
# Динамично картографиране на договорни клаузи с ИИ за сигурностни въпросници

## Защо е важно картографирането на договорните клаузи

Сигурностните въпросници са вратата към B2B SaaS сделките. Типичен въпросник задава въпроси като:

* *„Криптирате ли данните в покой? Посочете референцията на клаузата от вашето Споразумение за обслужване.“*  
* *„Колко време имате за реакция при инцидент? Цитирайте съответната разпоредба от вашия Додатък за обработка на данни.“*  

Точните отговори изискват намиране на конкретната клауза в море от договори, добавки и политически документи. Традиционният ръчен подход страда от три критични недостатъка:

1. **Загуба на време** – Екипите по сигурност прекават часове в търсене на правилния параграф.  
2. **Човешка грешка** – Грешно посочване на клауза може да доведе до пропуски в съответствието или провали в одита.  
3. **Остарели референции** – Договорите се променят; старите номера на клаузи стават невалидни, но отговорите в въпросника остават непроменени.

Двигателят **Dynamic Contractual Clause Mapping (DCCM)** решава всичките три проблема, като превръща репозиториите с договори в претърсващ, самоподдържащ се граф на знанието, който осигурява в реално време AI‑генерирани отговори на въпросници.

---

## Основна архитектура на DCCM двигателя

По-долу е представен високото ниво на DCCM конвейера. Диаграмата използва **Mermaid** синтаксис за илюстриране на потока на данни и точките за решение.

```mermaid
stateDiagram-v2
    [*] --> IngestContracts: "Document Ingestion"
    IngestContracts --> ExtractText: "OCR & Text Extraction"
    ExtractText --> Chunkify: "Semantic Chunking"
    Chunkify --> EmbedChunks: "Vector Embedding (RAG)"
    EmbedChunks --> BuildKG: "Knowledge Graph Construction"
    BuildKG --> UpdateLedger: "Attribution Ledger Entry"
    UpdateLedger --> [*]

    state AIResponder {
        ReceiveQuestion --> RetrieveRelevantChunks: "Vector Search"
        RetrieveRelevantChunks --> RAGGenerator: "Retrieval‑Augmented Generation"
        RAGGenerator --> ExplainabilityLayer: "Citation & Confidence Scores"
        ExplainabilityLayer --> ReturnAnswer: "Formatted Answer with Clause Links"
    }

    [*] --> AIResponder
```

**Ключови компоненти обяснени**

| Компонент | Цел | Технологии |
|-----------|-----|------------|
| **IngestContracts** | Събира договори, добавки, SaaS условия от облачно хранилище, SharePoint или GitOps репозитории. | Event‑driven Lambda, S3 triggers |
| **ExtractText** | Преобразува PDF‑и, сканирани документи и Word файлове в неструктуриран текст. | OCR (Tesseract), Apache Tika |
| **Chunkify** | Разделя документите на семантично свързани секции (обикновено 1‑2 параграфа). | Персонализиран NLP разделител, базиран на заглавия и йерархия на булет точки |
| **EmbedChunks** | Кодира всеки блок в плътен вектор за търсене по сходство. | Sentence‑Transformers (all‑MiniLM‑L12‑v2) |
| **BuildKG** | Създава граф със свойства, където възлите = клаузи, ребрата = референции, задължения или свързани стандарти. | Neo4j + GraphQL API |
| **UpdateLedger** | Записва неизменима прослеживаемост за всеки добавен или променен блок. | Hyperledger Fabric (append‑only ledger) |
| **RetrieveRelevantChunks** | Намира топ‑k сходни блокове за даден въпрос от въпросника. | FAISS / Milvus vector DB |
| **RAGGenerator** | Комбинира извлечените текстове с LLM, за да генерира кратък отговор. | OpenAI GPT‑4o / Anthropic Claude‑3.5 |
| **ExplainabilityLayer** | Прикрепя цитати, стойности на доверие и визуален откъс от клаузата. | LangChain Explainability Toolkit |
| **ReturnAnswer** | Връща отговора в Procurize UI с кликваеми линкове към клаузите. | React front‑end + Markdown rendering |

---

## Retrieval‑Augmented Generation (RAG) срещу договорна точност

Стандартните LLM‑и могат да “халюцинират”, когато им се задават въпроси за договорни референции. Когато генерацията се базира на *реални* блокове от договори, DCCM двигателят гарантира фактическа точност:

1. **Векторизация на заявката** – Текстът от въпроса се преобразува във вектор.  
2. **Топ‑k извличане** – FAISS връща най‑подобните блокове от договор (k=5 по подразбиране).  
3. **Инженеринг на промпт** – Извлечените откъси се вмъкват в системен промпт, който принуждава LLM‑а да цитира източника изрично:

```
You are a compliance assistant. Use ONLY the provided contract excerpts to answer the question. 
For each answer, end with "Clause: <DocumentID>#<ClauseNumber>".
If the excerpt does not contain enough detail, respond with "Information not available".
```

4. **Пост‑обработка** – Двигателят парсва изхода на LLM‑а, валидира че всеки цитиран клауза съществува в графа на знанието и придава стойност на доверие (0–100). Ако стойността падне под конфигурируем праг (например 70), отговорът се маркира за ръчен преглед.

---

## Обясним регистър за атрибуция

Одиторите изискват доказателство за *къде* е произлязъл всеки отговор. DCCM двигателят записва **криптографски подписан регистър за всеки мапинг събитие**:

```json
{
  "question_id": "Q-2025-07-12-001",
  "answer_hash": "sha256:8f3e...",
  "referenced_clause": "SA-2024-08#12.3",
  "vector_similarity": 0.94,
  "llm_confidence": 88,
  "timestamp": "2025-12-01T08:31:45Z",
  "signature": "0xABCD..."
}
```

Този регистър:

* Осигурява неизменима следа за одит.  
* Позволява **zero‑knowledge proof** заявки, при които регулатор може да провери съществуването на цитат без да разкрива целия договор.  
* Поддържа **policy‑as‑code** налагане – ако клауза бъде отложена, регистърът автоматично маркира всички зависещи от нея отговори за повторна оценка.

---

## Адаптация в реално време към изместване на клаузи

Договорите са живи документи. При редактиране на клауза, **услугата за откриване на промени** пресмята отново векторите за засегнатия блок, актуализира графа на знанието и регенерира записи в регистъра за всички отговори, които са се позовавали на променената клауза. Целият процес обикновено се завършва за **2–5 секунди**, гарантирайки, че UI‑то на Procurize винаги отразява най‑новия договорен текст.

### Примерен сценарий

*Оригинална клауза* (Версия 1):  
> “Data shall be encrypted at rest using AES‑256.”

*Актуализирана клауза* (Версия 2):  
> “Data shall be encrypted at rest using AES‑256 or ChaCha20‑Poly1305, whichever is deemed more appropriate.”

След промяна на версията:

1. Вграденото представяне (embedding) за клаузата се обновява.  
2. Всички отговори, които преди са цитирали “Clause 2.1”, се пускат отново през RAG генератора.  
3. Ако новата клауза въвежда изборност, стойността на доверие може да падне, което подтиква преглед от страна на екипа по сигурност.  
4. Регистърът записва **събитие за изместване**, свързващо стария и новия идентификатор на клауза.

---

## Квантифицирани ползи

| Показател | Преди DCCM | След DCCM (30‑дневен пилот) |
|-----------|------------|----------------------------|
| Средно време за отговор на въпрос, свързан с клауза | 12 мин (ръчно търсене) | 18 сек (AI‑движимо) |
| Честота на човешки грешки (грешно цитиранe клауза) | 4,2 % | 0,3 % |
| Процент отговори, маркирани за повторен преглед след обновяване на договор | 22 % | 5 % |
| Оценка на удовлетвореността на одиторите (1‑10) | 6 | 9 |
| Общо намаляване на времето за изпълнение на въпросника | 35 % | 78 % |

Тези цифри демонстрират как **един AI двигател** може да трансформира тесния бутон в конкурентно предимство.

---

## Чеклист за внедряване от екипи по сигурност

1. **Централизиране на документи** – Уверете се, че всички договори са съхранени в машинно четим репозиториум (PDF, DOCX или чист текст).  
2. **Обогатяване с метаданни** – Маркирайте всеки договор с `vendor`, `type` (SA, **[DPA](https://www.dpocentre.com/what-is-a-dpa-and-why-do-you-need-one/)**, SLA) и `effective_date`.  
3. **Контрол на достъпа** – Дайте на DCCM услугата права само за четене; права за писане са ограничени до регистъра за проследяемост.  
4. **Управление на политики** – Определете праг за стойност на доверие (например > 80 % автоматично приемане).  
5. **Човешко в цикъла (HITL)** – Назначете одитор за обработка на отговори с ниска стойност на доверие.  
6. **Непрекъснат мониторинг** – Активирайте аларми за събития на изместване на клаузи, които надвишават рискова граница.  

Следването на този чеклист осигурява плавно пускане в производство и максимизира ROI.

---

## Планирана пътна карта

| Тримесечие | Инициатива |
|------------|------------|
| Q1 2026 | **Многоезично извличане на клаузи** – Използване на многоезични вектори за поддръжка на договори на френски, немски и японски. |
| Q2 2026 | **Zero‑Knowledge Proof одити** – Позволява регулаторите да потвърдят произхода на клауза без разкриване на целия договор. |
| Q3 2026 | **Edge‑AI внедряване** – Изпълнение на вградения pipeline за вектори локално за силно регулирани индустрии (финанси, здравеопазване). |
| Q4 2026 | **Генериране на договорни клаузи** – Когато липсва необходима клауза, двигателят предлага чернова, съобразена с индустриални стандарти. |

---

## Заключение

Динамичното картографиране на договорни клаузи премахва пропастта между правния текст и изискванията на сигурностните въпросници. Съчетавайки Retrieval‑Augmented Generation със семантичен граф на знанието, неизменен регистър за атрибуция и адаптация в реално време към изместване на клаузи, Procurize дава възможност на екипите по сигурност да отговарят уверено, да намаляват времето за реакция и да удовлетворяват одиторите – всичко това докато договорите се актуализират автоматично.

За SaaS компании, които искат да спечелят B2B сделки по-бързо, DCCM двигателят вече не е „приятно да имаш“ – той е *необходим* конкурентен диференциатор.