
# موتور مسیریابی مبتنی بر نیت‌محور هوش مصنوعی برای همکاری بلادرنگ در پرسش‌نامه‌های فروشنده

پرسش‌نامه‌های امنیتی فروشندگان برای شرکت‌های SaaS که به سرعت در حال رشد هستند، یک گلوگاه شده‌اند. هر درخواست جدید مشتری یک زنجیره از واگذاری‌های دستی را آغاز می‌کند: یک تحلیل‌گر امنیت آخرین سیاست را می‌گیرد، یک بازبینی‌کننده حقوقی متن را اعتبارسنجی می‌کند، یک مهندس محصول جزئیات فنی را روشن می‌سازد و در نهایت پاسخ در یک PDF ترکیب می‌شود. این جریان کاری پراکنده منجر به **زمان‌بردهای طولانی، پاسخ‌های نامنظم و خطرات حسابرسی** می‌شود.

چه‌طور می‌شد اگر پلتفرم بتواند *دلیل* سؤال را درک کند، *کسی* که بهترین توانایی پاسخ‌گویی را دارد شناسایی کند و *زمان* مورد نیاز برای پاسخ را بفهمد و سپس درخواست را به‌صورت خودکار به شخص مناسب — *در زمان واقعی* — مسیر دهد؟ در اینجا **موتور مسیریابی مبتنی بر نیت‌محور هوش مصنوعی (IBRE)** وارد می‌شود، یک مؤلفه اصلی پلتفرم Procurize AI که **معناآمیز گراف دانش**، **تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)** و **بازخورد مستمر** را ترکیب می‌کند تا پاسخ‌های پرسش‌نامه را به سرعت ماشین هماهنگ‌سازی کند.

> **نکات کلیدی**
> - تشخیص نیت، متن خام پرسش‌نامه را به نیت‌های تجاری ساختار یافته تبدیل می‌کند.
> - گراف دانش پویا نیت‌ها را به مالکان، مدارک شواهدی و نسخه‌های سیاست متصل می‌کند.
> - مسیریابی بلادرنگ از امتیازدهی اطمینان مبتنی بر LLM و تعادل بار کاری استفاده می‌کند.
> - حلقه‌های یادگیری مستمر، نیت‌ها و سیاست‌های مسیریابی را از ارزیابی‌های پس از ارسال بهبود می‌بخشند.

---

## 1. از متن به نیت – لایه تجزیه معنایی

اولین گام IBRE تبدیل سؤال آزاد (مانند *«آیا داده‌ها را در حالت استراحت رمزنگاری می‌کنید؟»*) به یک **نیت کاننیکال** است که سیستم می‌تواند اقدام کند. این کار با یک خط‌مراحل دو مرحله‌ای انجام می‌شود:

1. **استخراج موجودیت مبتنی بر LLM** – یک LLM سبک (مثلاً Llama‑3‑8B) موجودیت‌های کلیدی استخراج می‌کند: *رمزنگاری*، *داده در حالت استراحت*، *دامنه*، *چارچوب انطباق*.
2. **طبقه‌بندی نیت** – موجودیت‌های استخراج‌شده به یک طبقه‌بند تنظیم‌شده (پایه‌دار بر BERT) تغذیه می‌شود که آن‌ها را به یک طبقه‌بندی حدوداً **۲۵۰ نیت** نقشه می‌کند (مثلاً `EncryptDataAtRest`، `MultiFactorAuth`، `IncidentResponsePlan`).

شیء نیت حاصل شامل:
- `intent_id`
- `confidence_score`
- `linked_policy_refs` (**[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**، **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**، شناسه‌های سیاست داخلی)
- `required_evidence_types` (فایل پیکربندی، لاگ حسابرسی، گواهی‌نامه شخص ثالث)

**چرا نیت مهم است:**  
نیت‌ها یک *قرارداد ثابت* بین محتوای پرسش‌نامه و گردش کار پایین‌دستی ایجاد می‌کنند. حتی اگر فرموله سؤال تغییر کند («آیا داده‌های شما در حین ذخیره‌سازی رمزنگاری می‌شوند؟» در مقابل «آیا داده‌ها را در حالت استراحت رمزنگاری می‌کنید؟») همان نیت شناسایی می‌شود و مسیردهی سازگار می‌ماند.

---

## 2. گراف دانش به‌عنوان ستون فقرات زمینه‌ای

یک **پایگاه‌داده گراف خاصیت** (Neo4j یا Amazon Neptune) روابط بین موارد زیر را ذخیره می‌کند:

- **نیت‌ها** ↔ **مالکان** (مهندسان امنیت، مشاوران حقوقی، سرپرستان محصول)
- **نیت‌ها** ↔ **مدارک شواهدی** (سندهای سیاست، snapshots پیکربندی)
- **نیت‌ها** ↔ **چارچوب‌های قانونی** (**SOC 2**، **ISO 27001**، **[GDPR](https://gdpr.eu/)**)
- **مالکان** ↔ **بار کاری و در دسترس بودن** (صف وظایف فعلی، منطقه زمانی)

هر برچسب گره یک رشته داخل علامت‌های نقل‌قول دوگانه است که مطابق با نحوه نوشتار Mermaid برای تجسم‌های آینده می‌باشد.

```mermaid
graph LR
    "نیت: رمزنگاری داده در حالت استراحت" -->|"دارای مالک"| "مالک: مهندس امنیت"
    "نیت: رمزنگاری داده در حالت استراحت" -->|"نیازمند"| "شاهد: سیاست رمزنگاری"
    "نیت: رمزنگاری داده در حالت استراحت" -->|"مطابق با"| "قانون: ISO 27001"
    "مالک: مهندس امنیت" -->|"در دسترس"| "وضعیت: آنلاین"
    "مالک: مهندس امنیت" -->|"بار کاری"| "وظایف: ۳"
```

این گراف **پویا** است—هر بار که یک پرسش‌نامه جدید بارگذاری می‌شود، گره نیت یا به گره موجود وصل می‌شود یا به‌صورت لحظه‌ای ساخته می‌شود. یال‌های مالکیت با استفاده از یک **الگوریتم تطبیق دو‌پاره‌ای** بازمحاسبه می‌شوند تا تخصص، بار فعلی و مهلت‌های **[SLA](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement)** متعادل شوند.

---

## 3. مکانیک‌های مسیریابی بلادرنگ

زمانی که یک آیتم پرسش‌نامه می‌رسد:

1. **تشخیص نیت** یک نیت به همراه امتیاز اطمینان می‌دهد.
2. **جستجوی گراف** تمام مالکان پیشنهادی و شواهد مرتبط را بازیابی می‌کند.
3. **موتور امتیازدهی** ارزیابی می‌کند:
   - **تناسب تخصص** (`expertise_score`) – بر پایه کیفیت تاریخی پاسخ‌ها.
   - **در دسترس بودن** (`availability_score`) – وضعیت واقعی از API‌های حضور Slack/Teams.
   - **فورییت SLA** (`urgency_score`) – بر پایه مهلت پرسش‌نامه استخراج می‌شود.
4. **امتیاز ترکیبی مسیریابی** = مجموع وزنی (قابل تنظیم از طریق policy‑as‑code).

مالکی که بالاترین امتیاز ترکیبی را دارد، یک **وظیفه خودکار** در Procurize دریافت می‌کند که از پیش پر شده است با:
- سؤال اصلی،
- نیت شناسایی شده،
- لینک به شواهد مرتبط،
- قطعه‌های پیشنهادی جواب از RAG.

اگر امتیاز اطمینان زیر آستانه‌ای (مثلاً ۰٫۶۵) باشد، وظیفه به **صف بازبینی انسان‑در‑حلقه** هدایت می‌شود تا یک سرپرست انطباق نیت را پیش از تخصیص تأیید کند.

### مثال تصمیم مسیریابی

| مالک | تخصص (۰‑۱) | در دسترس بودن (۰‑۱) | فوریت (۰‑۱) | ترکیبی |
|------|------------|----------------------|------------|--------|
| آلیس (مهندس امنیت) | ۰٫۹۲ | ۰٫۷۸ | ۰٫۸۵ | **۰٫۸۵** |
| باب (حقوقی) | ۰٫۶۸ | ۰٫۹۵ | ۰٫۸۵ | ۰٫۷۹ |
| کارول (محصول) | ۰٫۵۵ | ۰٫۸۸ | ۰٫۸۵ | ۰٫۷۳ |

آلیس بلافاصله وظیفه را دریافت می‌کند و سیستم تصمیم مسیریابی را برای قابلیت حسابرسی ثبت می‌کند.

---

## 4. حلقه‌های یادگیری مستمر

IBRE ثابت نمی‌ماند. پس از اتمام یک پرسش‌نامه، پلتفرم **بازخورد پس‌ارسال** را جذب می‌کند:

- **بازبینی دقت پاسخ** – حسابرسان مرتبط بودن پاسخ را امتیاز می‌دهند.
- **شناسایی خلا شواهد** – اگر شواهد ارجاع‌شده منسوخ باشد، گره سیاست را علامت‌گذاری می‌کند.
- **معیارهای عملکرد مالک** – نرخ موفقیت، متوسط زمان پاسخ، و فراوانی بازتخصیص.

این سیگنال‌ها به دو خط لوله یادگیری بازمی‌گردند:

1. **بهبود نیت** – غلط‌های طبقه‌بندی باعث آموزش نیمه‌نظارتی مجدد طبقه‌بند نیت می‌شود.
2. **بهینه‌سازی سیاست مسیریابی** – یادگیری تقویتی (RL) وزن‌های تخصص، دسترس‌پذیری و فوریت را طوری به‌روزرسانی می‌کند که رعایت SLA و کیفیت پاسخ حداکثر شود.

نتیجه یک **موتور خودبهینه‌ساز** است که با هر چرخه پرسش‌نامه بهتر می‌شود.

---

## 5. چشم‌انداز ادغام

IBRE به‌صورت **میکروسرویس** طراحی شده تا در ابزارهای موجود جای گیرد:

| ادغام | هدف | مثال |
|-------|------|------|
| Slack / Microsoft Teams | اعلان‌های زمان واقعی و پذیرش وظیفه | `/procure assign @alice` |
| Jira / Asana | ایجاد تیکت برای جمع‌آوری شواهد پیچیده | ایجاد خودکار یک تیکت *جمع‌آوری شواهد* |
| مدیریت اسناد (SharePoint, Confluence) | بازیابی مدارک سیاست به‌روز | استخراج آخرین نسخه‌ی سیاست رمزنگاری |
| خطوط CI/CD (GitHub Actions) | اجرای بررسی‌های انطباق بر روی نسخه‌های جدید | اجرای تست policy‑as‑code پس از هر بیلد |

تمام ارتباطات از طریق **TLS متقابل** و **OAuth 2.0** انجام می‌شود تا داده‌های حساسی که در پرسش‌نامه‌ها وجود دارد، از مرز امن خارج نشود.

---

## 6. ردپای قابل حسابرسی و مزایای انطباق

هر تصمیم مسیریابی یک ورودی لاگ تغییرناپذیر تولید می‌کند:

```json
{
  "question_id": "Q-2025-437",
  "intent_id": "EncryptDataAtRest",
  "assigned_owner": "alice@example.com",
  "routing_score": 0.85,
  "timestamp": "2025-12-11T14:23:07Z",
  "evidence_links": [
    "policy://encryption/2025-09",
    "artifact://config/production/db"
  ],
  "confidence": 0.93
}
```

ذخیره این JSON در یک **دفتر حسابرسی افزودنی** (مانند Amazon QLDB یا دفترکل مبتنی بر بلاک‌چین) الزامات **SOX** و **GDPR** برای ردیابی را برآورده می‌کند. حسابرسان می‌توانند استدلال دقیق پشت هر پاسخ را بازسازی کنند و به‌صورت چشمگیری چرخه درخواست شواهد در حسابرسی **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** را کاهش دهند.

---

## 7. تاثیر واقعی – یک مطالعه موردی کوتاه

**شرکت:** FinTech SaaS «SecurePay» (Series C، ۲۰۰ کارمند)  
**مشکل:** زمان متوسط پاسخ به پرسش‌نامه – ۱۴ روز، ۳۰ ٪ SLA ناقص.  
**پیاده‌سازی:** استقرار IBRE با گراف دانش ۲۰۰ گره‌ای، یکپارچگی با Slack و Jira.  
**نتایج (پایلوت ۹۰ روزه):**

| معیار | قبل | بعد |
|-------|------|------|
| متوسط زمان پاسخ | ۱۴ روز | ۲.۳ روز |
| رعایت SLA | ۶۸ % | ۹۷ % |
| زمان کار دستی مسیردهی (ساعت/هفته) | ۱۲ س | ۱٫۵ س |
| اشکالات حسابرسی مرتبط با خلا شواهد | ۵ در هر حسابرسی | ۰٫۸ در هر حسابرسی |

ROI در شش ماه اول به **۶٫۲×** محاسبه شد، عمدتاً به دلیل کاهش هزینه‌های از دست رفتن سرعت معامله و رفع نقص‌های حسابرسی.

---

## 8. مسیرهای آینده

1. **فدراسیون نیت‌های چندمستاجری** – اجازه به چندین مشتری برای اشتراک‌گذاری تعریف‌های نیت در حالی که جداسازی داده حفظ می‌شود، با استفاده از یادگیری فدراسیون.
2. **تأیید صفر‑اعتماد** – ترکیب رمزنگاری همنواری با مسیردهی نیت برای نگه داشتن محتوای سؤال حساس حتی برای خود موتور مسیریابی.
3. **مدل‌سازی پیش‌بینی SLA** – استفاده از پیش‌بینی‌گرهای سری زمانی برای پیش‌بینی افزایش درخواست‌های پرسش‌نامه (مثلاً پس از یک رونمایی محصول) و پیش‌گسترش ظرفیت مسیردهی.

---

## 9. شروع کار با IBRE

1. **موتور نیت را در Procurize فعال کنید** → Settings → AI Modules.  
2. **طبقه‌بندی نیت خود را تعریف کنید** (یا طبقه‌بندی پیش‌فرض را وارد کنید).  
3. **مالکان را نقشه کنید** با پیوند حساب‌های کاربری به برچسب‌های نیت.  
4. **منابع شواهد را متصل کنید** (ذخیره‌ساز اسناد، artefacts CI/CD).  
5. **یک پرسش‌نامه آزمایشی اجرا کنید** و داشبورد مسیردهی را مشاهده کنید.

یک آموزش گام‌به‌گام در **مرکز راهنمای Procurize** تحت بخش *مسیریابی هوش مصنوعی* موجود است.

---

## <span class='highlight-content'>همچنین ببینید</span>
- [معماری صفر‑اعتماد برای خودکارسازی مبتنی بر هوش مصنوعی – NIST SP 800‑207](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final)