускоряват времето за сключване на сделки и поддържат прозрачна одитна следа – критични способности в ера, където скоростта на съответствие е пазарно предимство.

Внедряването изисква внимателна интеграция, чистота на данните и постоянна грижа за моделите, но възвращаемостта – измерена в спестени минути, повишено качество на отговор и по‑силна одитируемост – оправдава инвестицията. С развитието на регулаторната среда, адаптивната обучителна верига на двигателя гарантира, че компаниите остават пред правилата, превръщайки съответствието от пречка в конкурентно предимство.

---

## <span class='highlight-content'>Виж</span> също

- https://procurize.com/blog/ai-powered-compliance-playbook-generation  
- https://www.owasp.org/index.php/Threat_Modeling_and_Risk_Management  
- https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2022/NIST.IR.8399.pdf  
- https://raftlabs.com/blog/knowledge-graph-for-compliance-automation