
# Динамичен разговорен AI асистент за попълване на формуляри за сигурност в реално време

Формуляри 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/), и безброй специфични за доставчиците формуляри — са вратата към всеки B2B SaaS договор. Въпреки това процесът остава болкораздирателно ръчен: екипите търсят политики, копират‑поставят отговори и прекарат часове в обсъждане на формулировки. Резултатът? Забавени договори, несъгласувани доказателства и скрит риск от несъответствие.  

Влизаме с **Динамичния разговорен AI асистент** (DC‑Coach), асистент в реално време, базиран на чат, който напътства респондентите през всеки въпрос, извежда най‑релевантните парчета от политиките и валидира отговорите спрямо проверима база от знания. За разлика от статичните библиотеки с отговори, DC‑Coach постоянно се учи от предишните отговори, се адаптира към регулаторните промени и работи съвместно със съществуващите инструменти (системи за заявки, репозитории за документи, CI/CD пайплайни).  

В тази статия разглеждаме защо слоят от разговорен AI е липсващата връзка за автоматизиране на въпросниците, разпадане на архитектурата, практическо внедряване и обсъждане как да мащабираме решението в цялото предприятие.

---

## 1. Защо разговорният асистент е важен

| Болка | Традиционен подход | Въздействие | Полза от AI асистент |
|------|----------------------|-------------|----------------------|
| **Превключване на контекст** | Отваряне на документ, копиране‑поставяне, връщане към UI‑то на въпросника | Загуба на фокус, по‑висока вероятност за грешка | Чатът остава в същия UI, доказателствата се показват мигновено |
| **Фрагментиране на доказателства** | Екипите съхраняват доказателства в различни папки, SharePoint или имейл | Аудиторите се затрудняват да намерят доказателствата | Асистентът извлича от централен граф на знания, осигурявайки единен източник на истина |
| **Несъгласуван език** | Различни автори пишат сходни отговори по различен начин | Бърда на бранда и несъответствия | Асистентът налага стиловите ръководства и регулаторната терминология |
| **Регулаторно изоставане** | Политиките се актуализират ръчно, рядко се отразяват в отговорите | Остатъчни или несъответстващи отговори | Откриване в реално време актуализира графа, подтиквайки асистента към корекции |
| **Липса на следа за одит** | Няма запис кой е решил какво | Трудно доказване на дю Дилигенс | Транскриптът от разговорите предоставя проверим лог за решения |

Трансформирайки статичния процес на попълване в интерактивен диалог, DC‑Coach намалява средното време за изпълнение с **40‑70 %**, според ранни пилотни данни от клиентите на Procurize.

---

## 2. Основни архитектурни компоненти

По-долу е показан високо‑ниво изглед на екосистемата DC‑Coach. Диаграмата използва **Mermaid** синтаксис; двойно‑кавираните етикети на възлите са задължителни.

```mermaid
flowchart TD
    User["User"] -->|Chat UI| Coach["Conversational AI Coach"]
    Coach -->|NLP & Intent Detection| IntentEngine["Intent Engine"]
    IntentEngine -->|Query| KG["Contextual Knowledge Graph"]
    KG -->|Relevant Policy / Evidence| Coach
    Coach -->|Prompt LLM| LLM["Generative LLM"]
    LLM -->|Draft Answer| Coach
    Coach -->|Validation Rules| Validator["Answer Validator"]
    Validator -->|Approve / Flag| Coach
    Coach -->|Persist Transcript| AuditLog["Auditable Log Service"]
    Coach -->|Push Updates| IntegrationHub["Tool Integration Hub"]
    IntegrationHub -->|Ticketing, DMS, CI/CD| ExistingTools["Existing Enterprise Tools"]
```

### 2.1 Разговорен UI

* **Уеб уиджет** или **бот за Slack/Microsoft Teams** — интерфейсът, където потребителите пишат или говорят своите въпроси.  
* Поддържа **богати медии** (качване на файлове, вмъкване на фрагменти) за бързо споделяне на доказателства.

### 2.2 Intent Engine

* Използва класификация на ниво изречение (напр. “Намерете политика за съхранение на данни”) и попълване на слотове (разпознава “период на съхранение”, “регион”).  
* Изграден върху фино настроен трансформър (напр. **DistilBERT‑Finetune**) за ниска латентност.

### 2.3 Контекстуален граф на знания (KG)

* Възлите представляват **Политики**, **Контроли**, **Доказателствени артефакти** и **Регулаторни изисквания**.  
* Ребрата кодират отношения като **„покрива“**, **„изисква“**, **„обновено‑от“**.  
* Поддържано от графова база (Neo4j, Amazon Neptune) с **семантични embeddings** за нестрога съвпадение.

### 2.4 Генеративен LLM

* **Retrieval‑augmented generation** (RAG) модел, получаващ извлечените фрагменти от KG като контекст.  
* Съставя **чернова отговор** в стила и тона на организацията.

### 2.5 Валидатор на отговори

* Прилага **правилно‑базирани проверки** (напр. “трябва да се позовава на ID на политика”) и **LLM‑базирано проверяване на фактите**.  
* Маркира липсващи доказателства, противоречиви твърдения или регулаторни нарушения.

### 2.6 Аудитен лог сервис

* Записва пълния **транскрипт**, **ID‑та на извлечените доказателства**, **подканите към моделите** и **резултатите от валидацията**.  
* Позволява на **одитори** да проследят логиката зад всеки отговор.

### 2.7 Интеграционен хъб

* Свързва се със **системи за заявки (Jira, ServiceNow)** за разпределяне на задачи.  
* Синхронизира се с **репозитории за документи (Confluence, SharePoint)** за версииране на доказателствата.  
* Тригерва **CI/CD пайплайни**, когато актуализации на политиката влияят върху генерацията на отговори.

---

## 3. Създаване на асистента: стъпка‑по‑стъпка

### 3.1 Подготовка на данните

1. **Събиране на корпус от политики** — изнасяне на всички политики, матрици за контрол и одитни доклади в markdown или PDF.  
2. **Извличане на метаданни** — OCR‑подсилен парсер, който маркира `policy_id`, `regulation`, `effective_date`.  
3. **Създаване на KG възли** — импортиране на метаданните в Neo4j, създаване на възли за всяка политика, контрол и регулация.  
4. **Генериране на embeddings** — изчисляване на изречения‑ни embeddings (напр. **Sentence‑Transformers**) и съхраняване като векторни свойства за търсене по сходство.

### 3.2 Обучение на Intent Engine

* Маркира се набор от 2 000 примерни потребителски изказвания (напр. “Какъв е нашият график за ротация на пароли?”).  
* Фино се настройва BERT модел с **CrossEntropyLoss**. Деплой чрез **FastAPI** за под‑100 ms време за отговор.

### 3.3 Конструиране на RAG пайплайна

1. **Извличане** – намиране на топ‑5 KG възли въз основа на намерението и сходството на embeddings.  
2. **Съставяне на подканата**  
   ```
   You are a compliance assistant for Acme Corp. Use the following evidence snippets to answer the question.
   Question: {user_question}
   Evidence:
   {snippet_1}
   {snippet_2}
   ...
   Provide a concise answer and cite the policy IDs.
   ```
3. **Генериране** – с **OpenAI GPT‑4o** или самостоятелно хостван Llama‑2‑70B с инжекция на извлеченото съдържание.

### 3.4 Валидатор на правила

Дефинира се JSON‑базирана политика, напр.:

```json
{
  "requires_policy_id": true,
  "max_sentence_length": 45,
  "must_include": ["[Policy ID]"]
}
```

Имплементира се **RuleEngine**, проверяващ изхода на LLM срещу тези ограничения. За по‑дълбоки проверки, отговорът се изпраща към LLM със задаване “Is this answer fully compliant with ISO 27001 Annex A.12.4?” и се действа според степента на доверие.

### 3.5 Интеграция на UI/UX

*Използване* на **React** с **Botpress** или **Microsoft Bot Framework** за рендериране на чат прозореца.  
*Добавяне* на карти за преглед на доказателства, които показват откъси от политики при всяка референция.

### 3.6 Аудит и логване

Записва се всяко взаимодействие в **append‑only лог** (напр. **AWS QLDB**). Включва:

* `conversation_id`
* `timestamp`
* `user_id`
* `question`
* `retrieved_node_ids`
* `generated_answer`
* `validation_status`

Предлага се **табло за търсене**, достъпно за отговорните за съответствието.

### 3.7 Непрекъсната обучителна верига

1. **Човешка проверка** – специалистите по сигурност одобряват или редактират генерираните отговори.  
2. **Събиране на обратна връзка** – коригираните отговори се съхраняват като нови тренировъчни примери.  
3. **Периодично преобучение** – на всеки 2 семестъра се ре‑обучава Intent Engine и се фино настройва LLM с разширения набор от данни.

---

## 4. Най‑добри практики & потенциални клопки

| Област | Препоръка |
|--------|-----------|
| **Дизайн на подканата** | Дръжте я кратка, използвайте изрични цитати и ограничете броя извлечени фрагменти, за да избегнете халюцинации. |
| **Сигурност** | Изпълнявайте LLM инференция в **VPC‑изолиран** регион, никога не изпращайте нешифрирани политики към външни API‑та. |
| **Версиониране** | Тагвайте всеки политически възел със **семантична версия**; валидаторът трябва да отхвърля отговори, отнасящи се до остарели версии. |
| **Обучение на потребителите** | Осигурете интерактивно ръководство, показващо как се заявяват доказателства и как асистентът реферира към политики. |
| **Мониторинг** | Следете **латентност на отговора**, **процент на провали при валидация** и **удовлетвореност на потребителите (thumbs up/down)**, за да откривате регресии. |
| **Управление на регулаторни промени** | Абонирайте се за RSS ленти от **[NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)**, **EU Data Protection Board** и автоматично задвижвайте микросервиз за откриване на промени, който актуализира KG и подканва асистента към нови предложения. |
| **Обяснимост** | Добавете бутон “Защо този отговор?” който разкрива логиката на LLM и точните KG фрагменти, използвани за генериране. |

---

## 5. Реален ефект: Мини‑кейс‑стъд

**Компания:** SecureFlow (Series C SaaS)  
**Проблем:** 30+ формуляра за сигурност на месец, средно 6 часа за попълване.  
**Внедряване:** Деплой на DC‑Coach върху съществуващия репозиториум на Procurize, интеграция с Jira за разпределяне на задачи.  

**Резултати (3‑месечен пилот):**

| Метрика | Преди | След |
|---------|-------|------|
| Средно време за формуляр | 6 ч | 1.8 ч |
| Оценка за консистентност (вътрешен одит) | 78 % | 96 % |
| Брой флага “Липсва доказателство” | 12 месечно | 2 месечно |
| Пълнота на лог за одит | 60 % | 100 % |
| NPS на потребителите | 28 | 73 |

Асистентът също така откри 4 пропуснати политически пробели, които бяха коригирани, преди да се превърнат в рискови ситуации.

---

## 6. Насоките за бъдещето

1. **Мулти‑модална извличане на доказателства** – съчетаване на текст, PDF фрагменти и **OCR‑извлечени изображения** (напр. архитектурни диаграми) в KG за по‑богат контекст.  
2. **Нулева обучителна разширяемост** – моментално превеждане на отговори за глобални доставчици чрез **мултилингвистични LLM‑а**.  
3. **Федеративни графове на знания** – споделяне на анонимизирани политически фрагменти между партньорски компании, запазвайки поверителността и обогатявайки колективната интелигентност.  
4. **Прогнозен генериран формуляр** – използване на исторически данни за автоматично предварително попълване на нови формуляри, превръщайки асистента в **проактивен двигател за съответствие**.  

---

## 7. Чеклист за стартиране

- [ ] Консолидиране на всички политики в търсим репозиториум.  
- [ ] Създаване на контекстуален KG с версиирани възли.  
- [ ] Фино настройване на Intent Engine за специфични за формуляри изрази.  
- [ ] Настройка на RAG пайплайн с съвместим LLM (хостван или API).  
- [ ] Прилагане на правила за валидация съобразно вашата регулаторна рамка.  
- [ ] Деплой на чат UI и интеграция с Jira/SharePoint.  
- [ ] Активиране на запис в неизменим одитен лог.  
- [ ] Пилот с един екип, събиране на обратна връзка, итеративно подобряване.  

---

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

- [NIST Cybersecurity Framework – Официален сайт](https://www.nist.gov/cyberframework)  
- OpenAI Ръководство за Retrieval‑Augmented Generation (референтен материал)  
- Документация на Neo4j – Моделиране на графи от данни (референтен материал)  
- [ISO 27001 Overview (ISO.org)](https://www.iso.org/standard/54534.html)