
# Инструмент за маршрутизация на AI, базиран на намерение, за сътрудничество в реално време при въпросници за сигурност

Въпросници за сигурност, одити за съответствие и оценки на риск от доставчици представляват постоянен проблем за SaaS компании. Традиционният работен процес – ръчна триаж, статични списъци за назначаване и спонтанна имейл комуникация – създава закъснения, въвежда човешки грешки и затруднява мащабирането, докато обемът от въпросници расте.  

Какво ако всеки един въпрос можеше **незабавно да бъде насочен** към точния човек (или AI‑асистент), който притежава необходимите познания, като същевременно се предоставят подкрепящи доказателства от жив граф на знания?  

Запознайте се с **Инструмента за маршрутизация на AI, базиран на намерение (IBARE)**, нов архитектурен модел, който осигурява сътрудничество в реално време, базирано на намерение, в платформи като Procurize. IBARE комбинира съвременна разбиране на естествения език, постоянно обогатяван граф на знания и лек слой за оркестрация на микросервизи, за да предложи:

* **Класификация на въпроси под секунда** – системата разбира подлежащото намерение на въпроса (например „криптиране в покой“, „инцидентен процес“, „място на данните“) вместо да се опира само на съвпадение на ключови думи.  
* **Динамично съчетаване с експерт** – с използване на профили на умения, метрики за натоварване и историческо качество на отговорите, IBARE избира най-подходящия SME, AI‑асистент или хибридна двойка.  
* **Контекстуално извличане на доказателства** – решението за маршрутизация се обогатява с релевантни откъси от политики, одиторски артефакти и версиирани доказателства, извлечени от федеративен граф на знания.  
* **Обратна връзка в реално време** – всеки отговорен въпрос се връща в модела, подобрявайки откриването на намерения и класирането на експертите за бъдещи въпросници.  

В следващите раздели разглеждаме архитектурата, реален случай, ключови детайли за имплементацията и количествено измерване на бизнес въздействието.

---

## 1. Защо намерението, а не ключовите думи?

Повечето съществуващи инструменти за автоматизация на въпросници разчитат на проста проверка за ключови думи или правила:

```
if "encryption" in question → assign to Security Engineer
if "GDPR" in question → assign to Data Privacy Lead
```

Тези подходи се провалят, когато въпросите са формулирани двусмислено, съдържат множество теми или използват специфичен за областта жаргон.  

**Откриването на намерението** отива една стъпка по-нататък, като интерпретира *какво всъщност иска задаващият*:

| Примерен въпрос | Назначаване по ключови думи | Назначаване по намерение |
|------------------|-----------------------------|---------------------------|
| “Do you encrypt backups in transit?” | Backup Engineer (ключова дума: “backup”) | Security Engineer (намерение: “криптиране на данни в транзит”) |
| “How do you handle a ransomware incident?” | Incident Response Lead (ключова дума: “ransomware”) | Incident Response Lead **плюс** Security Engineer (намерение: “процес на реакция при рансъмуер”) |
| “What contractual clauses cover data residency for EU customers?” | Legal Counsel (ключова дума: “EU”) | Compliance Lead (намерение: “клаузи за местоположение на данни в договор”) |

Чрез извличане на **семантичното намерение**, системата може да насочи въпроса към член от екипа, чиято експертиза съвпада с *действието* или *концепцията*, а не само с повърхностен термин.

---

## 2. Високоукрасена архитектура

По-долу е Mermaid диаграма, която визуализира основните компоненти и потока на данни в IBARE.

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Frontend
        UI[User Interface] -->|Submit Question| API[REST / GraphQL API]
    end

    subgraph Core
        API --> Intent[Intent Detection Service]
        Intent --> KG[Dynamic Knowledge Graph]
        Intent --> Skills[SME Skill‑Profile Service]
        KG --> Evidence[Evidence Retrieval Service]
        Skills --> Ranking[Expert Ranking Engine]
        Evidence --> Ranking
        Ranking --> Router[Routing Engine]
    end

    subgraph Workers
        Router -->|Assign| SME[Subject‑Matter Expert / AI Assistant]
        SME -->|Answer| Feedback[Feedback Collector]
        Feedback --> KI[Knowledge‑Graph Ingestion]
        Feedback --> Model[Model Retraining Loop]
    end

    classDef external fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px;
    class UI,API,SME external;
```

**Ключови компоненти**

| Компонент | Отговорност |
|-----------|--------------|
| **Intent Detection Service** | Превръща суровия текст на въпроса в многотагов вектор на намерението, използвайки фино настроен трансформър (например RoBERTa‑large). |
| **Dynamic Knowledge Graph (KG)** | Съхранява обекти като политики, доказателства, контроли и техните взаимоотношения. Постоянно се обогатява от отговорени въпроси. |
| **SME Skill‑Profile Service** | Поддържа профил за всеки човешки експерт и AI‑асистент, включително област на експертиза, сертификати, текущо натоварване и оценки за качество на отговорите. |
| **Evidence Retrieval Service** | Запитва KG за най‑релевантните документи (политически клаузи, одитни записи, версиирани артефакти) въз основа на намерението. |
| **Expert Ranking Engine** | Съчетава сходност на намерението, съвпадение на умения, наличност и историческа латентност, за да произведе ранкиран списък с кандидати. |
| **Routing Engine** | Избира топ кандидат(и), създава задача в колаборативната платформа и уведомява назначените лица. |
| **Feedback Collector** | Заснема окончателния отговор, свързаните доказателства и оценка за удовлетвореност. |
| **Knowledge‑Graph Ingestion** | Включва нови доказателства и актуализации на взаимоотношения обратно в KG, завършвайки цикъла. |
| **Model Retraining Loop** | Периодично преподготвя модела за намерение с помощта на ново етикетирани данни, за да подобри точността с времето. |

---

## 3. Подробно разглеждане на реален сценарий

**Сценарий:** Търговски инженер получава заявка от потенциален корпоративен клиент:  

> “Can you provide details on how you isolate customer data in a multi‑tenant environment and what encryption mechanisms you use for data at rest?”

### Стъпка 1 – Подаване

Инженерът поставя въпроса в таблото на Procurize. UI изпраща POST заявка към API със суровия текст.

### Стъпка 2 – Извличане на намерението

Intent Detection Service пропуска текста през фино настроен трансформър, който издава разпределение на вероятности върху таксономия от 120 намерения. За този въпрос топ трите намерения са:

1. **Tenant Isolation** – 0.71  
2. **Encryption‑at‑Rest** – 0.65  
3. **Data Residency** – 0.22  

Тези намерения се съхраняват като **многотагов вектор**, прикрепен към записа за въпроса.

### Стъпка 3 – Запитване към графа на знания

KG получава вектора на намерението и изпълнява **семантично търсене по сходство** (използвайки векторни вградени представяния на политически клаузи). Той връща:

| Документ | Оценка за релевантност |
|----------|------------------------|
| “[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) – System‑Level Control 5.3: Tenant Isolation” | 0.84 |
| “[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) Annex A.10: Cryptographic Controls” | 0.78 |
| “Internal Whitepaper: Multi‑Tenant Architecture v2.4” | 0.66 |

Най‑релевантните артефакти се пакетираат като **пакети с доказателства**.

### Стъпка 4 – Съчетаване с профили на умения

Skills Service търси всички експерти, маркирани с **Cloud Architecture**, **Security Engineering** и **Compliance**. Вграденото представяне на уменията на всеки експерт се сравнява с вектора на намерението. Същевременно услугата отчита:

* **Текущо натоварване** (отвисани задачи, дължина на опашката)  
* **Оценка за качество на отговорите** (средно от предишни отговори)  
* **Времева зона** (за намаляване на латентността)

Кандидатът с най‑висок съчетан резултат е **Alex Patel (Senior Cloud Security Engineer)**, със съчетан резултат 0.92. Предлага се също AI‑асистент, специализиран в криптографска политика (на име **CryptoBot**) със резултат 0.87.

### Стъпка 5 – Маршрутизация и известие

Routing Engine създава **задача за сътрудничество**, която включва:

* Оригиналния въпрос  
* Откритите намерения  
* Пакет с доказателства (линкове за сваляне)  
* Предложен AI‑асистент (по желание)  

Alex получава известие в Slack и в UI на Procurize, докато CryptoBot се стартира като фонова микросервизна инстанция, готова да подпомогне отговора.

### Стъпка 6 – Съставяне на отговора

Alex преглежда доказателствата, добавя допълнителен контекст за скорошни надстройки на платформата и задейства CryptoBot, който автоматично генерира кратък параграф, описващ криптографския алгоритъм (AES‑256‑GCM). Обединеният отговор се редактира, одобрява и изпраща.

### Стъпка 7 – Обратна връзка

Клиентът маркира отговора като **„напълно задоволителен“**. Feedback Collector записва:

* Текст на отговора  
* Идентификатори на свързаните доказателства  
* Оценка за удовлетвореност (5/5)  

Knowledge‑Graph Ingestion добавя нов възел **“Answer‑2025‑10‑21‑001”**, свързвайки го с оригиналния въпрос, доказателствата и етикетите за намерение. Този възел става част от бъдещи търсения за сходство.

### Стъпка 8 – Актуализация на модела

Новите етикетирани данни (въпрос + потвърдени намерения + отговор) се включват в **тренировъчния канал**. След натрупване на партида от 1 000 такива взаимодействия, моделът за намерения се преподготвя, подобрявайки способността си да разпознава нюанси като **“tenant‑level key management”**.

---

## 4. Основни технически градивни блокове

### 4.1 Модел за откриване на намерение

* **Архитектура:** RoBERTa‑large, фино настроен върху частен набор от 50 k анотирани изречения от въпросници.  
* **Функция на загубата:** Бинарна крос‑ентропия за многотагова класификация.  
* **Разширяване на данните:** Обратно превеждане за многократна езикова устойчивост (английски, немски, японски, испански).  
* **Показатели:** Macro‑F1 = 0.91 на валидиран набор; средна латентност ≈ 180 ms на заявка.

### 4.2 Платформа за граф на знания

* **Ядро:** Neo4j 5.x с вградени векторни индекси (чрез Neo4j Graph Data Science).  
* **Схема:**  
  * **Типове обекти:** `Policy`, `Control`, `Evidence`, `Question`, `Answer`, `Expert`.  
  * **Връзки:** `VALIDATES`, `EVIDENCES`, `AUTHORED_BY`, `RELATED_TO`.  
* **Версиониране:** Всеки артефакт има свойство `version` и времева отметка `valid_from`, позволяващи **аудит‑способно „time‑travel“**.

### 4.3 Услуга за профили на умения

* **Източници на данни:** HR директория (умения, сертификати), вътрешна система за тикети (време за изпълнение), и **оценка за качество**, изведена от последващи проучвания.  
* **Генериране на вграждане:** FastText вграждания на фрази за умения, конкатенирани с плътен вектор за натоварване.  
* **Формула за ранкиране:**  

```
score = α * intent_similarity
      + β * expertise_match
      + γ * availability
      + δ * historical_quality
```

където α=0.4, β=0.35, γ=0.15, δ=0.10 (тюнинг чрез Bayesian оптимизация).

### 4.4 Оркестрация и микросервизи

Всички услуги са контейнеризирани (Docker) и координирани чрез **Kubernetes** с **Istio** service mesh за наблюдаемост. Асинхронната комуникация се осъществява чрез **NATS JetStream** за нисколатентно предаване на събития.

### 4.5 Сигурност и защита на личните данни

* **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP):** За изключително чувствителни доказателства (например вътрешни penetration‑test доклади) KG съхранява само ZKP ангажименти; самият файл остава криптиран във външен сейф (AWS KMS) и се дешифрира на поискване от назначения експерт.  
* **Диференциална поверителност:** Тренировъчната линия за модела добавя калибриран Лапласов шум към агрегирани градиентни ъпдейти, за да защити съдържанието на отделните въпросници.  
* **Одитен запис:** Всяко решение за маршрутизация, извличане на доказателство и редактиране на отговор се логва в неизменяем append‑only ledger (Hyperledger Fabric), отговарящ на изискванията за **SOC 2** проследимост.

---

## 5. Измерване на бизнес въздействието

| Показател | База (ръчно) | След внедряване на IBARE |
|-----------|----------------|--------------------------|
| Среден срок за обработка на въпросник (дни) | 12 | 3.4 (‑71.7 %) |
| Средно време до първо назначаване (часове) | 6.5 | 0.2 (‑96.9 %) |
| Точност на отговор (корекции след преглед) | 18 % от отговорите изискват ревизия | 4 % |
| Оценка на удовлетвореност на SME (скала 1‑5) | 3.2 | 4.6 |
| Находки при одит по съответствие, свързани с обработка на въпросници | 7 годишно | 1 годишно |

Пилот със трима корпоративни SaaS клиента за период от шест месеца показа **нетен ROI от 4.3×**, главно благодарение на съкратените продажбени цикли и намалените правни разходи.

---

## 6. Чек‑лист за имплементация

1. **Определете таксономия на намеренията** – сътрудничете с екипи по сигурност, правни въпроси и продукти, за да изброите високонамерени категории (около 100‑150).  
2. **Съберете обучителни данни** – анотирайте минимум 10 k исторически изречения от въпросници с намерения.  
3. **Създайте профили на умения** – извлечете данни от HR, Jira и вътрешни анкети; нормализирайте описанията на умения.  
4. **Разгърнете графа на знания** – импортвайте съществуващи политики, доказателства и версиирана история.  
5. **Интегрирайте с колаборативната платформа** – свържете роутинг двигателя със Slack, Teams или собствено UI.  
6. **Създайте обратен цикъл** – събирайте оценки за удовлетвореност и ги вмъквайте в линията за преподготовка.  
7. **Мониторинг на KPI** – настроете Grafana табла за латентност, успех на маршрутизация и излез от модела.

---

## 7. Бъдещи направления

### 7.1 Мулти‑модално откриване на намерения  

Включете **изображения на документи** (например сканирани договори) и **аудио клипове** (гласови резюмета) чрез CLIP‑подобни мулти‑модални модели, разширявайки възможността за маршрутизация извън чист текст.

### 7.2 Федеративни графове на знания  

Позволете **графова федерация между организации**, където партньорски компании могат да споделят анонимизирани откъси от политики, подобрявайки покритието на намеренията, без да разкриват собственическа информация.

### 7.3 Автоматично генериране на профили на експерти  

Използвайте **големи езикови модели (LLM)** за синтезиране на чернова на профил за нови служители въз основа на резюме, ускорявайки адаптацията.

---

## 8. Заключение

Инструментът за маршрутизация на AI, базиран на намерение, преосмисля начина, по който се оркестрират процесите за въпросници за сигурност. Чрез интерпретиране на истинското *намерение* зад всеки въпрос, динамично съчетаване с правилния експерт (човешки или AI) и задълбочаване на отговорите с жив граф на знания, организациите могат да:

* **Ускорират времето за реакция** от седмици до часове,  
* **Подобрят качеството на отговорите** благодарение на контекстуално подкрепящи доказателства,  
* **Мащабирано сътрудничество** в разпределени екипи, и  
* **Поддържат одитируем, съответстващ процес**, който задоволява регулаторите и клиентите.

За SaaS фирми, които искат да бъде готови за бъдещето на управлението на риск от доставчици, IBARE предоставя конкретен, разширяем модел за действие – който може да се приеме поетапно и постоянно да се подобрява, докато пейзажът на съответствието се развива.