
# AI‑põhine kontekstuaalne tõendite ekstraheerimine reaalajas turvalisuse küsimustikele

## Sissejuhatus  

Iga B2B SaaS‑müüja tunneb turvaküsimustike valupäevi: klient saadab 70‑leheküljelise PDF‑dokumendi, vastavusmeeskond hakkab kiirustama, et leida poliitikad, siduda need küsitud kontrollidega, koostada narratiivsed vastused ja lõpuks dokumenteerida iga tõendi viide.  2024. aasta **Tarnija riskijuhtimise** uuringu kohaselt **68 % meeskondadest kulutab ühe küsimustiku täitmisele rohkem kui 10 tundi**, ning **45 % tunnistab tõendite sidumise vigu**.  

Procurize lahendab selle probleemi ühe AI‑põhise mootoriga, mis **ekstraheerib kontekstuaalseid tõendeid** ettevõtte poliitikasuurest, joondab need küsimustiku taksonoomiaga ja **genereerib valmis ülevaatutava vastuse** sekunditega. See artikkel süveneb tehnoloogiasse, arhitektuuri ja praktilistesse sammudesse, mida organisatsioonid peavad läbima lahenduse kasutuselevõtuks.

## Põhiline väljakutse  

1. **Fragmentaarsete tõendite allikad** – Poliitikad, auditi aruanded, konfiguratsioonifailid ja piletid asuvad erinevates süsteemides (Git, Confluence, ServiceNow).  
2. **Semantiline lõhe** – Küsimustike kontrollid (nt. “Andmete puhkus‑krüpteerimine”) kasutavad tihti keelt, mis erineb sisemast dokumentatsioonist.  
3. **Auditeeritavus** – Ettevõtted peavad tõendama, et konkreetne tõend toetab iga väidet, tavaliselt hüperlingi või viitenumbri kaudu.  
4. **Regulatiivne kiirus** – Uued regulatsioonid (nt. ISO 27002‑2025) vähendavad käsitsi uuenduste akna aega.

Traditsiooniline reeglipõhine kaardistamine suudab lahendada ainult probleemi staatilise osa; see ebaõnnestub, kui ilmneb uus terminoloogia või tõendid paiknevad struktureerimata vormingutes (PDF‑id, skaneeritud lepingud). Siinkohal muutuvad kriitiliseks **otsa‑täiustatud genereerimine (RAG)** ja **graafikupõhine semantiline põhjendus**.

## Kuidas Procurize seda lahendab  

### 1. Ühtne teadmusgraaf  

Kõik vastavusartefaktid sisestatakse **teadmusgraafi**, kus iga sõlm esindab dokumenti, lõiku või kontrolli. Servad kirjeldavad seoseid nagu *„katab”*, *„on loodud”* ja *„on värskendanud”*. Graafik värskendatakse pidevalt sündmustepõhiste torude (Git push, Confluence webhook, S3 üleslaadimine) kaudu.

### 2. Otsa‑täiustatud genereerimine  

Kui küsimustiku üksus saabub, teeb mootor järgneva:

1. **Semantiline otsing** – tihe sisestusvektormudel (nt. **E5‑large**) otsib graafikust top‑k sõlme, mille sisu sobib kõige paremini kontrolli kirjeldusega.  
2. **Konteksti­põhise prompti koostamine** – leitud lõigud liidetakse **süsteemprompti**ga, mis määratleb soovitud vastuse stiili (lühike, tõenditega, vastavus‑esiletoodu).  
3. **LLM‑genereerimine** – peenhäälestatud LLM (nt. **Mistral‑7B‑Instruct**) koostab mustandvastuse, sisestades kohatäitjad iga tõendiviite jaoks (näiteks `[[EVIDENCE:policy-1234]]`).  

### 3. Tõendi‑atribuutsiooni mootor  

Kohatäitjad lahendatakse **graafikateadlikus validatoris**:

- Kinnitatakse, et iga viidatud sõlm **katab** täpselt alam‑kontrolli.  
- Lisatakse metateave (versioon, viimati ülevaadatud kuupäev, vastutaja) vastusele.  
- Kirjutatakse muutumatu auditikirje **lisamises‑ainult pearaamatusse** (kasutades manipuleerimiskindlat salvestusämbrit).  

### 4. Reaalajas koostöö  

Mustand jõuab Procurize’i kasutajaliidesesse, kus ülevaatajad saavad:

- Aktsepteerida, tagasi lükata või muuta tõendeviiteid.  
- Lisada kommentaare, mis salvestatakse graafikis servadena (`comment‑on`), rikastades tulevasi otsinguid.  
- Käivitada **push‑to‑ticket**‑toimingu, mis loob Jira piletiga puuduvaid tõendeid.

## Arhitektuuri ülevaade  

Allpool on kõrgetasemeline Mermaid‑diagramm, mis illustreerib andmevoogu võtmest vastuse edastamiseni.

```mermaid
graph TD
    A["Andmeallikad<br/>PDF, Git, Confluence, ServiceNow"] -->|Sissetõmbamine| B["Sündmustepõhine toru"]
    B --> C["Ühtne teadmusgraaf"]
    C --> D["Semantiline otsingu mootor"]
    D --> E["Prompti koostaja"]
    E --> F["Peenhäälestatud LLM (RAG)"]
    F --> G["Mustandvastus koos kohatäidetajatega"]
    G --> H["Tõendi‑atribuutsiooni validator"]
    H --> I["Muutumatu auditiraamat"]
    I --> J["Procurize UI / Koostöökeskkond"]
    J --> K["Eksport tarnija küsimustikule"]
```

### Peamised komponendid  

| Komponent | Tehnoloogia | Roll |
|-----------|------------|------|
| Sissetõmbamise mootor | Apache NiFi + AWS Lambda | Normaliseerib ja suunab dokumendid graafikusse |
| Teadmusgraaf | Neo4j + AWS Neptune | Salvestab üksused, suhted ja versioonitud metaandmed |
| Otsingu mudel | Sentence‑Transformers (E5‑large) | Genereerib tihedad vektorid semantilise otsingu jaoks |
| LLM | Mistral‑7B‑Instruct (peenhäälestatud) | Genereerib loomuliku keele vastused |
| Validator | Python (NetworkX) + policy‑rules engine | Tagab tõende asjakohasuse ja vastavuse |
| Auditiraamat | AWS CloudTrail + muutumatu S3 ämber | Pakub manipuleerimiskindlat logimist |

## Kvantifitseeritud eelised  

| Mõõdik | Enne Procurize’i | Pärast Procurize’i | Parandatus |
|--------|------------------|--------------------|------------|
| Keskmine vastuse genereerimise aeg | 4 tundi (käsitsi) | 3 minutit (AI) | **~98 % kiiremini** |
| Tõendeviidete vigu | 12 % küsimustiku kohta | 0,8 % | **~93 % vähenemine** |
| Meeskonna tunde kokku kvartalis | 200 h | 45 h | **~78 % vähenemine** |
| Auditiraamatu terviklikkus | Ebajärjekindel | 100 % | **Täielik vastavus** |

Hiljutises fintech SaaS’i juhtumiuuringus täheldati **70 % ajakadu vähenemist** auditite lõpuleviimisel, mis tõi **1,2 M $ kasvu müügitoru kiiruses**.

## Rakendamise plaan  

1. **Olemasolevate artefaktide kataloog** – Kasuta Procurize’i **Discovery Bot**‑i, et skaneerida hoidlasse ja üles laadida dokumendid.  
2. **Taksonoomia kaardistamine** – Järjesta sisemised kontrolli‑ID‑d väliste raamistikuga ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)).  
3. **LLM‑peenhäälestus** – Esita 5–10 näidet kõrgekvaliteedilistest vastustest koos õige tõende‑kohatäitjatega.  
4. **Prompti mallide konfigureerimine** – Määra tonaalsus, pikkus ja nõutavad vastavus‑sildid küsimustiku tüübile.  
5. **Pilootkäivitus** – Vali madala riskiga kliendi küsimustik, hinnake AI‑genereeritud vastuseid ja kohandage valideerimisreegleid.  
6. **Ettevõtte tasandil kasutuselevõtt** – Võimalda rollipõhised õigused, integreeri piletihaldusega ning sea regulaarsed treeningud otsingumudelite värskendamiseks.  

## Parimad praktikad  

- **Värskuse säilitamine** – Planeeri igapäevased graafiku värskendused; vananenud tõendid viivad auditivigadeni.  
- **Inimene‑silmus‑tsüklis** – Nõua, et senior‑vastavusanalüütik kinnitab iga vastuse enne eksporti.  
- **Versioonikontroll** – Salvesta iga poliitika versioon eraldi sõlmena ja seo see tõendiga, mida see toetab.  
- **Privaatsuse kaitse** – Kasuta **konfidentsiaalset arvutamist** tundlike PDF‑ide töötlemiseks, et vältida andmelekked.  

## Tuleviku suunad  

- **Null‑tõendite tõestus (Zero‑Knowledge Proofs)** – Tõesta, et dokument rahuldab kontrolli ilma sisu avaldamata.  
- **Liit‑õpe (Federated Learning) rentnike vahel** – Jaga otsingumudeli parandusi ilma toorandmeid liigutamata.  
- **Dünaamiline regulatiivne radar** – Reaalajas andmevoog standardite kehalistelt organisatsioonidelt, mis käivitab automaatsed graafiku värskendused, tagades, et küsimustikud alati vastavad uusimale nõuetele.  

Procurize’i kontekstuaalne tõendite ekstraheerimine muudab juba täna vastavusmaastiku. Kui üha rohkem organisatsioone võtab kasutusele AI‑esimese turbeprotsessi, kaob **kiiruse‑täpsuse kompromiss**, jättes **usaldusväärsuse** peamiseks eristavaks teguriks B2B‑tehingutes.

## Kokkuvõte  

Fragmentaarsetest PDF‑idest kuni elavasse AI‑põhisesse teadmusgraafi – Procurize näitab, et **reaalaegsed, auditeeritavad ja täpsed** küsimustiku vastused pole enam futuristlik unistus. Otsa‑täiustatud genereerimine, graafikupõhine valideerimine ja muutumatu auditiraamat võimaldavad ettevõtetel vähendada käsitsi tööd, elimineerida vead ja kiirendada tulude teenimist. Järgmine vastavuse innovatsiooni laine ehitab selle aluse peale, lisades krüptograafilised tõendid ja liit‑õppe, et luua **iseenne hoolitsev, universaalselt usaldusväärne vastavusökosüsteem**.