
# AI-sentimentianalüüsi kasutamine müüjate küsimustike riskide prognoosimiseks

Kiiresti arenevas SaaS‑turvalisuse ja -vastavuse maastikus puutuvad müüjaid küsimustikud, mis ulatuvad lühikestest „Jah/Ei“ kontrollidest kuni mahukate narratiivsete päringuteni. Kuigi platvormid nagu Procurize on juba suurepärased vastuste automatiseerimisel, tõendite kogumisel ja auditi jälgimisel, tekib uus piir — **AI‑põhine sentimentuanalüüs** küsimustiku tekstide kohta. Vabas vormis vastuste tooni, kindlustunde ja peente vihjete tõlgendamise kaudu saavad organisatsioonid ennustada alistavaid riske enne nende realiseerumist, jaotada kõrvaldamise ressursse tõhusamalt ning lõpuks lühendada müügitsüklit.

> **Miks sentiment on oluline** – Müüja vastus, mis kõlab “kindlalt”, kuid sisaldab heitlikku keelt („me *usume*, et kontroll on piisav”) viitab sageli vastavuslünkale, mida lihtne märksõna‑sobivus ei tabaks. Sentimentuanalüüs muudab need keelelised nüansid kvantifitseeritavateks riskiskoorideks, mida saab otse süvendatud riskijuhtimise töövoogudesse sisestada.

Allpool süveneme tehnilisse arhitektuuri, praktilistesse rakendusetappidesse ja ärilise mõju, mis kaasneb sentimentianalüütika integreerimisega küsimustike automatiseerimise platvormi.

---

## 1. Tekstist riskini: põhiidee

Traditsiooniline küsimustike automatiseerimine põhineb **reeglistikulisel kaardil** (nt „Kui kontroll X on olemas, vasta ‘Jah’”). Sentimentuanalüüs lisab **probabilistliku kihi**, mis hindab:

| Mõõde          | Mida see tabab                     | Näide |
|---------------|------------------------------------|-------|
| **Kindlustus** | Väljendatud kindluse aste          | „Me oleme **kindlad**, et krüpteerimine on rakendatud.” vs. „Me **usume**, et krüpteerimine on rakendatud.” |
| **Negatiivsus** | Negatiivsete kvalifikaatorite olemasolu | „Me **ei** salvesta andmeid tavatekstina.” |
| **Riskitoon**   | Üldine riskikeel (nt „kõrge‑risk”, „kriitiline”) | „See on **kriitiline** haavatavus.” |
| **Ajaline vihje** | Ajaviited (tulevik‑vs‑olemasolev) | „Me **kavandame** MFA rakendamist Q4‑s.” |

Iga mõõde teisendatakse **numbriliseks tunnuseks** (0‑1 vahemikus). Kaalutud agregatsioon toodab **Sentiment Risk Score (SRS)** iga vastuse kohta, mis seejärel koondatakse küsimustiku tasemele.

---

## 2. Arhitektuuriline plaan

Allpool on kõrgtaseme Mermaid‑diagramm, mis näitab, kuidas sentimentuanalüüs põimitakse olemasolevasse Procurize‑töövoogu.

```mermaid
graph TD
    A[Incoming Questionnaire] --> B[Answer Draft Generation (LLM)]
    B --> C[Evidence Retrieval Module]
    C --> D[Draft Review & Collaboration]
    D --> E[Sentiment Analyzer]
    E --> F[Sentiment Risk Score (SRS)]
    F --> G[Risk Prioritization Engine]
    G --> H[Actionable Insights Dashboard]
    H --> I[Automated Task Assignment]
    I --> J[Remediation & Evidence Update]
    J --> K[Audit Trail & Compliance Report]
```

**Olulised komponendid:**

1. **Sentiment Analyzer** – kasutab peenhäälestatud transformeri (nt RoBERTa‑Sentiment) domeenisõbralikul andmestikul.
2. **SRS Engine** – normaliseerib ja kaalub sentimenti mõõdikuid.
3. **Risk Prioritization Engine** – ühendab SRS‑i olemasolevate riskimudelitega (nt GNN‑põhine tõendite omistamine), et esile tõsta kõrge mõjuga elemente.
4. **Insights Dashboard** – visualiseerib riskikaarte, kindlustusvahemikke ja trendijooni ajas.

---

## 3. Sentimendi mudeli loomine

### 3.1 Andmete kogumine

| Allikas                     | Sisu                                 | Märgistus |
|-----------------------------|--------------------------------------|-----------|
| Ajaloolised küsimustevastused | Vabas vormis tekstid varasematest auditeerimistest | Inimannotaatorid märgistavad Kindlustus (Kõrge/Keskmine/Madal), Negatiivsus, Riskitoon |
| Turvapoliitika dokumendid   | Formaalne keel referentsiks          | Automaatne domeenspetsiifilise terminoloogia ekstraheerimine |
| Välised vastavusblogid       | Reaalsete riskidiskussioonide arutelud | Nõrk jälgimine, et laiendada märgendite komplekti |

Ligikaudu **30 k** märgistatud vastusefragmenti osutus piisavaks peenhäälestuseks.

### 3.2 Mudeli peenhäälestus

```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("roberta-base", num_labels=4)  # Confidence, Negation, Risk Tone, Temporal
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=TrainingArguments(
        output_dir="./sentiment_model",
        per_device_train_batch_size=32,
        num_train_epochs=3,
        evaluation_strategy="epoch",
        learning_rate=2e-5,
    ),
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)
trainer.train()
```

Mudeli väljund on neli logist, millest igaüks läbib sigmoidi, et saada tõenäosuse skoorid.

### 3.3 Skoorimise loogika

```python
def compute_srs(probabilities, weights):
    # probabilities: dict with keys ['conf', 'neg', 'tone', 'temp']
    # weights: domain‑specific importance factors
    score = sum(probabilities[k] * weights.get(k, 1.0) for k in probabilities)
    return round(score, 3)  # 0‑1 scale
```

Kaalud saab kohandada vastavalt regulatiivsele raamistikule (nt GDPR võib prioriseerida „Temporal“ vihjeid andmete säilitamise kohustuste suhtes).

---

## 4. Integreerimine Procurize‑ga

### 4.1 API‑hook

Procurize pakub juba **Webhooki** pärast „Draft Review“ etappi. Uue tellija lisamine:

```json
POST /webhooks/sentiment
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-1122-001",
  "answers": [
    {"question_id": "Q1", "text": "We are confident..."},
    {"question_id": "Q2", "text": "We plan to implement..."}
  ]
}
```

Sentiment‑teenus vastab:

```json
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-1122-001",
  "srs_per_answer": {"Q1": 0.78, "Q2": 0.45},
  "overall_srs": 0.62,
  "risk_flags": ["Low confidence on encryption control"]
}
```

### 4.2 UI‑täiendused

- **Kuumaplaan** küsimustike loendis, värvikoodiga üldise SRS‑i järgi.
- **Sisseehitatud riskisildid** iga vastuse kõrval, hiirega hõljutades näidatakse sentimenti põhjuseid.
- **Pakett-eksport** auditeerijatele, et vaadata märgistatud elemente üle.

---

## 5. Äriline mõju: kvantitatiivsed eelised

| Mõõdik | Enne sentimenti (baas) | Pärast sentimenti integreerimist | Paranduse Δ |
|--------|-------------------------|----------------------------------|-------------|
| Keskmine küsimustiku läbiviimise aeg | 12 päeva | 9 päeva | **–25 %** |
| Käsitsi korrastamise osakaal ambivalentsed vastused | 18 % | 7 % | **–61 %** |
| Riskikõrvaldamise aeg (kõrge‑risk vastused) | 5 päeva | 3 päeva | **–40 %** |
| Auditeerija rahulolu skoor (1‑10) | 7,2 | 8,6 | **+20 %** |

Sentimentikihti võtnud ettevõtted teatasid **kiiremast lepingulõppest**, sest müügimeeskonnad suutsid kõrgriskiga mured proaktiivselt lahendada, mitte alles auditi faasis.

---

## 6. Praktiline rakendamise juhend

### Samm 1: Algsiseisundi hindamine
- Ekspordi valim recent question‑answer data.
- Viia läbi **käsitsi sentimentuaalne audit**, et tuvastada levinud heitlikkuse mustrid.

### Samm 2: Mudeli juurutamine
- Paiguta peenhäälestatud mudel **serverless funktsioonina** (AWS Lambda või GCF) eesmärgiga < 200 ms viivitus ühe vastuse kohta.
- Sea **jälgimine** drifti tuvastamiseks (nt ootamatu madala kindlustuse skooride tõus).

### Samm 3: Riskikaalude määramine
- Koosta koos vastavusjuhtidega **kaalumeetrixid** konkreetsete raamistikude jaoks (SOC 2, ISO 27001, GDPR).

### Samm 4: Procu​rizе töövoo laiendamine
- Lisa sentiment‑webhooki tellimus.
- Kohanda armatuurlauda, et kuvada SRS‑i soojakaarte.

### Samm 5: Jätkuõppe tsükkel
- Koguge auditeerijate tagasiside (nt „valepositiivne“ riskimärge) ja kasutage seda koolitusandmetena.
- Planeeri **kvartali‑taoline ümberõpe**, et kaasata regulatiivset keelt ja uued lingi‑mustrid.

---

## 7. Täiustatud teemad

### 7.1 Mitmekeelne sentiment
Paljud SaaS‑müüjad tegutsevad globaalselt; sentimentianalüüsi laiendamine **hispaania, saksa ja mandariini** jaoks nõuab mitmekeelseid transformereid (nt XLM‑R). Peenhäälesta tõlgitud vastuseandmetel, säilitades domeenspetsiifilise terminoloogia.

### 7.2 Ühendamine teadmistegraafikuga
Kombineeri SRS‑i **vastavuse teadmistegraafikuga (CKG)**, mis seob kontrollid, poliitikad ja tõendid. Serva kaalude põhjal graafiku servadele rakendatakse riskiteadlikkust, võimaldades **graafiku‑neuronvõrgu (GNN)** mudelitel tõhusamalt tõendeid koguda madala kindlustuse vastustele.

### 7.3 Selgitav AI (XAI) sentimenti jaoks
Kasutades **SHAP** või **LIME**, tõsta esile sõnu, mis mõjutasid kindlustuse skoori. Esita see UI‑s **esiletõstetud tokenite** kujul, pakkudes kasutajatele läbipaistvust ja usaldust AI‑süsteemi vastu.

---

## 8. Riskid ja leevendused

| Risk                 | Kirjeldus                                                                      | Leevendus |
|----------------------|--------------------------------------------------------------------------------|-----------|
| **Mudelieelarvamus** | Treeningandmed võivad valesti tõlgendada spetsiifilist tööstus‑sõnavara.    | Regulaarne eelarvamuste audit; mitmekülgne vendor‑vokabular. |
| **Valepositiivsed**  | Madala riskiga vastuseid märgitakse kõrge riskiga, raisates ressursse.        | Kohandatavad lävendid; inimese‑kaasamine kontrolli faasis. |
| **Regulatiivne kriitika** | Regulaatorid võivad küsida AI‑põhiste riskihinnangute selgitusi.          | Täielikud auditilogid ja XAI‑selgitused. |
| **Skaleeritus**      | Suured ettevõtted võivad saata tuhandeid vastuseid korraga.                  | Automaatselt skaleeruv inferentsikiht; hulgatöötlemise API‑kõned. |

---

## 9. Tulevikuväljavaated

RegTech‑valdkond areneb, ja sentimentianalüüs tõotab saada standardkomponendiks vastavusplatvormides. Oodatavad arengud:

1. **Reaalaja regulatiivse sisendi integreerimine** – uus õiguskeele automaatne sisestamine sentimenti sõnavarasse.
2. **Prognoosivad riskiteed** – sentimentitrendide ühendamine ajalooliste rikkumistega, et ennustada tulevasi vastavusprobleeme.
3. **Null‑teadmuse verifitseerimine** – homomorfse krüpteerimise kasutamine, et sentimentiskoorid arvutatakse krüpteeritud tekstil, säilitades vendorite konfidentsiaalsuse.

Integreerides sentimentiteadlikkuse juba täna, saavad organisatsioonid **vähendada käsitsitööd** ning **luua konkurentsieelise** – nad suudavad vastata küsimustikele kindlalt, kiiresti ja näidata selgelt riskiteadlikku lähenemist.

---

## 10. Kokkuvõte

AI‑põhine sentimentuanalüüs muudab turvaküsimustike vabas vormis teksti toimivaks riskisignaaliks. Kui see on tihedalt seotud automatiseeritud keskkonnaga nagu Procurize, võimaldab see turva‑ ja õigusmeeskondadel:

- Avasta varjatud ebakindlus varakult.
- Prioriteerida kõrvaldamist enne auditi objektide tõstatamist.
- Kommunikeerida riskitaset läbipaistvalt sidusrühmadele.

Tulemuseks on **proaktiivne vastavuspositsioon**, mis kiirendab lepingute sõlmimist, kaitseb regulatiivsete sanktsioonide eest ja loob püsiva usalduse klientide seas.