
# Моделиране на регулаторно намерение в реално време за адаптивна автоматизация на въпросници

В днешната хиперсвързана SaaS екосистема, въпросниците за сигурност и одитите за съответствие вече не са статични форми, които юридическият отдел попълва веднъж годишно. Регулации като [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) и новите рамки, специфични за ИИ, се развиват **на всеки час**. Традиционният подход „документирай‑веднъж‑използвай‑по‑късно“ бързо се превръща в задължение.

**Procurize** е представил променяща играта възможност: **Регулаторно моделиране на намерения (RIM)**. Чрез комбиниране на големи езикови модели, времево‑ориентирани графови невронни мрежи и непрекъснати източници на регулаторна информация, RIM превежда *семантичното намерение* зад нова регулация в актуални доказателства **в реално време**. Тази статия разглежда технологичния стек, работния процес и измеримите бизнес резултати за екипите по сигурност и съответствие.

---  

## Защо моделирането на намерения е важно

| Предизвикателство | Традиционен подход | Гап, базиран на намерения |
|-------------------|--------------------|---------------------------|
| **Промяна на регулациите** – нови клаузи се появяват между одиторските цикли. | Ръчен преглед на политиките на всеки тримесец. | Незабавно откриване и подравняване. |
| **Неясен език** – „разумни мерки за сигурност“. | Юридическа интерпретация, събрана в статични документи. | ИИ извлича намерението и го свързва с конкретни контролни мерки. |
| **Пресичане на рамки** – ISO 27001 срещу SOC 2. | Ръчни таблици за пресичане. | Уединиран граф на намеренията нормализира концепциите. |
| **Време за реакция** – дни за обновяване на отговорите във въпросници. | Ръчно редактиране + подпис от заинтересовани страни. | Секунди за автоматично обновяване на отговорите. |

Моделирането на намерения премества фокуса от *какво* казва регулацията към *какво* тя **иска да постигне** – поверителност, намаляване на риска, целостта на данните и т.н. Този семантично‑първичен поглед дава възможност на автоматизирани системи да разсъждават, приоритизират и създават доказателства, съвпадащи с целите на регулатора, а не само с буквения текст.

---  

## Архитектура на моделирането на намерения в реално време

По-долу е представена високор level Mermaid диаграма, която очертава потока на данни от приемане на регулаторен фийд до генериране на отговори за въпросници.

```mermaid
flowchart TD
    A["Регулаторен фийд API"] --> B["Съхранение на необработени документи"]
    B --> C["Юридически NLP парсър"]
    C --> D["Модул за извличане на намерения"]
    D --> E["Временен граф на знанието (TKG)"]
    E --> F["Услуга за мапинг на доказателства"]
    F --> G["Модул за генериране на отговори на въпросници"]
    G --> H["Потребителски интерфейс / API на Procurize"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Регулаторен фийд API
*Източници*: Официален вестник на ЕС, издания на US SEC, технически комитети на ISO, индустриални консорциуми.  
Фийдовете се извличат **на всеки 5 минути**, парсирани като JSON‑LD за унификация.

### 2. Съхранение на необработени документи
Версионирано обектно хранилище (напр. MinIO) съхранява оригиналните PDF‑и, XML‑и и HTML страници. Неизменяемите копия осигуряват одитна проследимост.

### 3. Юридически NLP парсър
Хибриден конвейер:
- **OCR + LayoutLMv3** за сканирани PDF‑и.  
- **Сегментация на клаузи** с предварително обучен BERT модел.  
- **Разпознаване на именувани сутности** насочено към юридически термини (напр. „контролер на данни“, „подход, базиран на риск“).

### 4. Модул за извличане на намерения
Изграден върху **GPT‑4‑Turbo** с персонализиран системен подкан, който принуждава модела да отговори:
> “Каква е основната цел на регулатора? Избройте конкретните действия за съответствие, които изпълняват това намерение.”

Резултатите се съхраняват като структуриран **Intent Statements** (например `{"objective":"protect personal data","actions":["encryption at rest","access control","audit logging"]}`).

### 5. Временен граф на знанието (TKG)
**Графова невроподобна мрежа (GNN)** с времево‑чувствителни ребра улавя връзките между:
- Регулации → Intent Statements  
- Intent Statements ↔ Контроли (картирани от вътрешното хранилище с политики)  
- Контроли ↔ Доказателствени артефакти (сканиращи доклади, дневници и др.)

TKG се актуализира непрекъснато, запазвайки исторически версии за нуждите на одита.

### 6. Услуга за мапинг на доказателства
С помощта на **графови ембеддинги**, услугата намира **най‑подходящото доказателство** за всяко действие от намерението. Ако артефакт липсва, системата задейства **AI‑генериран проект за доказателство** (напр. параграф от политика или план за ремедиация).

### 7. Модул за генериране на отговори на въпросници
При отваряне на въпросник, модулът:
1. Извлича релевантните идентификатори на регулациите.  
2. Питаше TKG за свързаните намерения.  
3. Подава съответните доказателства.  
4. Форматира отговорите според схемата на въпросника (JSON, CSV или markdown).  

Всички стъпки се извършват за **2‑3 секунди**.

---  

## Как RIM се интегрира със съществуващите функции на Procurize

| Съществуваща функция | Разширение RIM | Полза |
|-----------------------|----------------|-------|
| **Task Assignment** | Автоматично създаване на задачи „Преглед на намерение“ при откриване на ново намерение. | Намалява ръчната триажа. |
| **Comment Threads** | AI‑предложени коментари с обосновка, свързани с намеренията. | Подобрява произхода на отговора. |
| **Tool Integrations** | Свързване с CI/CD конвейри за автоматично извличане на последни сканиращи артефакти като доказателства. | Поддържа доказателствата актуални. |
| **Audit Trail** | Снимки на TKG са версионирани и подписани с SHA‑256 хешове. | Гарантира доказателствена непроменяемост. |

---  

## Реален ефект: количествен изглед

Пилотен проект с средна SaaS фирма (ок‑о 150 служители) даде следните резултати за период от 6 месеца:

| Метрика | Преди RIM | След RIM (3 месеца) |
|---------|-----------|---------------------|
| Средно време за отговор на въпросник | 4.2 дни | 3.5 часа |
| Ръчен труд за преглед на политики | 48 часа / тримесец | 8 часа / тримесец |
| Инциденти със съответствие | 7 на година | 0 (детектирано и ремедиано автоматично) |
| Процент на приемливост при първо подаване | 78 % | 97 % |
| NPS на заинтересованите страни | 32 | 71 |

Намаляването на **ръчния труд** се превръща в приблизителна годишна спестявка от **$120 k** за пилотната фирма, докато по‑високият процент на приемливост при одита намалява риска от глоби и договорни санкции.

---  

## Прилагане на RIM: стъпка по стъпка ръководство

### Стъпка 1 – Активиране на конектора за регулаторен фийд
1. Отидете в **Settings → Integrations → Regulatory Feeds**.  
2. Добавете URL‑овете на законодателните източници, които Ви интересуват.  
3. Задайте интервала за извличане (по подразбиране – 5 минути).

### Стъпка 2 – Обучение на модела за извличане на намерения
1. Качете малък корпус от анотирани клаузи (по избор, но подобрява точността).  
2. Натиснете **Train**; системата използва few‑shot подход с GPT‑4‑Turbo.  
3. Следете **Intent Validation Dashboard** за нива на увереност.

### Стъпка 3 – Картографиране на вътрешните контролни мерки към действия на намеренията
1. В **Control Library** маркирайте всяка контролна мярка с високо‑ниво категории намерения (напр. „Поверителност на данните“).  
2. Изпълнете **Auto‑Link**; TKG ще предложи ребра въз основа на текстово сходство.

### Стъпка 4 – Свързване на източници на доказателства
1. Свържете вашето **Artifact Store** (напр. CloudWatch дневници, S3 кофи).  
2. Дефинирайте **Evidence Templates** за форматиране на дневници, сканирания или политически откъси.

### Стъпка 5 – Активиране на модула за автоматични отговори
1. Отворете въпросник и кликнете **Enable AI Assist**.  
2. Системата ще извлече релевантните намерения и автоматично ще попълни отговорите.  
3. Прегледайте, добавете по желание коментари и **Submit**.

---  

## Съображения за сигурност и управление

| Загриженост | Мерки за смекчаване |
|-------------|----------------------|
| **Халюцинации на модела** | Праг на увереност (по подразбиране ≥ 0.85) преди автоматично ползване; преглед от човек. |
| **Изтичане на данни** | Всички процеси се изпълняват в **конфиденциална изчислителна среда**; временните ембеддинги са криптирани в съхранение. |
| **Съответствие на ИИ** | Самият RIM се записва в **одитно‑готово ledger** (подкрепено от блокчейн). |
| **Контрол на версии** | Всяка версия на намерението е неизменяема; възможност за връщане към предишно състояние. |

---  

## Планирани бъдещи стъпки

1. **Федеративно обучение за намерения** – споделяне на анонимизирани графове между организации за ускоряване на ранното откриване на нови регулаторни тенденции.  
2. **Обяснимо AI слое** – визуализиране защо конкретно намерение е свързано с даден контрол чрез теплови карти на внимание.  
3. **Интеграция със Zero‑Knowledge Proof** – доказване пред одитори, че отговорите удовлетворяват намерението, без разкриване на чувствителни доказателства.  

---  

## Заключение

Регулаторното **намерение** е липсващата връзка, която превръща статичните рамки за съответствие в живи, адаптивни системи. Моделирането на намерения в реално време от Procurize дава възможност на екипите по сигурност да бъдат винаги една стъпка пред законодателните промени, да намалят ръчен труд и да поддържат постоянно готово състояние за одит. Като вгражда семантично‑първичен поглед директно в жизнения цикъл на въпросниците, организацията може най-накрая да отговори на въпроса, който е най-важен:

> *„Съответстваме ли на целите на регулатора, днес и утре?“*

---  

## Вижте също
- [Understanding Temporal Knowledge Graphs for Compliance](https://medium.com/@ai-compliance/temporal-knowledge-graphs-4f1d2c) – разбиране на времеви графове за съответствие  
- [Confidential Computing in AI Workloads](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-193/final) – конфиденциално изчисление в AI натоварвания