
# AI-põhine lepinguklauslite automaatne kaardistamine ja reaalajas poliitikamõju analüsaator

## Sissejuhatus

Turvaküsimustikud, tarnija riskihinnangud ja nõuete täitmise auditid nõuavad kõikehõlmavaid, ajakohaseid vastuseid. Paljudes organisatsioonides peitub tõe allikas lepingutes ja teenuse‑tase lepingutes (**[SLAd](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement)**). Õige klausli ekstraheerimine, selle konverteerimine küsimustiku vastuseks ja kindlustamine, et vastus endiselt vastab kehtivatele poliitikatele, on käsitsi tehtud, veakõlksus protsess.

**Procurize** tutvustab AI‑põhist **Lepinguklauslite automaatne kaardistamine ja reaalajas poliitikamõju analüsaator** (CCAM‑RPIA). Mootor ühendab suurkeelemodeli (LLM) ekstraheerimise, Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ja dünaamilise nõuetele‑vastavuse teadmistegraafi, et:

1. **Tuvastada** automaatselt asjakohaseid lepinguklausleid.  
2. **Kaardistada** iga klausli täpselt küsimustiku väljale/väljale, mida see täidab.  
3. **Käivitada** mõjuanalüüs, mis sekundi jooksul tuvastab poliitikadiiflused, puuduvad tõendid ja regulatiivsed lüngad.  

Tulemuseks on ühekordne, auditeeritav jälg, mis ühendab lepingukõne, küsimustiku vastused ja poliitikaversioonid — pakkudes pidevat nõuetele‑vastavuse kindlustust.

---

## Miks lepinguklauslite kaardistamine on oluline

| Probleem | Traditsiooniline lähenemine | AI-põhine eelis |
|----------|----------------------------|-----------------|
| **Aeganõudev käsitsi ülevaatus** | Meeskonnad loevad lepinguid lehekülg‑põhiselt, kopeerivad klausleid ja märgistavad neid käsitsi. | LLM ekstraheerib klauslid millisekundites; kaardistamine on automaatselt genereeritud. |
| **Ebajärjekindel terminoloogia** | Erinevad lepingud kasutavad sama kontrolli jaoks erinevat keelt. | Semantilise sarnasuse sobitamine normaliseerib terminoloogia dokumentide vahel. |
| **Poliitikadiiflus jääb märkamata** | Poliitikad muutuvad; vanad küsimustiku vastused muutuvad aegunuks. | Reaalajas mõjuanalüsaator võrdleb klauslite põhjal saadud vastuseid viimase poliitikagraafiga. |
| **Auditi jälgitavuse lüngad** | Puudub usaldusväärne seos lepinguteksti ja küsimustiku tõendite vahel. | Muutmatu register salvestab klausli‑vastuse kaardistused krüptograafilise tõendiga. |

Neid lünki siludes suudavad organisatsioonid vähendada küsimustiku täitmise aega päevadelt minutiteks, parandada vastuste täpsust ja säilitada kaitsvat auditi jälgi.

---

## Arhitektuuri ülevaade

Allpool on kõrgetasemeline Mermaid‑diagramm, mis illustreerib andmevoogu lepingute sisestamisest poliitikamõju aruandluseni.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Ingestion
        A["Document Store"] --> B["Document AI OCR"]
        B --> C["Clause Extraction LLM"]
    end

    subgraph Mapping
        C --> D["Semantic Clause‑Field Matcher"]
        D --> E["Knowledge Graph Enricher"]
    end

    subgraph Impact
        E --> F["Real‑Time Policy Drift Detector"]
        F --> G["Impact Dashboard"]
        G --> H["Feedback Loop to Knowledge Graph"]
    end

    style Ingestion fill:#f0f8ff,stroke:#2c3e50
    style Mapping fill:#e8f5e9,stroke:#2c3e50
    style Impact fill:#fff3e0,stroke:#2c3e50
```

### Peamised komponendid

1. **Document AI OCR** – Konverteerib PDF‑id, Word‑faile ja skaneeritud lepingud puhtaks tekstiks.  
2. **Clause Extraction LLM** – Täiustatud LLM (nt Claude‑3.5 või GPT‑4o), mis toob välja turvalisuse, privaatsuse ja nõuetele‑vastavuse klauslid.  
3. **Semantic Clause‑Field Matcher** – Kasutab vektoriplatsimiseks (Sentence‑BERT) ekstraktitud klausleid sobitamaks küsimustiku väljadega, mis on määratletud hanke kataloogis.  
4. **Knowledge Graph Enricher** – Uuendab nõuetele‑vastavuse KG‑d uute klausli sõlmedega, sidudes need kontrolliraamistike (**[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, GDPR jne) ja tõendisid objektidega.  
5. **Real‑Time Policy Drift Detector** – Võrdleb pidevalt klausli‑põhiseid vastuseid viimase poliitikaversiooniga; annab hoiu, kui diiflus ületab konfigureeritud läve.  
6. **Impact Dashboard** – Visuaalne UI, mis näitab kaardistuse tervist, tõendite lünki ja soovitatud remonditegevusi.  
7. **Feedback Loop** – Inimese‑kaasatud valideerimine tagab parandused LLM‑le ja KG‑le, parandades edasise ekstraheerimise täpsust.

---

## Sügavuti: Klauslite ekstraheerimine ja semantiline kaardistamine

### 1. Promptide inseneritöö klauslite ekstraheerimiseks

Hästi koostatud prompt on kriitiline. Järgnevalt tõhus mall, mis toimis 12 lepingutüübi korral:

```
Extract all clauses that address the following compliance controls:
- Data encryption at rest
- Incident response timelines
- Access control mechanisms
For each clause, return:
1. Exact clause text
2. Section heading
3. Control reference (e.g., ISO 27001 A.10.1)
```

LLM tagastab JSON‑massivi, mis töödeldakse allapoole. "Usaldusväärsuse skoor" lisamine aitab prioriseerida käsitsi ülevaatust.

### 2. Vektorpõhine sobitamine

Iga klausl kodeeritakse 768‑dimensiooniliseks vektoriks, kasutades eel‑treenitud Sentence‑Transformerit. Küsimustiku väljad kodeeritakse samamoodi. Kosinus‑sarnasus ≥ 0,78 käivitab automaatse kaardistuse; madalamad skoorid märgistatakse ülevaatamiseks.

### 3. Ebamäärasuste käsitlemine

Kui üks klausel hõlmab mitut kontrolli, loob süsteem **mitme‑serva** seosed KG‑s. Reeglipõhine järeltöötlemine jagab kompleks‑klauslid atomaarseteks lauseteks, tagades, et iga serv viitab ainult ühele kontrollile.

---

## Reaalajas poliitikamõju analüsaator

Mõjuanalüsaator töötab kui **pidev päring** teadmistegraafi üle.

```mermaid
graph TD
    KG[Compliance Knowledge Graph] -->|SPARQL| Analyzer[Policy Impact Engine]
    Analyzer -->|Alert| Dashboard
    Dashboard -->|User Action| KG
```

#### Põhilogika

```goat
# Pseudokood diiflussi tuvastamiseks
for each mapped_clause in KG:
    current_policy = fetch_latest_policy(mapped_clause.control)
    if not clause_satisfies_policy(mapped_clause.text, current_policy):
        raise_alert(mapped_clause.id, severity="high")
```

*Funktsioon `clause_satisfies_policy` kasutab kerget verifitseerivat LLM‑i, et mõelda loodusliku keele poliitika ja klausli vahel.*

**Tulemus:** Meeskonnad saavad hoiatuse, näiteks *„Klausel 12.4 ei vasta enam **[ISO 27001 A.12.3 – Encryption at rest](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html)**”*, koos soovitatud poliitika uuendamise või ümberläbirääkimiste sammudega.

---

## Auditeeritav jälgitavuse register

Iga kaardistamine ja mõjuotsus kirjutatakse muutumatule **Jälgitavuse registrile** (kas kerge blockchain või ainult‑lisamata logi). Iga kirje sisaldab:

- Tehingu hash
- Ajatempel (UTC)
- Tegija (AI, ülevaataja, süsteem)
- Digitaalne allkiri (ECDSA)

See register vastab auditorite nõudmistele **muutmatusest kaitse** ning võimaldab **null‑teadmiste tõendeid** tundlike klauslite kinnitamiseks, ilma et algne lepingutekst paljastuks.

---

## Integreerimiskohad

| Integreerimine | Protokoll | Kasu |
|----------------|-----------|------|
| **Hanke‑piletisüsteem (Jira, ServiceNow)** | Webhook’id / REST API | Automaatne remondipiletide loomine diiflussi tuvastamisel. |
| **Tõendehoidla (S3, Azure Blob)** | Eel‑allkirjastatud URL-id | Otsene link klausli sõlmelt skaneeritud tõenditele. |
| **Poliitika‑koodina (OPA, Open Policy Agent)** | Rego‑poliitikad | Poliitikadiifluse reeglite rakendamine koodina, versioonikontrolliga. |
| **CI/CD torud (GitHub Actions)** | Salasõnadega hallatud API‑võtmed | Lepingupõhise nõuetele‑vastavuse valideerimine enne uute väljalasete käivitamist. |

---

## Reaalsed tulemused

| Mõõdik | Enne CCAM‑RPIA | Pärast CCAM‑RPIA |
|-------|----------------|------------------|
| Keskmine küsimustiku täitmise aeg | 4,2 päeva | 6 tundi |
| Kaardistamise täpsus (käsitsi kontrollitud) | 71 % | 96 % |
| Poliitikadiifluse tuvastamise viivitus | nädalad | minutid |
| Auditi paranduste kulu | $120 k/audit | $22 k/audit |

Üks Fortune‑500 SaaS‑pakkuja teatas **78 %** käsitsi töökoormuse vähenemisest ja **[SOC 2 Type II](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** auditi edukast läbimisest ilma oluliste avastusteta pärast mootori kasutuselevõttu.

---

## Parimad tavad rakendamiseks

1. **Alusta kõrge väärtusega lepingutega** – keskendu NDAd, SaaS‑lepingutele ja ISAs‑le, kus turvaklauslid on tihedad.  
2. **Määra kontrollitud sõnavara** – joonda oma küsimustiku väljad standardse taksonoomiaga (nt **[NIST 800‑53](https://www.nist.gov/cyberframework)**), et parandada vektorsobituse täpsust.  
3. **Iteratiivne promptide täpsustamine** – käivita piloot, kogu usaldus‑skaalad ja kohenda prompti, et vähendada väärpositiivseid tulemusi.  
4. **Luba inim‑tsükliline kontroll** – sea lävend (nt sarnasus < 0,85), mis nõuab käsitsi valideerimist; tagasiside suunatakse LLM‑ile.  
5. **Kasuta jälgitavuse registrit auditide jaoks** – ekspordi registri kirjed CSV‑ või JSON‑vormingus auditipakettideks; tõesta terviklikkus krüptograafilise allkirjaga.

---

## Tulevikuvisioon

- **Föderatiivne õppimine mitme‑tenantide klauslite ekstraheerimiseks** – treenime ekstraheerimismudeleid organisatsioonide vahel, jagamata lehtritte andmeid.  
- **Null‑teadmiste tõendite integratsioon** – tõesta klauslite vastavus ilma nende sisu avaldamata, suurendades tundlike lepingute konfidentsiaalsust.  
- **Generatiivne poliitikakujundus** – automaatselt soovitab poliitika uuendusi, kui diiflus mustrid esinevad mitmes lepingus.  
- **Hääl‑assistendi abi** – võimaldab nõuetele‑vastavuse spetsialistidel esitada suulisi päringuid kaardistuste ja mõju kohta, kiirendades otsuste tegemist.

---

## Kokkuvõte

**Lepinguklauslite automaatne kaardistamine ja reaalajas poliitikamõju analüsaator** muudab staatilise lepingukeele aktiivseks nõuetele‑vastavuse varaks. LLM‑ekstraheerimise, elava teadmistegraafi, mõjuanalüüsi ja muutumatu jälgitavuse registri koostoimega pakub:

- **Kiirust** – vastused sekundeid.  
- **Täpsust** – semantiline sobitamine vähendab inimvigu.  
- **Läbipaistvust** – kohene nähtavus poliitikadiiflusst.  
- **Auditeeritavust** – krüptograafiliselt tõestatav jälgitavus.

Organisatsioonid, kes võetakse see mootor kasutusele, saavad nihutada lähenemise passiivsest küsimustiku täitmisest proaktiivseks nõuetele‑vastavuse juhendamiseks, võimaldades kiiremaid tehingutsükleid ja tugevamat usaldust klientide ning regulatorite ees.