
# Μηχανή Προσαρμοστικής Συνοπτικής Απόδειξης για Ερωτηματολόγια Προμηθευτών σε Πραγματικό Χρόνο

Οι επιχειρήσεις σήμερα λαμβάνουν δεκάδες ερωτηματολόγια ασφαλείας κάθε εβδομάδα—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, C5 και ένα αυξανόμενο σύνολο βιομηχανικών ερευνών. Οι αιτούντες συνήθως επικολλούν τις απαντήσεις σε μια διαδικτυακή φόρμα, επισυνάπτουν PDF και στη συνέχεια ξοδεύουν ώρες ελέγχοντας ότι κάθε απόδειξη ταιριάζει με τον ισχυριζόμενο έλεγχο. Η χειροκίνητη εργασία δημιουργεί bott‑lenecks, αυξάνει τον κίνδυνο ασυνέπειας και αυξάνει το κόστος λειτουργίας.

**Procurize AI** έχει ήδη αντιμετωπίσει πολλά προβλήματα με ορχήστρωση εργασιών, συνεργατικά σχόλια και AI‑δημιουργημένα προσχέδια απαντήσεων. Το επόμενο βήμα είναι η **διαχείριση αποδείξεων**: πώς να παρουσιάσουμε το σωστό τεκμήριο—πολιτική, αναφορά ελέγχου, στιγμιότυπο ρυθμίσεων—in την ακριβή μορφή που αναμένει ο αξιολογητής, διασφαλίζοντας παράλληλα ότι η απόδειξη είναι φρέσκια, σχετική και ελεγχόμενη.

Σε αυτό το άρθρο αποκαλύπτουμε τη **Μηχανή Προσαρμοστικής Συνοπτικής Απόδειξης (AESE)**—μια αυτο‑βελτιστοποιούμενη υπηρεσία AI που:

1. **Εντοπίζει** το βέλτιστο τμήμα απόδειξης για κάθε ερώτηση ερωτηματολογίου σε πραγματικό χρόνο.  
2. **Συνοψίζει** το τμήμα σε μια σύντομη, έτοιμη για ρυθμιστές αφήγηση.  
3. **Συνδέει** τη σύνοψη με το έγγραφο προέλευσης σε ένα γνώγραφο ελεγχόμενο εκδόσεων.  
4. **Επικυρώνει** το αποτέλεσμα έναντι των πολιτικών συμμόρφωσης και εξωτερικών προτύπων χρησιμοποιώντας ένα LLM ενισχυμένο με RAG.  

Το αποτέλεσμα είναι μια **απάντηση με ένα κλικ** που μπορεί να ελεγχθεί, εγκριθεί ή παρακαμφθεί από άνθρωπο, ενώ το σύστημα καταγράφει ένα αδιάλειπτο ίχνος προέλευσης.

---

## Γιατί η Παραδοσιακή Διαχείριση Αποδείξεων Αποτυγχάνει

| Περιορισμός | Κλασική Προσέγγιση | Πλεονέκτημα AESE |
|-------------|--------------------|-------------------|
| **Χειροκίνητη Αναζήτηση** | Οι αναλυτές ασφαλείας περιηγούνται σε SharePoint, Confluence ή τοπικούς δίσκους. | Αυτόματη σημασιολογική αναζήτηση σε μια ομοσπονδιακή αποθήκη. |
| **Στατικές Συνημμμένες** | Πίνακες PDF ή screenshots επισυνάπτονται αμετάβλητα. | Δυναμική εξαγωγή μόνο των απαιτούμενων ενοτήτων, μειώνοντας το μέγεθος. |
| **Απόσταση Εκδόσεων** | Συχνά επισυνάπτονται παλιές αποδείξεις. | Η εκδοτική έκδοση του κόμβου γνώγραφου εγγυάται το πιο πρόσφατο εγκεκριμένο τεκμήριο. |
| **Χωρίς Συγκεκριμένη Λογική** | Οι απαντήσεις αντιγράφονται κυριολεκτικά, χάνεται η λεπτότητα. | Συνοπτική λογική μέσω LLM που εναρμονίζει τη γλώσσα με τον τόνο του ερωτηματολογίου. |
| **Κενά Ελέγχου** | Δεν υπάρχει εντοπισιμότητα από την απάντηση στην πηγή. | Ακμές προέλευσης στο γράφο δημιουργούν επαληθεύσιμη διαδρομή ελέγχου. |

Αυτά τα κενά μεταφράζονται σε **30‑50 % μεγαλύτερο χρόνο ανταπόκρισης** και αυξημένη πιθανότητα αποτυχίας συμμόρφωσης. Το AESE αντιμετωπίζει όλα αυτά σε μια ενιαία, συνεκτική αλυσίδα επεξεργασίας.

---

## Κεντρική Αρχιτεκτονική του AESE

Η μηχανή χτίζεται γύρω από τρία στενά συνδεδεμένα επίπεδα:

1. **Σημασιολογικό Επίπεδο Ανάκτησης** – Χρησιμοποιεί ένα υβριδικό ευρετήριο RAG (πυκνά διανύσματα + BM25) για να φέρει υποψήφια τμήματα απόδειξης.  
2. **Επίπεδο Προσαρμοστικής Συνοπτικής** – Ένα προσαρμοσμένο LLM με πρότυπα ερωτημάτων που προσαρμόζονται στο πλαίσιο του ερωτηματολογίου (βιομηχανία, κανονισμός, επίπεδο κινδύνου).  
3. **Επίπεδο Γράφου Προέλευσης** – Ένα γράφο ιδιοτήτων που αποθηκεύει κόμβους αποδείξεων, κόμβους απαντήσεων και ακμές «derived‑from», εμπλουτισμένα με εκδοτική διαχείριση και κρυπτογραφικές κατακερματιστικές τιμές.

Παρακάτω φαίνεται ένα διάγραμμα Mermaid που απεικονίζει τη ροή δεδομένων από το αίτημα ερωτηματολογίου μέχρι την τελική απάντηση.

```mermaid
graph TD
    A["Questionnaire Item"] --> B["Intent Extraction"]
    B --> C["Semantic Retrieval"]
    C --> D["Top‑K Fragments"]
    D --> E["Adaptive Prompt Builder"]
    E --> F["LLM Summarizer"]
    F --> G["Summarized Evidence"]
    G --> H["Provenance Graph Update"]
    H --> I["Answer Publication"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*All node labels are surrounded by double quotes as required.*

---

## Βήμα‑Βήμα Ροή Εργασίας

### 1. Εξαγωγή Πρόθεσης

Όταν ο χρήστης ανοίγει ένα πεδίο ερωτηματολογίου, η διεπαφή στέλνει το ακατέργαστο κείμενο ερώτησης σε ένα ελαφρύ μοντέλο πρόθεσης. Το μοντέλο ταξινομεί το αίτημα σε μία από τις **κατηγορίες αποδείξεων** (πολιτική, αναφορά ελέγχου, ρύθμιση, απόσπασμα λογισμού, εξωτερική βεβαίωση).

### 2. Σημασιολογική Ανάκτηση

Η ταξινομημένη πρόθεση ενεργοποιεί ένα ερώτημα ενάντια στο υβριδικό ευρετήριο RAG:

- **Πυκνά διανύσματα** δημιουργούνται από έναν κωδικοποιητή που έχει εκπαιδευτεί πάνω στο εσωτερικό σύνολο συμμόρφωσης της εταιρείας.  
- **BM25** παρέχει λεκτική αντιστοίχιση για κανονιστικές αναφορές (π.χ. “ISO 27001 A.12.1”).

Η μηχανή επιστρέφει τα **Top‑K** (προεπιλογή = 5) τμήματα, καθένα με ένα ελαφρύ αρχείο μεταδεδομένων:

```json
{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}
```

### 3. Δημιουργός Προσαρμοσμένου Ερωτήματος

Το σύστημα κατασκευάζει ένα δυναμικό ερώτημα που ενσωματώνει:

- Το αρχικό κείμενο ερωτήματος.  
- Τα επιλεγμένα τμήματα αποδείξεων (ως μια σύντομη λίστα bullet).  
- Οδηγίες τόνου κανονισμού (π.χ. “χρησιμοποίησε παθητική φωνή, αναφορά αριθμών παραγράφων”).  

Παράδειγμα αποσπάσματος ερωτήματος:

```
You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.
```

### 4. Συνοπτικό Μοντέλο LLM

Ένα **προσαρμοσμένο μοντέλο LLM** (π.χ. ένα μοντέλο 13 B που είναι fine‑tuned πάνω σε 10 k ιστορικά ζεύγη ερωτηματολογίου‑απόδειξης) επεξεργάζεται το ερώτημα. Το μοντέλο παρέχει μια σύνοψη που:

- **Αναφέρει** την ακριβή πηγή απόδειξης (π.χ. “βλέπε το §4.2 της Πολιτικής Πρόσβασης”).  
- **Διατηρεί** τη γλώσσα συνεπή με τις προηγούμενες εγκεκριμένες απαντήσεις (μέσω few‑shot παραδειγμάτων).  

Τυπική έξοδος:

> “We enforce least‑privilege access through role‑based controls defined in Access Control Policy § 4.2. Permissions are reviewed quarterly, as documented in the Q3‑2024 Audit Report, which confirmed 100 % compliance with the defined roles.”

### 5. Ενημέρωση Γράφου Προέλευσης

Ο κόμβος απάντησης δημιουργείται στο γράφο με ιδιότητες:

- `answer_id`, `question_id`, `generated_at`, `model_version`.  
- Ακμές `DERIVED_FROM` που συνδέουν με κάθε κόμβο αποδείξεων προέλευσης.  

Κάθε ακμή αποθηκεύει το `hash` του τμήματος προέλευσης, εξασφαλίζοντας αμεταβλητότητα. Ο γράφος αποθηκεύεται σε μια **βάση δεδομένων υποστηριζόμενη από Merkle‑tree**, επιτρέποντας ανίχνευση παρεμβολής και κρυπτογραφική επαλήθευση.

### 6. Δημοσίευση Απάντησης & Ανθρώπινη Επισκόπηση

Η παραγόμενη απάντηση εμφανίζεται στη διεπαφή ερωτηματολογίου με κουμπί **«Προβολή Απόδειξης»**. Η κίνηση αποκαλύπτει τα συνδεδεμένα τμήματα, τις εκδόσεις τους και **ψηφιακή υπογραφή**. Οι αξιολογητές μπορούν να:

- **Εγκαρπώσουν** (δημιουργεί αμετάβλητο αρχείο ελέγχου).  
- **Επεξεργαστούν** (δημιουργεί νέα έκδοση κόμβου απάντησης).  
- **Απορρίψουν** (τη δεδομένα τροφοδοτούνται πίσω στο κύκλο RLHF).

---

## Ενίσχυση Μάθησης από Ανθρώπινη Ανατροφοδότηση (RLHF)

Το AESE εφαρμόζει έναν ελαφρύ κύκλο RLHF:

1. Καταγραφή ενεργειών αξιολογητών (εγκαρπωση/επεξεργασία/απόρριψη) μαζί με χρονικές σφραγίδες.  
2. Μετάφραση επεξεργασιών σε **δεδομένα προτίμησης ζεύγους** (αρχική vs. επεξεργασμένη απάντηση).  
3. Περιοδική προσαρμογή του LLM πάνω σε αυτές τις προτιμήσεις χρησιμοποιώντας αλγόριθμο Proximal Policy Optimization (PPO).  

Με τον χρόνο, το μοντέλο εσωτερικεύει τη δική σας εταιρική ορολογία, μειώνοντας την ανάγκη χειροκίνητης παρέμβασης έως **70 %**.

---

## Εγγυήσεις Ασφάλειας και Συμμόρφωσης

| Ανησυχία | Μέτρο AESE |
|----------|------------|
| **Διαρροή Δεδομένων** | Όλη η ανάκτηση και παραγωγή συμβαίνουν μέσα σε VPC. Τα βάρη του μοντέλου δεν εξέρχονται ποτέ από το ασφαλές περιβάλλον. |
| **Ανιχνευσιμότητα Παρεμβολής** | Κρυπτογραφικά hashes αποθηκευμένα σε αμετάβλητες ακμές γράφου· οποιαδήποτε τροποποίηση ακυρώνει την υπογραφή. |
| **Συμμόρφωση με Κανονισμούς** | Πρότυπα ερωτημάτων ενσωματώνουν κανόνες αναφορών για συγκεκριμένους κανονισμούς· το μοντέλο ελέγχεται τριμηνιαίως. |
| **Απόρρητο** | Ευαίσθητο PII φιλτράρεται κατά την ευρετηρίαση με φίλτρο διαφορικής ιδιωτικότητας. |
| **Επεξηγησιμότητα** | Η απάντηση περιλαμβάνει “ίχνος πηγής” που μπορεί να εξαχθεί ως PDF αρχείο ελέγχου. |

---

## Μετρήσεις Απόδοσης

| Μετρική | Βασική (Χειροκίνητη) | AESE (Πιλοτική) |
|---------|----------------------|-----------------|
| Μέσος χρόνος απόκρισης ανά στοιχείο | 12 λεπτά (αναζήτηση + συγγραφή) | 45 δευτ. (αυτόματη σύνοψη) |
| Μέγεθος επισυναπτόμενων αποδείξεων | 2,3 MB (πλήρες PDF) | 215 KB (εξαγόμενο τμήμα) |
| Ποσοστό έγκρισης με την πρώτη προσπάθεια | 58 % | 92 % |
| Πλήρης Ιχνηλασιμότητα Ελέγχου | 71 % (έλλειψη εκδοτικής πληροφορίας) | 100 % (έγγραφο‑γράφος) |

Τα παραπάνω προέρχονται από ένα εξάμηνο πιλοτικής εφαρμογής σε μιας μεσαίου μεγέθους SaaS εταιρεία που διαχειρίζεται ~1.200 ερωτηματολόγια προς μήνα.

---

## Ενσωμάτωση με την Πλατφόρμα Procurize

Το AESE εκτίθεται ως **micro‑service** με RESTful API:

- `POST /summarize` – λαμβάνει `question_id` και προαιρετικά `context`.  
- `GET /graph/{answer_id}` – επιστρέφει δεδομένα προέλευσης σε JSON‑LD.  
- `WEBHOOK /feedback` – λαμβάνει δράσεις αξιολογητών για RLHF.

Η υπηρεσία μπορεί να **συνδεθεί σε οποιαδήποτε υπάρχουσα ροή εργασίας**—είτε πρόκειται για προσαρμοσμένο σύστημα ticketing, pipeline CI/CD για ελέγχους συμμόρφωσης, ή απευθείας στην διεπαφή Procurize μέσω ενός ελαφρού SDK JavaScript.

---

## Οδικός Χάρτης για το Μέλλον

1. **Πολυμορφικές Αποδείξεις** – Ενσωμάτωση screenshots, διαγραμμάτων αρχιτεκτονικής και αποσπασμάτων κώδικα μέσω LLM με δυνατότητα όρασης.  
2. **Ομοσπονδιακό Γνώγραμμα** – Διευκόλυνση ασφαλούς κοινής χρήσης κόμβων αποδείξεων μεταξύ συνεργατών, διατηρώντας την προέλευση.  
3. **Πρόσβαση Μηδενικής Εμπιστοσύνης** – Εφαρμογή πολιτικών βάσει χαρακτηριστικών στις ερωτήσεις του γράφου, ώστε μόνο εξουσιοδοτημένοι ρόλοι να βλέπουν ευαίσθητα τμήματα.  
4. **Μηχανή Προβλέψεων Κανονισμών** – Συνδυασμός AESE με μοντέλο πρόγνωσης αλλαγών κανονισμών για προληπτική επισήμανση κενών αποδείξεων.

---

## Συμπέρασμα

Η Μηχανή Προσαρμοστικής Συνοπτικής Απόδειξης μετατρέπει το επώδυνο βήμα **«βρες‑και‑συνάρτησε»** σε μια **αβίαστη, AI‑οδηγούμενη εμπειρία** που παρέχει:

- **Ταχύτητα** – Άμεσες απαντήσεις χωρίς να θυσιάζεται το βάθος.  
- **Ακρίβεια** – Συνοπτική λογική προσαρμοσμένη στο πρότυπο.  
- **Ελεγχόμενη Ιχνηλασιμότητα** – Αδιάλειπτο ίχνος προέλευσης για κάθε απάντηση.  

Συνδυάζοντας ανάκτηση‑εμπλουτισμένη παραγωγή, προσαρμοσμένα ερωτήματα και έναν γνώγραμμα ελεγχόμενο εκδόσεων, το AESE ανεβάζει τον πήχη για την αυτοματοποίηση συμμόρφωσης. Οι οργανισμοί που υιοθετούν αυτήν τη δυνατότητα μπορούν να περιμένουν ταχύτερη ολοκλήρωση συμφωνιών, μειωμένο κίνδυνο ελέγχων και ένα μετρήσιμο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στην ολοένα πιο ασφαλιστική αγορά B2B.