
# Tehisintellekti poolt juhitud kohanduv müüjate küsitluse sobitamise mootor

Ettevõtted puutuvad kokku kasvava turvaküsimustike, müüjate kinnituste ja vastavusauditite avalikuga. Iga päring venib päevadeks, mõnikord nädalateks, sest meeskonnad peavad käsitsi leidma õige poliitika, kopeerima‑kleepima vastuse ning seejärel kontrollima selle asjakohasust. Traditsioonilised automatiseerimislahendused kohtlevad iga küsitluse staatilise vormina, rakendades ühtset mallilahendust, mis kiiresti vananeb regulatsioonide muutumise korral.

**Procurize’i kohanduv müüjate küsitluse sobitamise mootor** pöörab selle mudeli pea peale. Kombineerides **föderaalse teadmistegraafi (KG)**, mis ühtsustab poliitikadokumente, audititõendeid ja regulaatorite poolt kehtestatud kontrollpunkte, ning **tugevdusõppe (RL) juhitud marsruutimiskihi**, õpib mootor reaalajas, millised vastuse fragmendid rahuldavad kõige paremini iga saabuvat küsimust. Tulemuseks on tehisintellekti täiendatud töövoog, mis pakub:

* **Koheseid, kontekstiteadlikke vastuse soovitusi** – süsteem toob asjakohase vastuseploki välja millisekundites.
* **Jätkuvat õppimist** – iga inimlik redigeering tagasiside mudelile, teravdamaks tulevasi sobitusi.
* **Regulatiivset vastupidavust** – föderaalne KG sünkroniseerub välistesse voogudesse (nt. [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)) nii, et uued nõuded kajastuvad kohe vastuste hulgas.
* **Auditikvaliteediga päritolu** – iga soovitus kannab krüptograafilist haashash’t, mis linkib tagasi lähte dokumendile, muutes auditijälje muutumatuks.

Allpool juhatame läbi mootori arhitektuuri, põhialgoritmid, integreerimisparadigmad ning ärilised mõjud, mida võite oodata.

---

## 1. Arhitektuuriline ülevaade

Mootor koosneb neljast tihedalt seotud kihist:

1. **Dokumendi sissetoomine & KG konstruktsioon** – Kõik poliitikate PDF‑id, markdown‑failid ja tõendite artefaktid parsitakse, normaliseeritakse ja imporditakse **föderaalsesse KG‑sse**. Graafikus on sõlmed nagu `PolicyClause`, `ControlMapping`, `EvidenceArtifact` ja `RegulationReference`. Servad kirjeldavad seoseid nagu `covers`, `requires` ja `derivedFrom`.

2. **Semantilise põimumise teenus** – Iga KG‑sõlm teisendatakse kõrge‑dimensiooniliseks vektoriks domeenispetsiifilise keelemudeli abil (nt. fino-tuned Llama‑2 vastavuseks regulatiivsele keelele). See loob **semantilise otsitava indeksi**, mis võimaldab sarnasuse‑põhist taastamist.

3. **Kohanduv marsruutimine & RL mootor** – Kui küsitlus saabub, genereerib **küsimuse enkooder** põimumise. **Poliitikagradient RL‑agent** hindab kandidaatvastuse sõlme, kaaludes asjakohasust, värskust ja auditikindlust. Agent valib top‑k vastused ja järjestab need kasutajale.

4. **Tagasiside & pideva täiustamise tsükkel** – Inimese ülevaatajad saavad soovitusi aktsepteerida, tagasi lükata või muuta. Iga interaktsioon uuendab **tasu signaali**, mis suunatakse tagasi RL‑agendile, ning käivitab põimumismudeli inkrementaalse ümberõppe.

Allolev skeem visualiseerib andmevoogu.

```mermaid
graph LR
    subgraph Ingestion
        A["Policy Docs"] --> B["Parser"]
        B --> C["Federated KG"]
    end
    subgraph Embedding
        C --> D["Node Encoder"]
        D --> E["Vector Store"]
    end
    subgraph Routing
        F["Incoming Question"] --> G["Question Encoder"]
        G --> H["Similarity Search"]
        H --> I["RL Ranking Agent"]
        I --> J["Top‑K Answer Suggestions"]
    end
    subgraph Feedback
        J --> K["User Review"]
        K --> L["Reward Signal"]
        L --> I
        K --> M["KG Update"]
        M --> C
    end
    style Ingestion fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Embedding fill:#e8f5e9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Routing fill:#e3f2fd,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Feedback fill:#fff3e0,stroke:#333,stroke-width:1px
```

### 1.1 Föderaalne teadmistegraafik

**Föderaalne KG** koondab mitu andmeallikat, säilitades samas omandisuhted. Iga osakond (Juriidiline, Turvalisus, Operatsioonid) hostib oma alagraafi API‑värava taga. Mootor kasutab **skeemi‑joondatud föderatsiooni**, et pärida üle nende silodeta ilma andmeid dubleerimata, tagades vastavuse andme‑lokaliseerimise poliitikatele.

Peamised eelised:

* **Skaleeritavus** – uue poliitikate hoidla lisamine tähendab vaid uue alagraafi registreerimist.
* **Privaatsus** – tundlikud tõendid võivad jääda on‑prem, jagades ainult põimumisi.
* **Jälgitavus** – iga sõlm sisaldab päritolu metaandmeid (`createdBy`, `lastUpdated`, `sourceHash`).

### 1.2 Tugevdusõpe järjestamise jaoks

RL‑agent käsitleb iga vastuse soovitust **tegevusena**. **Oleku** määratletakse:

* Küsimuse põimumine.
* Kandidaatvastuste põimumised.
* Kontekstuaalne metaandmed (nt. regulatiivne valdkond, riskitase).

**Tasu** arvutatakse järgmiselt:

* **Aktsepteerimine** (binary 1/0).
* **Redigeerimisdistants** soovitatud ja lõpliku vastuse vahel (madal distants = kõrgem tasu).
* **Vastavususkus** (skaala, mis tuleneb tõendite katvusest).

Kasutades **Proximal Policy Optimization (PPO)** algoritmi, convergeerib agent kiiresti poliitikaks, mis prioriteerib kõrge asjakohasuse ja madala redigeerimisvajadusega vastuseid.

---

## 2. Andme‑toru üksikasjad

### 2.1 Dokumendi parsimine

Procurize kasutab **Apache Tika** OCR‑i ja vormingu konversiooni jaoks, millele järgneb **spaCy**‑kohandatud toru, mis ekstraheerib lõike numbreid, kontrolliviiteid ja juriidilisi tsitaate. Tulemus salvestatakse JSON‑LD‑s, valmis KG‑sissetoomiseks.

### 2.2 Põimumismudel

Põimumismudel on treenitud ligikaudu 2 miljoni regulatiivse lause korpusel, kasutades **kontrastset kaalu**, mis tõmbab semantiliselt sarnased lõigud kokku ja eraldab neist eraldatud. **Teadmiste distillatsioon** hoiab mudeli kergena reaal‑ajalise inferentsi (vähem kui 10 ms päringu kohta) jaoks.

### 2.3 Vektoroos

Kõik vektorid paiknevad **Milvus** (või samaväärne avatud lähtekoodiga vektor‑DB) sees. Milvus pakub **IVF‑PQ** indekseerimist, mis võimaldab sub‑millisekundilisi sarnasuse otsinguid ka miljardite vektorite korral.

---

## 3. Integreerimismustrid

Enamik organisatsioone kasutab juba hankimise, piletite või GRC‑tööriistade (nt. ServiceNow, JIRA, GRC Cloud) platvorme. Procurize pakub kolme põhilist integreerimisviisi:

| Mustrid | Kirjeldus | Näide |
|---|---|---|
| **Webhook käivitaja** | Küsitluse üleslaadimisel käivitub webhook Procurize’ile, mis tagastab top‑k soovitused vastuses. | ServiceNow‑küsitluse vorm → webhook → soovitused sisse põimitud. |
| **GraphQL föderatsioon** | Olemasolev UI pärib `matchAnswers` GraphQL‑välja, saades vastuse ID‑d ja päritolu metaandmed. | Kohandatud React‑armatuur kutsub `matchAnswers(questionId: "Q‑123")`. |
| **SDK pistik** | Keelespetsiifilised SDK‑d (Python, JavaScript, Go) põimitavad sobitamismootori otse CI/CD‑vastavuskontrollidesse. | GitHub‑Action, mis valideerib PR‑muudatused viimase turvaküsimustiku põhjal. |

Kõik integreerimised järgivad **OAuth 2.0** ja **mutual TLS** turvalisuse tagamiseks.

---

## 4. Ärimõju

Procurize teostas kontrollitud juurutuse kolme Fortune‑500 SaaS‑ettevõttega. 90‑päevase perioodi jooksul:

| Näitaja | Enne mootorit | Pärast mootorit |
|---|---|---|
| Keskmine vastuseaeg küsimuse kohta | 4 tundi | **27 minutit** |
| Inimese redigeerimismäär (protsent soovitatud vastuste, mida muudetakse) | 38 % | **12 %** |
| Auditide leitud mittespetsiifilised vastused | 5 % | **<1 %** |
| Vastavusmeeskonna tööjõukulu (FTE) | 6 FTE | **4 FTE** |

**ROI** kalkulatsioon näitab **3,2‑kordset tööjõukulude vähenemist** ja **70 % kiirendust müüjate pardale võtmise tsüklis** – kriitiline kiirete toote lansseerimiste jaoks.

---

## 5. Turvalisus ja valitsemine

* **Null‑teadmise tõendid (ZKP)** – Kui tõendid asuvad kliendi‑kõrgkvaliteediga enclavese sees, suudab mootor kontrollida, et tõend vastab kontrollile, paljastamata algset andmestikku.
* **Differentsiaalne privaatsus** – Põimumisvektorid moonutatakse kalibreeritud müra abil enne föderaalselt sõlmedesse jagamist, kaitstes tundlikke keelestruktuure.
* **Muutumatu auditijälg** – iga soovitus linkib **Merkle‑juur hash’iga** allika dokumendi versioonist, salvestatuna õigustatud plokiahela süsteemi, mis takistab manipulatsiooni.

Need kaitsemehhanismid tagavad, et mootor kiirendab töövoogu ja täidab samas rangelt regulatiivseid juhiseid, mida nõuavad reguleeritud tööstused.

---

## 6. Kuidas alustada

1. **Laadige oma poliitika korpus** – Kasutage Procurize’i CLI‑d (`prc import`), et sisestada PDF‑id, markdown‑failid ja tõendite artefaktid.
2. **Konfigureerige föderatsioon** – Registreerige iga osakonna alagraaf keskse KG‑orchestratori juures.
3. **Käivitage RL‑teenus** – Käivitage Docker‑compose stack (`docker compose up -d rl-agent vector-db`).
4. **Ühendage oma küsitluste portaal** – Lisage webhook‑lõpppunkt oma olemasolevale vormi pakkujale.
5. **Jälgige ja optimeerige** – Armatuurlaud näitab tasu trende, latentsust ja redigeerimismäära; kasutage andmeid põimumismudeli täpsustamiseks.

**Liivakasti keskkond** on 30 päeva jooksul tasuta, võimaldades meeskondadel eksperimentida ilma tootmisandmeid mõjutamata.

---

## 7. Tuleviku suunad

* **Mitmemoodiline tõendusmaterjal** – Kaasake skaneeritud ekraanipildid, PDF‑id ja video‑läbivaated, kasutades Vision‑LLM põimumisi.
* **Rist‑regulatiivne KG‑ühendus** – Ühendage globaalsed regulatiivsed graafikud (nt. EL‑i [GDPR](https://gdpr.eu/), USA‑s [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)), et võimaldada tõeliselt mitmemajanduste vastavust.
* **Eneseparandavad poliitikad** – Automaatne poliitika loomine, kui KG avastab regulaatori muudatused, mis ei ole praeguste klausega kooskõlas.

Jätkuvalt KG‑rikkumise ja RL‑tagasiside tsükli süvendamisega püüdleb Procurize sellest **sobitamis­mootorist** **vastavus‑kaaslast** muutuda, mis suudab küsimusi ette näha enne nende esitamist.

---

## 8. Kokkuvõte

Kohanduv müüjate küsitluse sobitamise mootor näitab, kuidas **föderaalsed teadmistegraafikud**, **semantilised põimumised** ning **tugevdusõpe** võivad koonduda, et muuta traditsiooniliselt käsitsi, vea‑rünnakuga protsessi **reaal‑ajalisteks, enesetäiendavaks töövoogudeks**. Organisatsioonid, kes võta­vad selle tehnoloogia omaks, saavad:

* Kiirema lepinguloja.
* Kõrgema auditikindluse.
* Madalama operatiivse kulu.
* Skaleeritava aluse tulevaste AI‑põhiste vastavusalgatuste jaoks.

Kui olete valmis asendama tabelarvude kaose intelligentse, tõestatava vastusemootoriga, pakub Procurize platvormi **valmis‑kasutatav lahendus** – alates tänasest.