
# Tehisintellektil põhinev reaalajas läbirääkimiste abiline turvaküsimustike arutelude jaoks

Turvaküsimustikud on muutunud kriitiliseks värbepunktiks B2B SaaS‑tehingutes. Ostjad nõuavad detailsed tõendeid, samas müüjad kiirustavad pakkuma täpseid ja ajakohaseid vastuseid. Protsess liigub sageli e-posti‑raskete sõnumivahetuste suunas, mis aeglustab lepinguid, toob kaasa inimvigu ning jätab nõuetele vastavate meeskondade väsinud.

Siseneb **AI‑põhine reaalajas läbirääkimiste abiline (RT‑NegoAI)** – vestlus‑AI kiht, mis asetseb ostja turvakontrolli portaali ja müüja poliitikareposi vahel. RT‑NegoAI jälgib reaalajas dialoogi, tõstab koheselt esile asjakohased poliitikaklauslid, simuleerib ettepanekutega kaasnevat mõju ning genereerib nõudmisel automaatselt tõendi‑killukesi. Sisuliselt muudab see staatilise küsimustiku dünaamiliseks, koostöö‑läbirääkimiste põrandaks.

Alljärgnevalt käsitleme RT‑NegoAI põhikontseptsioone, tehnilist arhitektuuri ja praktilisi eeliseid ning pakume samm‑sammult juhendit SaaS‑ettevõtetele, kes on valmis tehnoloogiat kasutusele võtma.

---  

## 1. Miks reaalajas läbirääkimised loevad  

| Probleem | Traditsiooniline lähenemine | AI‑põhine reaalajas lahendus |
|----------|---------------------------|------------------------------|
| **Viivitus** | E-posti ahelad, käsitsi tõendite otsimine – päevad kuni nädalad | Kohene tõendite leidmine ja sünteesimine |
| **Ebaühtlus** | Erinevad meeskonnaliikmed esitavad ebajärjekindlalt | Keskne poliitikamootor tagab ühtsed vastused |
| **Liigne kohustus** | Müüjad lubavad kontrollid, mida neil ei ole | Poliitika‑mõju simulatsioon hoiatab nõuete lünkade eest |
| **Läbipaistvuse puudumine** | Ostjad ei näe, miks kontroll soovitatakse | Visuaalne tõendite päritolu armatuurlaud loob usaldust |

Tulemuseks on lühem müügitsükkel, kõrgem võidumäär ja nõuete täitmise positsioon, mis skaleerub ärikasvuga.

---  

## 2. RT‑NegoAI põhikomponendid  

```mermaid
graph LR
    A["Ostja portaal"] --> B["Läbirääkimise mootor"]
    B --> C["Poliitika teadmusgraafik"]
    B --> D["Tõendite hankimise teenus"]
    B --> E["Riskiskoori mudel"]
    B --> F["Vestlus UI"]
    C --> G["Poliitika metaandmete pood"]
    D --> H["Dokumendi AI indeks"]
    E --> I["Ajalooline rikkumiste andmebaas"]
    F --> J["Reaalajas vestluse liides"]
    J --> K["Reaalajas soovituskiht"]
```

**Sõlmede selgitused**

* **Ostja portaal** – SaaS‑ostja turvaküsimustiku kasutajaliides.  
* **Läbirääkimise mootor** – Peamine orkestreerija, mis võtab kasutaja sisendi, suunab see alateenustele ja tagastab soovitused.  
* **Poliitika teadmusgraafik** – Graafikuupõhine esitus kõigist ettevõtte poliitikatest, klauslitest ja nende regulatiivsetest seostest.  
* **Tõendite hankimise teenus** – Retrieval‑Augmented Generation (RAG) tehnoloogia, mis tõmbab asjakohaseid artefakte (nt SOC‑2 aruanded, auditilogid).  
* **Riskiskoori mudel** – Kergekaaluline GNN, mis ennustab reaalajas ettepaneku poliitika muutmise riskimõju.  
* **Vestlus UI** – Front‑endi vestlusaken, mis süstib soovitused otse küsimustiku redigeerimisvaatesse.  
* **Reaalajas vestluse liides** – Võimaldab ostjal ja müügijal arutada vastuseid, samal ajal AI märkides vestlust.

---  

## 3. Poliitika mõju simulatsioon reaalajas  

Kui ostja küsib kontrolli kohta (nt “Kas krüpteerite andmeid puhkeasendis?”), teeb RT‑NegoAI rohkem kui lihtsalt jah/ei vastuse. See käivitab **simulatsioonitoru**:

1. **Klausli tuvastamine** – Otsib teadmusgraafikust täpset poliitikaklauslit, mis krüpteerimise käsitleb.  
2. **Praeguse oleku hindamine** – Pärib tõendite indeksist kinnituse juurutamise staatusest (nt AWS KMS lubatud, krüpteerimise lipp kõigis teenustes).  
3. **Drifti prognoos** – Kasutab ajalooliste muudatuste logidele treenitud drifti tuvastamise mudelit, et hinnata, kas kontroll jääb järgmistel 30‑90 päevadel nõuetele vastavaks.  
4. **Mõju skoori genereerimine** – Kombineerib drifti tõenäosuse, regulatiivse kaaluga (nt [GDPR](https://gdpr.eu/) vs [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)) ja müüja riskitase üheks arvuliseks indikaatoriks (0‑100).  
5. **“What‑If” stsenaariumide pakkumine** – Näitab ostjale, kuidas hüpoteetiline poliitika muudatus (nt krüpteerimise laiendamine varukoopiatele) muudaks skoori.

Interaktsioon ilmub vastusevälja kõrval märgina:

```
[Krüptimine puhkeasendis] ✔︎
Mõju skoor: 92 / 100
← Klõpsa “What‑If” simulatsiooni jaoks
```

Kui mõju skoor langeb alla konfigureeritud läve (nt 80), pakub RT‑NegoAI automaatselt kõrvaltoimeid ja võimalust luua **ajutine tõendite lisa**, mida saab küsimustikule lisada.

---  

## 4. Tõendite süntees nõudmisel  

Assistent kasutab hübriidset **RAG + Document AI** toru:

* **RAG‑haakija** – Kõikide nõuetele vastavate dokumentide (auditiaruanded, konfiguratsioonitõmmised, kood‑kui‑poliitika failid) vektorid on salvestatud vektor‑andmebaasis. Haakija tagastab päringu jaoks kõige asjakohasemad `k‑tükid`.  
* **Document AI ekstraktor** – Iga tükist ekstraheerib peenhäälestatud LLM struktureeritud väljad (kuupäev, ulatus, kontrolli ID) ja märgistab need regulatiivsete seostega.  
* **Sünteesikiht** – LLM seob ekstraheeritud väljad lühikokkuvõtteks, viidates allikatele muutumatute linkide (nt PDF lehekülje SHA‑256 räsi) kaudu.

Näide krüpteerimise päringu väljundist:

> **Tõend:** “Kõik tootmiskeskkonna andmed on krüpteeritud puhkeasendis AES‑256‑GCM abil AWS KMS kaudu. Krüpteerimine on lubatud Amazon S3, RDS ja DynamoDB teenustes. Vaata [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) Type II aruannet (jaotis 4.2, räsi `a3f5…`).”

Kuna tõendeid luuakse reaalajas, pole müüjal vaja säilitada staatilist eel‑kirjutatud lõikude kogu; AI peegeldab alati viimaseid konfiguratsioone.

---  

## 5. Riskiskoori mudeli üksikasjad  

Riskiskoori komponent on **Graafikne Neuraalne Võrk (GNN)**, mis töötab:

* Sõlme omadused: poliitika klausli metaandmed (regulatiivne kaal, kontrolli küpsuse tase).  
* Serva omadused: loogilised sõltuvused (nt “krüpteerimine puhkeasendis” → “võtmehalduse poliitika”).  
* Ajutised signaalid: viimased muutuse sündmused poliitika logis (viimased 30 päeva).

Treeningandmed koosnevad ajaloolistest küsimustike tulemustest (aktsepteeritud, tagasi lükatud, ümber läbiräägitud) koos järel‑auditide tulemustega. Mudel prognoosib mittenõuete täitmise tõenäosust igale ettepanekule, misjärel pööratakse arv tagasi **mõju skooriks**, mida kasutajad näevad.

Peamised eelised:

* **Selgitatavus** – Graafi servade tähelepanu jälgimisega saab UI‑s esile tuua, millised sõltuvuskontrollid skoori mõjutasid.  
* **Kohandatavus** – Mudelit saab iga tööstusharu (SaaS, FinTech, tervishoid) jaoks finetuned ilma arhitektuuri ümberkujundamiseta.

---  

## 6. UX‑voog – Küsimusest lõpetatud lepinguni  

1. **Ostja küsib:** “Kas teete kolmanda osapoole penetratsioonitestide?”  
2. **RT‑NegoAI** toob „Pen Test“ klausli, kinnitab viimase testiaruande ja näitab usaldusmärki.  
3. **Ostja soovib selgitust:** “Kas saate viia viimase aruande?” – abiline genereerib koheselt allalaaditava PDF‑killuke, millel on turvaline räsi‑link.  
4. **Ostja uurib:** “Mis siis, kui test ei olnud viimases kvartalis tehtud?” – „What‑If“ simulatsioon näitab mõju skoori langust 96‑lt 71‑le ning soovitab parandustegevust (planeeri uus test, lisa proovisoonne auditkava).  
5. **Müügija klõpsab:** “Genereeri proovisoonne kava” – RT‑NegoAI koostab lühikese narratiivi, tõmbab ülesoleva testimise plaani projektihaldustööriistast ja lisab selle proovisoonseks tõendiks.  
6. **Mõlemad pooled nõustuvad** – küsimustiku staatus muutub *Lõpetatud* ja muutumatu auditijälg salvestatakse plokiahela registrile tulevaste nõuetele vastavuse auditide jaoks.

---  

## 7. Rakendamise sinineplaan  

| Kiht | Tehnoloogiline virn | Peamised ülesanded |
|------|--------------------|--------------------|
| **Andmete sissekanne** | Apache NiFi, AWS S3, GitOps | Pidev poliitika‑dokumentide, auditiaruannete ja konfiguratsioonitõmmiste import |
| **Teadmusgraafik** | Neo4j + GraphQL | Salvestab poliitikad, kontrollid, regulatiivsed seosed ja sõltuvused |
| **Haaldusmootor** | Pinecone või Milvus vektor‑DB, OpenAI embeddings | Kiire sarnasusotsing kõigi nõuetele vastavate artefaktide vahel |
| **LLM taust** | Azure OpenAI Service (GPT‑4o), LangChain | Orkestreerib RAG‑i, tõendite ekstraheerimise ja narratiivi genereerimise |
| **Risk GNN** | PyTorch Geometric, DGL | Treenib ja teenindab mõju skoori mudelit |
| **Läbirääkimise orkestrija** | Node.js mikroteenus, Kafka voogedastus | Sündmuspõhine päringute suunamine, simulatsioonide ja UI‑uuenduste haldus |
| **Front‑end** | React + Tailwind, Mermaid visualiseerimiste jaoks | Reaalajas vestlusvidin, soovituskiht, päritoludashbord |
| **Audit‑raamat** | Hyperledger Fabric või Ethereum L2 | Tõendite räside ja läbirääkimiste muutumatute logide salvestamine |

**Rakendamise näpunäited**

* **Null‑usaldus võrk** – Kõik mikroteenused suhtlevad omavahel mutual TLS‑i kaudu; teadmusgraafik asub VPC‑s.  
* **Jälgitavus** – Kasuta OpenTelemetry't iga päringu jälgimiseks: Haakija → LLM → GNN, mis lihtsustab madala kindlustuse vastuste silumist.  
* **Nõuetele vastavus** – Lülita sisse *retrieval‑first* reegel, et mudel ei tooda fakte ilma allikaviiteta.

---  

## 8. Edu mõõtmine  

| KPI | Sihtmärk | Mõõtmismeetod |
|-----|----------|---------------|
| **Lepingu sulgemise kiirus** | 30 % kiiremini sulgemine | Võrdle keskmist päevade arvu küsimustiku vastuvõtmisest lepingu allkirjani |
| **Vastuse täpsus** | 99 % kooskõla auditi tulemustega | Juhuslik 5 % AI‑genereeritud tõendite kontroll auditijärgsete kontrollidega |
| **Kasutajate rahulolu** | ≥ 4.5/5 tärni | Post‑läbirääkimise küsitlus UI‑s |
| **Nõuetele vastavuse drifti avastamine** | > 90 % muudatusi tuvastatud 24 tunniga | Logi drifti tuvastamise latentsus ja võrdle muutuste logiga |

Jätkuv A/B testimine *manuaalse töövoo* ja *RT‑NegoAI‑ga suurendatud töövoo* vahel näitab tegelikku ROI‑d.

---  

## 9. Turvalisus‑ ja privaatsus‑käsitlused  

* **Andmete paiknemine** – Kõik konfidentsiaalsed poliitika‑dokumendid jäävad müüja privaatpilve, ainult vektorid (mitte‑PII) salvestatakse hallatavas vektor‑DB‑s.  
* **Zero‑knowledge tõendid** – Jagades tõendi räsi ostjale, saab RT‑NegoAI tõestada, et räsi vastab allkirjastatud dokumendile, ilma sisu enne ostja autentimist avaldamata.  
* **Differentsiaalne privaatsus** – Riskiskoori mudel lisab treeningandmetele kalibreeritud müra, vältides konfidentsiaalse kontrolli oleku tagasijagamist.  
* **Ligipääsu kontroll** – Rollipõhised õigused tagavad, et ainult volitatud nõuete‑töötajad saavad käivitada “What‑If” simulatsioone, mis võivad avaldada tulevasi teekondi.

---  

## 10. Alustamine – 3‑kuuline pilootkava  

| Faas | Kestus | Tähtajad |
|------|--------|----------|
| **Avastamine & andmete kaardistamine** | 1‑3 nädalat | Kõigi poliitika‑artefaktide inventeerimine, GitOps‑repo loomine, graafiku skeemi definitsioon |
| **Teadmusgraafik & haakija** | 4‑6 nädalat | Neo4j täitmine, vektorite sisestus, relevantsuse valideerimine |
| **LLM & RAG integratsioon** | 7‑9 nädalat | Fine‑tune olemasolevate tõendi‑killukeste peale, kehtesta viitamise reegel |
| **Risk GNN arendus** | 10‑11 nädalat | Treeni ajalooliste küsimustikute tulemustel, saavutada > 80 % AUC |
| **UI & reaalajas vestlus** | 12‑13 nädalat | React vidina loomine, Mermaid visualiseeringute integreerimine |
| **Pilootkäivitus** | 14‑15 nädalat | Valida 2‑3 ostukontakti, koguda KPI‑andmeid |
| **Iteratsioon & skaleerimine** | 16. nädal edasi | Täiusta mudeleid, lisa mitmekeelse toe, laienda kogu müügimeeskonnale |

---  

## 11. Tuleviku arendused  

1. **Mitmekeelne läbirääkimine** – Lisada reaal‑aegne tõlkelõik, mis võimaldab globaalsetel ostjatel saada tõendeid oma emakeeles, säilitades viidete terviklikkuse.  
2. **Hääl‑põhine interaktsioon** – Integratsioon kõne‑tekstiks teenusega, et ostjad saaksid küsimusi esitada video‑demo ajal suuliselt.  
3. **Föderatiivne õpe** – Jagada anonüümsed riskiskoori gradiendi andmed partnerite ökosüsteemi vahel, parandades mudeli üldist jõudlust, säilitades andmete privaatsuse.  
4. **Regulatiivne radar** – Reaalajas tõmmata regulatiivsete uuenduste (nt uued GDPR‑lõikepunktid, PCI‑DSS muudatused) ja automaatselt märgistada mõjutatud klauslid läbirääkimiste käigus.

---  

## 12. Kokkuvõte  

Turvaküsimustikud jäävad B2B SaaS‑tehingute nurgakiviks, kuid traditsiooniline e-posti‑vahetus on jätkusuutmatu. AI‑põhine reaalajas läbirääkimiste abiline, **RT‑NegoAI**, võimaldab:

* **Kiirendada tehingute kiirust** tänu kohesele, tõenditel põhinevale vastusele.  
* **Säilitada nõuete täpsust** reaalajas poliitika‑mõju simulatsiooni ja drifti tuvastamisega.  
* **Suurendada ostjate usaldust** läbi läbipaistva päritolu ja “what‑if” stsenaariumide pakkumise.

RT‑NegoAI rakendamine nõuab teadmusgraafiku konstrueerimist, RAG‑põhist tõendite hankimist ja graafikupõhist riskimudelit – tehnoloogiad, mis on juba küps compliance‑AI virnas. Selge pilootkava ja KPI‑jälgimisega saab iga SaaS‑ettevõte muutuda koormavaks nõuete täitmise punktiks ja muuta seda koormavat sammukest konkurentsieeliseks.