
# Tehisintellekti juhitud kohanemisvõimeline küsimustiku orkestreerimine reaalajas vendorite nõuetele vastavuse tagamiseks

Vendorite turvaküsimustikud, nõuetele vastavuse auditid ja regulatiivsed hindamised on SaaS‑ettevõtete jaoks muutunud igapäevaseks kitsaskohaks. Raamistike hulga tohutus – [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), CMMC ning kümnedused tööstusspetsiifilisi kontrollnimekirju – tähendab, et turva‑ ja õigusalad kulutavad lugematuid tunde sama tõendi kopeerimise ja kleepimisele, versioonimuutuste jälgimisele ning puuduvate andmete tagasilööbile.  

**Procurize AI** lahendab selle valu punkti ühtse platvormiga, kuid järgmine areng etapp on **kohanemisvõimeline küsimustiku orkestreerimismootor (AQOE)**, mis ühendab generatiivse KI, graafikupõhise teadmiste modelleerimise ja reaalajas töövoo automatiseerimise. Selles artiklis sukeldume sügavale arhitektuuri, põhialgoritmidesse ja praktilistesse eelistesse, mida AQOE pakub olemasoleva Procurize‑steki peale.

---

## 1. Miks on eraldiseisev orkestreerimiskihiline vaja

| Väljakutse | Traditsiooniline lähenemine | Tagajärg |
|-----------|----------------------------|----------|
| **fragmentaarne andmeallikas** | Käsitsi dokumendi üleslaadimised, arvutustabelid, eraldi pileti‑tööriistad | Andmesilo kordub ja tõendid vananevad |
| **staatiline marsruutimine** | Eeldefineeritud jaotustabelid küsimustiku tüübi põhjal | Ekspertide sobimatus, pikem reageerimisaeg |
| **ühe‑korra KI‑genereerimine** | Käsits LLM‑i üks kord, kopeeri‑kleepi tulemus | Tagasiside tsükkel puudub, täpsus tasandub |
| **nõuetele vastavuse drift** | Periodilised käsitsi ülevaatused | Regulaarsed uuendused jäävad märkamata, auditirisk |

Orkestreerimiskihiline saab **dünaamiliselt suunata**, **pidevalt rikastada teadmisi** ja **sulgeda tagasiside silmuse** KI‑genereerimise ja inim‑kinnituse vahel – kõik reaalajas.

---

## 2. Kõrgtaseme arhitektuur

```mermaid
graph LR
  subgraph "Sisendi kiht"
    Q[Questionnaire Request] -->|metadata| R[Routing Service]
    Q -->|raw text| NLP[NLU Processor]
  end

  subgraph "Keskne orkestreerimine"
    R -->|assign| T[Task Scheduler]
    NLP -->|entities| KG[Knowledge Graph]
    T -->|task| AI[Generative AI Engine]
    AI -->|draft answer| V[Validation Hub]
    V -->|feedback| KG
    KG -->|enriched context| AI
    V -->|final answer| O[Output Formatter]
  end

  subgraph "Välised integratsioonid"
    O -->|API| CRM[CRM / Ticketing System]
    O -->|API| Repo[Document Repository]
  end
```

**Olulised komponendid:**

1. **Routing Service** – Kasutab kerget GNN‑i, et kaardistada küsimustiku sektsioonid kõige sobivamatele sisemistele ekspertidele (turbe‑operatsioonid, õiguskaitse, tootejuht).  
2. **NLU Processor** – Ekstraheerib üksused, kavatsuse ja nõuetele vastavuse artefaktid toortekstist.  
3. **Knowledge Graph (KG)** – Keskne semantiline andmepood, mis modelleerib poliitikaid, kontrolle, tõendeid ja nende regulatiivseid seoseid.  
4. **Generative AI Engine** – Retrieval‑augmented generation (RAG), mis tõmbab infot KG‑st ja välistest tõenditest.  
5. **Validation Hub** – Inimese‑kaasatud UI, mis salvestab kinnitused, muudatused ja kindlustus­skoorid; suunab tagasi KG‑sse pideva õppe jaoks.  
6. **Task Scheduler** – Prioriteedib töökogusid SLA‑de, riskiskooride ning ressursi saadavuse põhjal.  

---

## 3. Kohanemisvõimeline marsruutimine graafikuline närvivõrkudega (GNN)

Traditsiooniline marsruutimine tugineb staatilistele otsingu‑tabelitele (nt “SOC 2 → Turbe‑ops”). AQOE asendab selle **dünaamilise GNN‑iga**, mis hindab:

* **Sõlme omadused** – ekspertiis, töökoormus, ajalooline täpsus, sertifikaadi tase.  
* **Serva kaalud** – sarnasus küsimustiku teemade ja ekspertiisi domeenide vahel.  

GNN‑i inferents kulgeb millisekundites, võimaldades **reaalajas määramist**, isegi kui uued küsimustikutüübid ilmnevad. Aja jooksul häälestatakse mudelit tugevdus‑signaalidega Validation Hub‑ist (nt “ekspert A parandas 5 % KI‑genereeritud vastust → usaldusväärsuse tõstmine”).

### GNN‑i näidis‑pseudokood (Python‑stiilis)

```goat
import torch
from torch_geometric.nn import GATConv

class RouterGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim):
        super().__init__()
        self.conv1 = GATConv(in_dim, 64, heads=4, dropout=0.2)
        self.conv2 = GATConv(64*4, out_dim, heads=1, concat=False)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = torch.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return torch.softmax(x, dim=1)

# Inferents
scores = model(node_features, edge_index)
assigned_expert = scores.argmax(dim=1)
```

Mudelit **treenitakse igal ööl** uusimate valideerimisandmetega, tagades, et marsruutimisotsused arenevad koos meeskonna dünaamikaga.

---

## 4. Knowledge Graph kui ainsaks tõeallikaks

**KG** salvestab kolme põhitüüpi üksusi:

| Üksus | Näide | Seosed |
|-------|-------|--------|
| **Poliitika** | “Andmete krüpteerimine puhke‑olekus” | `enforces` → Control, `mapsTo` → Framework |
| **Kontroll** | “AES‑256 krüpteerimine” | `supportedBy` → Tool, `evidencedBy` → Artifact |
| **Artefakt** | “CloudTrail log (2025‑11‑01)” | `generatedFrom` → System, `validFor` → Period |

Kõik üksused on versioonitud, pakkudes muutumatut auditijälge. KG põhineb **omaduste graafiku andmebaasil** (nt Neo4j) koos **ajalisese indekseerimise**ga, mis võimaldab päringuid nagu:

```cypher
MATCH (p:Policy {name: "Data Encryption at Rest"})-[:enforces]->(c)
WHERE c.lastUpdated > date('2025-01-01')
RETURN c.name, c.lastUpdated
```

Kui KI‑mootor küsib tõendeid, teeb ta **kontekstuaalse KG‑otsingu**, et tuua kõige värskemad, nõuetele vastavad artefaktid, vähendades hallutsineerimise riski märgatavalt.

---

## 5. Retrieval‑Augmented Generation (RAG) töövoog

1. **Konteksti otsing** – Semantilises otsingus (vektor‑sarnasus) pärib KG‑st ja välistest dokumendipoedest top‑k asjakohast tõendit.  
2. **Prompti konstruktsioon** – Süsteem koostab struktureeritud prompti:  

```
You are an AI compliance assistant. Answer the following question using ONLY the supplied evidence.

Question: "Describe how you encrypt data at rest in your SaaS offering."
Evidence:
1. CloudTrail Log (2025‑11‑01) shows AES‑256 keys.
2. Policy doc v3.2 states "All disks are encrypted with AES‑256".
Answer:
```

3. **LLM generatsioon** – Peenhäälestatud LLM (nt GPT‑4o) genereerib mustandvastuse.  
4. **Järeltöötlus** – Mustand läbib **faktikontrolli mooduli**, mis ristkontrollib iga väite KG‑st. Mis tahes kattuvusviga suunab **inimese ülevaataja** poole.

### Kindlustus‑skoor

Iga genereeritud vastuse **kindlustus‑skoor** tuletatakse:

* Otsingu asjakohasus (kosine‑sarnasus)  
* LLM‑i token‑taseme tõenäosus  
* Valideerimise tagasiside ajalugu  

Skorid üle **0,85** on automaatselt kinnitatud; madalamad nõuavad inimese heakskiitu.

---

## 6. Inimese‑kaasatus Validation Hub

Validation Hub on kergekaaluline veebiliides, mis näitab:

* Mustandvastust koos rõhutatud tõendiviidetega.  
* Sisseehitatud kommentaariridas iga tõendi ploki juures.  
* **Ühe‑klõps “Kinnita”**, mis registreerib päritolu (kasutaja, ajatempel, kindlustus‑skoor).  

Kõik interaktsioonid logitakse tagasi KG‑sse **`reviewedBy`** servadena, rikastades graafi *inimese hinnang* andmetega. See tagasiside toidab kahte õppimisprotsessi:

1. **Prompti optimeerimine** – Süsteem kohandab automaatselt prompti‑mallide põhjal heaks kiidetud ja tagasilükatud mustandite suhtes.  
2. **KG rikastamine** – Uued artefaktid, mis tekivad ülevaatusel (nt äsja üleslaaditud auditiaruanne), lingitakse asjakohaste poliitikatega.

---

## 7. Reaal‑ajas armatuurlauad & mõõdikud

**Reaal‑ajas compliance‑armatuurlaud** visualiseerib:

* **Läbilaskevõime** – täidetud küsimustike arv tunnis.  
* **Keskmine reageerimisaeg** – KI‑genereeritud vs. ainult inimene.  
* **Täpsuse soojuskaart** – kindlustus‑skoorid raamistikute kaupa.  
* **Ressursside kasutus** – ekspertiisi koormuse jaotus.  

### Armatuurlaua skeem (Mermaid)

```mermaid
graph TB
  A[Throughput Chart] --> B[Turnaround Time Gauge]
  B --> C[Confidence Heatmap]
  C --> D[Expert Load Matrix]
  D --> E[Audit Trail Viewer]
```

Armatuurlaud värskendub iga **30 sekundi** järel WebSocket‑i kaudu, andes turvateamidele koheselt ülevaate nõuetele vastavuse tervisest.

---

## 8. Äriline mõju – mida sa võidad

| Mõõdik | Enne AQOE | Pärast AQOE | Paranduse põhimõte |
|--------|-----------|-------------|-------------------|
| **Keskmine reageerimisaeg** | 48 tundi | 6 tundi | 87 % kiirem |
| **Käsitsi redigeerimistöö** | 30 minutit vastuse kohta | 5 minutit vastuse kohta | 83 % vähenemine |
| **Nõuetele vastavuse drift** | 4 korra kvartalis | 0 korra kvartalis | 100 % kõrvaldatud |
| **Auditiväljalõigud tõendite puudumisega** | 2 auditil | 0 | 100 % vähendatud |

Need arvud põhinevad pilootprojektis kolme keskmise suurusega SaaS‑firmaga, kes integreerisid AQOE‑d oma olemasolevasse Procurize‑lahendusse kuue kuu jooksul.

---

## 9. Rakendamise teekond

1. **1. etapp – Alus**  
   * Deploy'ita KG‑skeem ja impordi olemasolevad poliitikadokumendid.  
   * Sea RAG‑töövoog baasil LLM‑iga.  

2. **2. etapp – Kohanemisvõimeline marsruutimine**  
   * Treeni esialgne GNN ajalooliste jaotuste andmetega.  
   * Integreeri ülesannete ajastaja ja pileti‑süsteemiga.  

3. **3. etapp – Valideerimis‑silmus**  
   * Võta kasutusele Validation Hub UI.  
   * Kogu tagasiside ja alusta pidevat KG‑rikastamist.  

4. **4. etapp – Analüütika ja skaleerimine**  
   * Loo reaal‑ajas armatuurlaud.  
   * Optimeeri mitme‑tenant SaaS‑keskkond (rollipõhised KG‑osad).  

Tavapärane ajakava: **12 nädalat** 1.–2. faasile, **8 nädalat** 3.–4. faasile.

---

## 10. Tuleviku suunad

* **Föderatiivsed Knowledge Graphid** – Jagada anonüümseid KG‑alamskeeme partnerorganisatsioonidega, säilitades andmesuveräänsuse.  
* **Null‑teadmiste tõendid** – Krüptograafiliselt kinnitada tõendite olemasolu, avaldamata originaaldokumente.  
* **Mitmemodaalne tõendeekstraktsioon** – Kombineerida OCR‑i, pildiklassifikatsiooni ja heli‑transkriptsiooni, et töödelda ekraanikujutisi, arhitektuuri‑diagramme ja salvestatud nõuetele vastavuse läbivaatusi.  

Need edusammud tõstavad AQOE‑d **tootlikkuse tõstja**‑lt **strateegiliseks nõuetele vastavuse intelligentsusmootoriks**.

---

## 11. Alustamine Procurize AQOE‑ga

1. **Registreeru** Procurize‑katsetusele ja lülita sisse **“Orchestration Beta”** lipp.  
2. **Impordi** oma olemasolev poliitika‑hoidla (PDF, Markdown, CSV).  
3. **Määra** raamistikud KG‑sõlmedeks, kasutades kaasasolevat viisardi.  
4. **Kutsu** turva‑ ja õiguseksperdid, seades neile vastavad ekspert‑sildid.  
5. **Loo** esimene küsimustiku taotlus ja vaata, kuidas mootor määrab, koostab ja valideerib automaatselt.

Dokumentatsioon, SDK‑d ja näidis‑Docker‑Compose failid on kättesaadavad **Procurize Developer Hub**‑i all.

---

## 12. Kokkuvõte

Kohanemisvõimeline küsimustiku orkestreerimismootor muudab kaootilise, käsitsi juhitava protsessi **enesetäiendavaks, tehisintellekti juhitud töövooguks**. Graafikupõhise teadmiste baasi, reaal‑ajas suunamise ja pideva inimese‑tagasiside ühendamisega suudavad organisatsioonid lühendada reageerimisajad, tõsta vastuste kvaliteeti ja säilitada auditeeritava päritolujälje – kõik see vabastades väärtuslikku talenti strateegilisemate turvaalgatuste jaoks.

Võta AQOE kasutusele juba täna ja liigu reaktiivsest küsimustiku haldamisest proaktiivseks nõuetele vastavuse intelligentsuseks.