
# AI‑põhine kavatsus‑põhine marsruutimismootor reaalajas tarnija küsimustiku koostööks

Tarnijate turvaküsimustikud on muutunud kitsaskeseks kiiresti kasvavate SaaS‑ettevõtete jaoks. Iga uus kliendi päring käivitab käsitsi toimuva käigujõu kaskaadi: turva‑analüütik tõmbab viimase poliitika, õigus‑konsultant kontrollib sõnastust, toote‑insener täpsustab tehnilisi rakendusi ja lõplik vastus koondatakse PDF‑iks. See killustatud töövoog viib **pikkade tööaegade, ebatäpsete vastuste ja auditeerimisriskide** tekkeni.

Mida oleks, kui platvorm ise mõistaks *miks* küsimus esitatakse, *kel* on parimad teadmised sellele vastamiseks, ja *millal* vastus on vajalik, ning suunaks päringu automaatselt õigele inimesele — *reaalajas*? Tutvustame **AI‑põhist kavatsus‑põhist marsruutimismootorit (IBRE)**, Procurize AI platvormi põhikomponenti, mis ühendab **teadmistegraafi‑semantika**, **retrieval‑augmented generation (RAG)** ja **pideva tagasiside** abil koostööd küsimustike vastamisel masinate kiirusega.

> **Olulised õppetunnid**
> - Kavatsuse tuvastamine muudab toor küsimustiku teksti struktureeritud äri‑kavatsusteks.
> - Dünaamiline teadmistegraaf seob kavatsused omanike, tõendusmaterjalide ja poliitikaversioonidega.
> - Reaalajas marsruutimine kasutab LLM‑põhist kindlustus­skoori ja töökoormuse tasakaalustamist.
> - Pidevad õppe‑silmused täpsustavad kavatsusi ja marsruutimispoliitikaid pärast esitamist toimuvate auditite põhjal.

---

## 1. Tekstist kavatsuseni – semantiline parsingu kiht

IBRE esimene samm on teisendada vabas vormis küsimus (nt *„Kas krüpteerite puhkeandmeid?“*) **kanoniliseks kavatsuseks**, millega süsteem saab tegutseda. See toimub kaheastmelise torujuhtme abil:

1. **LLM‑põhine üksuste ekstraheerimine** – kerge LLM (nt Llama‑3‑8B) ekstraheerib võtmeüksused: *krüpteerimine*, *andmed puhkeolekus*, *ulatus*, *vastavusraamistik*.
2. **Kavatsuse klassifitseerimine** – ekstraheeritud üksused sisestatakse peenhäälestatud klassifikaatorisse (BERT‑põhine), mis seob need **~250 kavatsusega** (nt `EncryptDataAtRest`, `MultiFactorAuth`, `IncidentResponsePlan`).

Tekkinud kavatsusobjekt sisaldab:
- `intent_id`
- `confidence_score`
- `linked_policy_refs` (**[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, sisepoliitika ID‑d)
- `required_evidence_types` (konfiguratsioonifail, audit‑logi, kolmanda osapoole kinnitused)

**Miks kavatsus on oluline:**  
Kavatsused toimivad *stabiilse lepinguna* küsimustiku sisu ja alljärgse töövoo vahel. Isegi kui sõnastus muutub („Kas teie andmed on krüpteeritud puhkeolekus?“ vs. „Kas kasutate krüpteerimist puhkeandmete jaoks?“) tuvastatakse sama kavatsus, tagades järjekindla marsruutimise.

---

## 2. Teadmistegraaf kui kontekstuaalne selgroo

**Omaduste‑graaf andmebaas** (Neo4j või Amazon Neptune) salvestab suhted:

- **Kavatsused** ↔ **Omanikud** (turvainsenerid, õigusnõustajad, tootejuhtid)
- **Kavatsused** ↔ **Tõendus‑artefaktid** (poliitikadokumendid, konfiguratsioonipildid)
- **Kavatsused** ↔ **Regulatiivsed raamistikud** (**SOC 2**, **ISO 27001**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**)
- **Omanikud** ↔ **Töökoormus & Saadavus** (hetkel töötegemise järjekord, ajavöönd)

Iga sõlme märgend on string, mis on jutumärkides, vastavalt Mermaid süntaksile hilisemate visualiseerimiste jaoks.

```mermaid
graph LR
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"owned by"| "Owner: Security Engineer"
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"requires"| "Evidence: Encryption Policy"
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"complies with"| "Regulation: ISO 27001"
    "Owner: Security Engineer" -->|"available"| "Status: Online"
    "Owner: Security Engineer" -->|"workload"| "Tasks: 3"
```

Graaf on **dünaamiline** — iga kord, kui uus küsimustik üles laaditakse, leitakse olemasolevast sõlmedest vastav kavatsus või luuakse see lennult. Omanikute ühendused arvutatakse uuesti **bipartite matching algoritmi** abil, mis tasakaalustab teadmiste, praeguse koormuse ja **[SLA](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement)** tähtaegadega.

---

## 3. Reaalajas marsruutimise mehhanism

Kui küsimus saabub:

1. **Kavatsuse tuvastus** annab kavatsuse ja kindlustus‑skoori.
2. **Graafi päring** toob kandidaadi‑omanikud ja seotud tõendid.
3. **Skoorimismootor** hindab:
   - **Ekspertiisi sobivus** (`expertise_score`) – põhineb ajaloolisel vastuse kvaliteedil.
   - **Saadavus** (`availability_score`) – reaalajas olek Slack/Teams kohaloleku API‑de kaudu.
   - **SLA‑kiirus** (`urgency_score`) – saadud küsimustiku tähtaegast.
4. **Koguskoor** = kaalutud summa (konfigureeritav policy‑as‑code abil).

Kandidaat‑omanik, kellel on kõrgeim koguskoor, saab **automaatselt genereeritud ülesande** Procurize’is, millele on lisatud:
- Originaalküsimus,
- Tuvastatud kavatsus,
- Lingid kõige asjakohasematele tõenditele,
- Soovitatud vastusefragmentid RAG‑st.

Kui kindlustus‑skoor langeb alla lävendini (nt 0,65), suunatakse ülesanne **inimese‑in‑the‑loop ülevaatusjärjekorda**, kus compliance‑juht kinnitab kavatsuse enne jaotamist.

### Näide marsruutimisotsusest

| Omanik | Asjatundlikkus (0‑1) | Saadavus (0‑1) | Kiirus (0‑1) | Kokkuvõte |
|-------|----------------------|----------------|--------------|-----------|
| Alice (Sec Eng) | 0,92 | 0,78 | 0,85 | **0,85** |
| Bob (Legal) | 0,68 | 0,95 | 0,85 | 0,79 |
| Carol (Prod) | 0,55 | 0,88 | 0,85 | 0,73 |

Alice saab ülesande koheselt ning süsteem logib marsruutimisotsuse auditeerimise jaoks.

---

## 4. Pidevad õpitsükkel

IBRE ei ole staatiline. Pärast küsimustiku täitmist tarbib platvorm **post‑esitamise tagasisidet**:

- **Vastuse täpsuse ülevaade** — auditörid hindavad vastuse asjakohasust.
- **Tõendus‑lõhe tuvastamine** — kui viidatud tõendus on aegunud, märgitakse poliitika‑sõlm.
- **Omaniku jõudlus‑metriikad** — edukuse määr, keskmine reageerimisaja, ümberjaotuste sagedus.

Need signaalid sisenevad kahte õppe‑toru:

1. **Kavatsuse täpsustamine** — valesti klassifitseerimise korral käivitub pooljuhendatud ümbertreenimine.
2. **Marsruutimispoliitika optimeerimine** — reinforcement learning (RL) uuendab ekspert‑, saadavus‑ ja kiirusekaalu, maksimeerides SLA‑täitmist ja vastuse kvaliteeti.

Tulemuseks on **iseenda optimeeruv mootor**, mis igas küsimustiku tsüklis paremaks muutub.

---

## 5. Integreerimismaastik

IBRE on kujundatud **mikroteenuseks**, mida saab ühendada olemasolevate tööriistadega:

| Integratsioon | Eesmärk | Näide |
|---------------|---------|-------|
| Slack / Microsoft Teams | Reaalajas teavitused & ülesande aktsepteerimine | `/procure assign @alice` |
| Jira / Asana | Piletite loomine keerukate tõendusmaterjalide kogumiseks | Automaatselt loo *Evidence Collection* pilet |
| Dokumendihaldus (SharePoint, Confluence) | Uuendatud poliitika‑artefaktide hankimine | Võta viimase krüpteerimispoliitika versioon |
| CI/CD torud (GitHub Actions) | Käivitada compliance‑kontrollid uute väljalasete korral | Käivita poliitika‑as‑code test pärast iga buildi |

Kõik suhtlus toimub **mutuaalse TLS‑i** ja **OAuth 2.0** abil, tagades, et tundlikud küsimustiku andmed ei lahku turvalisest perimeetrist.

---

## 6. Auditeeritav jälg ja compliance‑eelised

Iga marsruutimisotsus loob muutumatuid logikirjeid:

```json
{
  "question_id": "Q-2025-437",
  "intent_id": "EncryptDataAtRest",
  "assigned_owner": "alice@example.com",
  "routing_score": 0.85,
  "timestamp": "2025-12-11T14:23:07Z",
  "evidence_links": [
    "policy://encryption/2025-09",
    "artifact://config/production/db"
  ],
  "confidence": 0.93
}
```

Selle JSON‑i salvestamine **lisasõnalises register** (nt Amazon QLDB või plokiahela‑põhine register) täidab **SOX** ja **GDPR** jälgitavuse nõudeid. Auditorid saavad taasesitada täpselt, miks iga vastus anti, vähendades **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** auditite ajal tõendipäringu tsüklit.

---

## 7. Reaalmaailma mõju – kiire juhtumiuuring

**Ettevõte:** FinTech SaaS “SecurePay” (Series C, 200 töötajat)  
**Probleem:** Keskmine küsimustiku aeg — 14 päeva, 30 % SLA‑rikkumisi.  
**Lahendus:** IBRE juurutamine 200‑sõnalise teadmistegraafiga, ühendatud Slacki ja Jiraga.  
**Tulemused (90‑päevane piloot):**

| Näitaja | Enne | Pärast |
|--------|------|--------|
| Keskmine reageerimisaeg | 14 päeva | 2,3 päeva |
| SLA‑täitmine | 68 % | 97 % |
| Käsitsi marsruutimise tööaeg (tunnid/nädal) | 12 h | 1,5 h |
| Auditi tõendipuudujad | 5/tavaaudit | 0,8/tavaaudit |

ROI arvutati **6,2×** esimese kuue kuu jooksul, peamiselt lepingute kiirendamise ja auditikulude vähenemise tõttu.

---

## 8. Tuleviku suunad

1. **Rist‑tenantide kavatsuse liitmine** — mitme kliendi kavatsusdefinitsioonide jagamine andmeisolatsiooni säilitades, kasutades federatiivset õppimist.
2. **Zero‑Trust verifikatsioon** — homomorfse krüpteerimise ja kavatsuse marsruutimise kombineerimine, et hoida tundlikku küsimustiku sisu isegi marsruutimismootorile peidetuna.
3. **Prognoosiv SLA‑modelleerimine** — ajaseriaali ennustamine, et ette näha küsimustike tippkoormusi (nt toote käivituse järel) ja ennetavalt suurendada marsruutimisvõimsust.

---

## 9. IBRE‑ga alustamine

1. **Lülita sisse Intent Engine** Procurize → Settings → AI Modules.  
2. **Määra oma kavatsuste taksonoomia** (või impordi vaikimisi pakett).  
3. **Seosta omanikud** kasutajakontodega kavatsuse siltide alusel.  
4. **Ühenda tõendusallikad** (dokumendihaldus, CI/CD artefaktid).  
5. **Käivita pilootküsimustik** ja jälgi marsruutimise armatuurlaua statistikat.

Detailne samm‑sammult juhend on olemas **Procurize Help Center’is** jaotis *AI‑Driven Routing*.

---

## <span class='highlight-content'>Vaata</span> Also
- [Zero‑Trust Architecture for AI‑Driven Automation – NIST SP 800‑207](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final)