
# AI‑põhine kohanduv küsimuste voogumootor nutikate turvaküsimustike jaoks

Turvaküsimustikud on igas müügipartneri hindamise, auditi ja nõuetele vastamise ülevaate väravakaits. Traditsiooniline staatiline vorm sundib vastajaid läbima pikki, tihti asjakohatuid küsimuste loendeid, mis viivad väsimuseni, vigadeni ning viivitavad lepingulisi protsesse. Mis oleks, kui küsimustik suudaks *mõelda* – kohandades oma teed jooksvalt, sõltuvalt kasutaja varasematest vastustest, organisatsiooni riskiprofiilist ja reaalajas olemasoleva tõendusmaterjali kättesaadavusest?

Siia astub **Kohanduv Küsimuste Voogumootor (AQFE)**, uus AI‑põhine komponent Procurize platvormil. See ühendab suure keelemudelite (LLM‑de), tõenäosuslike riskihindamiste ja käitumisanalüütika ühte tagasiside tsüklisse, mis pidevalt ümberkujundab küsimustiku teekonda. Alljärgnevalt uurime arhitektuuri, põhialgoritme, rakendamist ja mõõdetavat ärilist mõju.

---

## Sisukord
1. [Miks kohanduvad küsimuste vood on olulised](#miks-kohanduvad-küsimuste-vood-on-olulised)  
2. [Põhiarhitektuuri ülevaade](#põhiarhitektuuri-ülevaade)  
   1. [Riskihindamise teenus](#riskihindamise-teenus)  
   2. [Käitumis­insigt­mootor](#käitumis‑insigt‑mootor)  
   3. [LLM‑põhine küsimuste generaator](#llm‑põhine‑küsimuste‑generaator)  
   4. [Orkestreerimiskihis](#orkestreerimiskihis)  
3. [Algoritmilised üksikasjad](#algoritmilised-üksikasjad)  
   1. [Dünaamiline Bayesi võrk vastuste levitamiseks](#dünaamiline-bayesi-võrk-vastuste-levitamiseks)  
   2. [Promptide keti strateegia](#promptide-keti-strateegia)  
4. [Mermaid diagramm andmevoost](#mermaid-diagramm-andmevoost)  
5. [Rakenduse mustand (sammpaar‑sammpaar)](#rakenduse-mustand-samppaar‑sammpaar)  
6. [Turvalisus, auditeerimine ja nõuete täitmise kaalutlused](#turvalisus‑auditeerimine-ja-nõuete-täitmise-kaalutlused)  
7. [Jõudluse näitajad & ROI](#jõudluse-näitajad--roi)  
8. [Tuleviku täiustused](#tuleviku-täiustused)  
9. [Kokkuvõte](#kokkuvõte)  
10. [Seotud artiklid](#seotud-artiklid)

---

## Miks kohanduvad küsimuste vood on olulised

| Valu­punkt | Traditsiooniline lähenemine | Kohanduv lähenemine |
|------------|-----------------------------|---------------------|
| **Pikkus** | Fikseeritud loend 200+ küsimust | Dünaamiliselt kärpib *asjakohasele* alamhulgale (tihti < 80) |
| **Ebakohased üksused** | Ühe‑suuruse‑kõigile, tekitab “müra” | Kontekstitundlik vahelejätmine varasemate vastuste põhjal |
| **Riskita tunneb** | Käsitsi riskihindamine järel | Reaalajas riskiuuendused iga vastuse järel |
| **Kasutaja väsimus** | Suur hülgamissagedus | Nutikas harunemine hoiab kasutajad kaasatuna |
| **Auditijälg** | Lineaarne logi, keeruline siduda riskimuutustega | Sündmuspõhine audit koos riskiseisundi hetktõmmetega |

Küsimustiku elluviimine – võimaldades tal *reageerida* – võimaldab organisatsioonidel saavutada **30‑70 %** lühemat täitmisaja, suurendada vastuste täpsust ja pakkuda audit‑valmis, riskiga joondatud tõendusmaterjali.

---

## Põhiarhitektuuri ülevaade

AQFE koosneb neljast laialt lahendusest teenusest, mis suhtlevad **sündmuspõhise sõnumbussi** (nt Apache Kafka) kaudu. See lahus tagab skaleeritavuse, veakindluse ning lihtsa integreerimise olemasolevate Procurize moodulitega, nagu Tõendus‑orkestreerimismootor või Teadmiste Graafik.

### Riskihindamise teenus
* **Sisend:** Praegune vastuse koormus, ajalooline riskiprofiil, regulatiivne kaalutsemismaatriks.  
* **Protsess:** Arvutab **Reaalajas Riskiskoori (RTRS)**, kasutades gradient‑boostitud puude ja tõenäosusliku riskimudeli hübriidi.  
* **Väljund:** Uuendatud riskikast (Madal, Keskmine, Kõrge) ja kindlusintervall; saadetakse sündmusena.

### Käitumis­insigt­mootor
* Kogub **klikkide voog, pauside kestus ja vastuste redigeerimise sageduse**.  
* Käitab **Peidetud Markovi Mudelit**, et tuvastada kasutaja kindlustunnet ja võimalikke teadmiste lünki.  
* Annab **Käitumiskindluse Skoori (BCS)**, mis reguleerib küsimuste vahelejätmise agressiivsust.

### LLM‑põhine küsimuste generaator
* Kasutab **LLM‑ensambli** (nt Claude‑3, GPT‑4o) süsteemi‑taseme prompte, mis viitavad ettevõtte teadmiste graafikule.  
* Genereerib **kontekstuaalseid järelküsimusi** reaalajas ebamääraste või kõrge riskiga vastuste jaoks.  
* Toetab **mitmekeelset promptimist**, tuvastades keele kliendi poolel.

### Orkestreerimiskihis
* Tarbib sündmusi kolmest teenusest, rakendab **poliitikareegleid** (nt “Ära jäta kunagi vahele Control‑A‑7 jaoks **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** CC6.1”), ning määrab järgmise küsimuste komplekti.  
* Salvestab **küsimuste voogude oleku** versioonitud sündmustehoidlasse, võimaldades täielikku taasesitamist auditeerimiseks.

---

## Algoritmilised üksikasjad

### Dünaamiline Bayesi võrk vastuste levitamiseks
AQFE käsitleb iga küsimustiku sektsiooni kui **Dünaamilist Bayesi Võrku (DBN)**. Kui kasutaja vastab sõlmele, uuendatakse sõltuvate sõlmede posteriorjaotus, mõjutades järgmiste küsimuste vajalikkuse tõenäosust.

```mermaid
graph TD
    "Start" --> "Q1"
    "Q1" -->|"Yes"| "Q2"
    "Q1" -->|"No"| "Q3"
    "Q2" --> "Q4"
    "Q3" --> "Q4"
    "Q4" --> "End"
```

*Iga serv kannab tingimuslikku tõenäosust, mis on tuletatud ajaloolistest vastuste andmestikest.*

### Promptide keti strateegia
LLM ei tööta isoleeritult; see järgib **Prompt‑Kett**:

1. **Konteksti taastamine** – Tõmbab asjakohased poliitikad teadmiste graafikust.  
2. **Riskiteadlik prompt** – Lisab süsteemi prompti praeguse RTRS‑i ja BCS‑i.  
3. **Generatsioon** – Palub LLM‑il toota 1‑2 järelküsimust, piirates tokenite eelarvet, et hoida latentsus < 200 ms.  
4. **Validatsioon** – Läbib genereeritud teksti deterministliku grammatika‑kontrolli ja nõuete filtriga.

See keti tagab, et genereeritud küsimused on **regulatiivselt teadlikud** ja **kasutajakesksed**.

---

## Mermaid diagramm andmevoost

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Client
        UI[User Interface] -->|Answer Event| Bus[Message Bus]
    end

    subgraph Services
        Bus --> Risk[Risk Scoring Service]
        Bus --> Behav[Behavioral Insight Engine]
        Bus --> LLM[LLM Question Generator]
        Risk --> Orchestr[Orchestration Layer]
        Behav --> Orchestr
        LLM --> Orchestr
        Orchestr -->|Next Question Set| UI
    end

    style Client fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Services fill:#e6f2ff,stroke:#333,stroke-width:1px
```

Diagramm visualiseerib **reaalaegset tagasisidesilmust**, mis juhib kohanduvat voogu.

---

## Rakenduse mustand (sammpaar‑sammpaar)

| Samm | Tegevus | Tööriistad / Raamatukogud |
|------|---------|--------------------------|
| **1** | Defineeri **riskitaksonoomia** (kontrolli perekonnad, regulatiivsed kaalud). | YAML‑konfiguratsioon, Proprietary Policy Service |
| **2** | Sea **Kafka teemad**: `answers`, `risk-updates`, `behavior-updates`, `generated-questions`. | Apache Kafka, Confluent Schema Registry |
| **3** | Paigalda **Riskihindamise teenus** kasutades FastAPI + XGBoost mudelit. | Python, scikit‑learn, Docker |
| **4** | Rakenda **Käitumis­insigt­mootor** koos kliendi‑poolse telemeetriga (React hook). | JavaScript, Web Workers |
| **5** | Häälesta **LLM‑promptid** 10 k ajaloolise küsimustiku paariga. | LangChain, OpenAI API |
| **6** | Loo **Orkestreerimiskihis** reeglite mootor (Drools) ja DBN inferents (pgmpy). | Java, Drools, pgmpy |
| **7** | Integreeri **esiosa UI**, mis suudab dünaamiliselt renderdada küsimuste komponente (raadio, tekst, failide üleslaadimine). | React, Material‑UI |
| **8** | Lisa **audit‑logimine** kasutades muutumatut sündmustehoidlasse (Cassandra). | Cassandra, Avro |
| **9** | Viia läbi **koormustestimine** (k6), sihitud 200 samaaegsele küsimustiku seansile. | k6, Grafana |
| **10** | Väljastada **pilootklientidele**, koguda NPS‑i ja täitmise ajamõõdikuid. | Mixpanel, sisemised armatuurlaudad |

**Olulised näpunäited**

* Hoia LLM‑kõned **asünkroonsetena**, et UI ei blokeeruks.  
* Puhverda **teadmiste‑graafiku päringud** 5 minuti jooksul, et vähendada latentsust.  
* Kasuta **funktsioonilippu**, et lülitada kohandav käitumine iga kliendi puhul eraldi sisse, tagades lepingulised nõuded.

---

## Turvalisus, auditeerimine ja nõuete täitmise kaalutlused

1. **Andmete krüpteerimine** – Kõik sündmused on krüpteeritud nii puhke‑ (AES‑256) kui ka liikumise (TLS 1.3) ajal.  
2. **Ligipääsu kontroll** – Rollipõhised poliitikad piiravad, kes näeb riskihindamise sisemisi osi.  
3. **Muutumatus** – Sündmustehoidla on ainult‑lisamine; iga oleku muutumine on allkirjastatud ECDSA‑võtmega, võimaldades **tamper‑evidentseid auditijälgi**.  
4. **Regulatiivne joondus** – Reegliprotsessor jõustab “ära‑vaata‑vahele” piiranguid kõrge‑mõju kontrollidele (nt **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** CC6.1).  
5. **PII käsitlus** – Käitumistelemetry mõõdikud anonümiseeritakse enne sisestamist; säilitatavad on ainult sessiooni‑ID‑d.

---

## Jõudluse näitajad & ROI

| Näitaja | Stabiilne (staatiline) | AQFE (kohanduv) | Parandus |
|---------|------------------------|-----------------|----------|
| Keskmine täitmise aeg | 45 min | 18 min | **60 % lühem** |
| Vastuste täpsus (inimese kontroll) | 87 % | 94 % | **+8 pp** |
| Keskmine esitatud küsimuste arv | 210 | 78 | **63 % vähem** |
| Auditijälje maht (küsitluse kohta) | 3,2 MB | 1,1 MB | **66 % vähenenud** |
| Pilood‑ROI (6 kuud) | — | $1,2 M sääst tööjõukuludes | **+250 %** |

Andmed tõestavad, et kohanduvad vood mitte ainult kiirendavad protsessi, vaid **parandavad vastuste kvaliteeti**, mis vähendab auditi ajal riski.

---

## Tuleviku täiustused

| Teekaart | Kirjeldus |
|----------|-----------|
| **Föderatiivne õppimine riskimudelitele** | Treenida riskihindamise mudeleid mitme tellija üle, ilma toorandmeid jagamata. |
| **Zero‑Knowledge tõestus** | Verifitseerida vastuste terviklikkus, avaldamata tegelikku tõendusmaterjali. |
| **Graafi‑neuraalvõrk‑põhine kontekstualiseerimine** | Asendada DBN GNN‑iga, mis suudab rikastada küsimustevahelisi seoseid. |
| **Hääl‑esmese interaktsioon** | Võimaldada küsitluse täitmist suuliselt, kasutades seadme‑poolsest kõnetuvastust. |
| **Reaal‑ajaga koostöörežiim** | Mitme sidusrühma üheaegne vastuste redigeerimine, konfliktide lahendus CRDT‑dega. |

Need täiustused hoiavad AQFE‑i esirinnas AI‑täiustatud nõuetele vastamise arengus.

---

## Kokkuvõte

**AI‑põhine kohanduv küsimuste voogumootor** muudab traditsioonilise staatilise, töömahuka nõuetele vastamise protsessi **dünaamiliseks, intelligentsiks vestluseks** kasutaja ja platvormi vahel. Reaalajas riskihindamise, käitumisanalüüsi ja LLM‑põhiste järelküsimuste ühendamine annab Procurize‑le mõõdetava kiiruse, täpsuse ja auditimiskõlblikkuse tõusu – olulised eristurid tänapäevases kiires SaaS‑ökosüsteemis.

AQFE kasutuselevõtt tähendab iga küsimustiku muutmist **riskiteadlikuks, kasutajasõbralikuks ja täielikult jälgitavaks** protsessiks, võimaldades turvalisus‑ ja nõuetele‑vastavuse meeskondadel keskenduda *strateegilisele riskide maandamisele* mitte rutiinsele andmesisestusele.

---

## Seotud artiklid

- Täiendavad ressursid ja seotud kontseptsioonid on saadaval Procurize‑i teadmistebaasis.