
# AI‑tehoinen reaaliaikainen neuvotteluavustaja turvallisuuslomakkeiden keskusteluihin

Turvallisuuslomakkeet ovat muodostuneet kriittiseksi portinvartijaksi B2B‑SaaS‑kaupoissa. Ostajat vaativat yksityiskohtaista todistusaineistoa, kun taas toimittajat kamppailevat antaakseen tarkkoja, ajantasaisia vastauksia. Prosessi mutkistuu usein sähköpostien täyteiseksi takaisin‑ ja eteenpäin -kierrokseksi, joka hidastaa kauppoja, tuo mukanaan inhimillisiä virheitä ja uuvuttaa vaatimustenmukaisuustiimejä.

Tässä astuu kuvaan **AI‑tehoinen reaaliaikainen neuvotteluavustaja (RT‑NegoAI)** – keskusteleva AI‑kerros, joka istuu ostajan turvallisuusarviointiportalin ja toimittajan politiikkavaraston välissä. RT‑NegoAI seuraa reaaliaikaista dialogia, tuo heti esiin asiaankuuluvat politiikkakohdat, simuloi ehdotettujen muutosten vaikutuksia ja luo automaattisesti todistusaineiston otteita tarpeen mukaan. Käytännössä se muuttaa staattisen lomakkeen dynaamiseksi, yhteistyöhön perustuvaksi neuvottelukentäksi.

Alla pureudumme RT‑NegoAI:n ydinideoihin, tekniseen arkkitehtuuriin ja konkreettisiin hyötyihin sekä tarjoamme askel‑askeleelta oppaan SaaS‑yrityksille, jotka ovat valmiita ottamaan teknologian käyttöön.

---  

## 1. Miksi reaaliaikainen neuvottelu on tärkeää  

| Kivukohda | Perinteinen lähestymistapa | AI‑ohjattu reaaliaikainen ratkaisu |
|-----------|---------------------------|-----------------------------------|
| **Viive** | Sähköpostiketjut, manuaalinen aineiston etsiminen – päivistä viikkoihin | Hetkellinen todistusaineiston haku ja koostaminen |
| **Epäyhtenäisyys** | Eri tiimin jäsenet vastaavat eri tavoin | Keskitetty politiikkamoottori takaa yhdenmukaiset vastaukset |
| **Ylilupausten riski** | Toimittajat lupaavat hallintoja, joita ei ole | Politiikkavaikutussimulaatio varoittaa vaatimustenmukaisuuden aukkoista |
| **Läpinäkyvyyden puute** | Ostajat eivät näe, miksi tietty hallintatoimenpide ehdotetaan | Visuaalinen todistusaineiston alkuperä -näkymä luo luottamusta |

Tuloksena on lyhyempi myyntisykli, parempi voittoprosentti ja vaatimustenmukaisuuden taso, joka skaalautuu liiketoiminnan kasvun mukana.

---  

## 2. RT‑NegoAI:n ydinkomponentit  

```mermaid
graph LR
    A["Buyer Portal"] --> B["Negotiation Engine"]
    B --> C["Policy Knowledge Graph"]
    B --> D["Evidence Retrieval Service"]
    B --> E["Risk Scoring Model"]
    B --> F["Conversation UI"]
    C --> G["Policy Metadata Store"]
    D --> H["Document AI Index"]
    E --> I["Historical Breach Database"]
    F --> J["Live Chat Interface"]
    J --> K["Real‑Time Suggestion Overlay"]
```

**Solmut selitettynä**

* **Buyer Portal** – SaaS‑ostajan turvallisuuslomakkeen käyttöliittymä.  
* **Negotiation Engine** – Keskeinen orkestroija, joka vastaanottaa käyttäjän lausunnot, ohjaa ne alipalveluihin ja palauttaa ehdotuksia.  
* **Policy Knowledge Graph** – Graafipohjainen esitys kaikista yrityksen politiikoista, kohdista ja niiden sääntelyyhteyksistä.  
* **Evidence Retrieval Service** – Retrieval‑Augmented Generation (RAG) -pohjainen palvelu, joka hakee olennaiset artefaktit (esim. SOC‑2‑raportit, audit‑lokit).  
* **Risk Scoring Model** – Kevyt GNN, joka ennustaa riskivaikutuksen ehdotetulle politiikkamuutokselle reaaliajassa.  
* **Conversation UI** – Etupään chat‑widget, joka liittää ehdotuksia suoraan lomakkeen muokkausnäkymään.  
* **Live Chat Interface** – Mahdollistaa ostajan ja toimittajan keskustella vastauksista samalla, kun AI annotoi keskustelua.

---  

## 3. Politiikkavaikutusten simulointi reaaliaikaisesti  

Kun ostaja kysyy kontrollia (esim. “Salaataanko data lepotilassa?”), RT‑NegoAI tekee muutakin kuin antaa kyllä/ei‑vastauksen. Se käynnistää **simulointiputken**:

1. **Tunnista kohta** – Hae tietämyskonegraafista tarkka politiikkakohta, joka kattaa salauksen.  
2. **Arvioi nykytila** – Kysy todistusaineiston indeksistä, vahvista toteutustila (esim. AWS KMS käytössä, lepotilan salaus‑lippu asetettu kaikissa palveluissa).  
3. **Ennusta poikkeama** – Hyödynnä historiallisten muutospäiväkirjojen pohjalta koulutettua poikkeaman havaitsemismallia arvioimaan, pysyykö hallinto vaatimustenmukaisena seuraavien 30‑90 päivän aikana.  
4. **Luo vaikutuspisteet** – Yhdistä poikkeamaprosentti, sääntelyn painotus (esim. [GDPR](https://gdpr.eu/) vs [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)) ja toimittajan riskitaso yhdeksi numeroksi (0‑100).  
5. **Tarjoa “Mitä‑jos”‑skenaariot** – Näytä ostajalle, miten hypoteettinen politiikkamuutos (esim. salauksen laajentaminen varmuuskopioihin) muuttaisi pistemäärää.

Vuorovaikutus näkyy lipukkeena vastauskentän vieressä:

```
[Encryption at Rest] ✔︎
Impact Score: 92 / 100
← Click for “What‑If” simulation
```

Jos vaikutuspisteet laskevat alle määritellyn rajan (esim. 80), RT‑NegoAI ehdottaa automaattisesti korjaavia toimenpiteitä ja tarjoaa **väliaikaisen todistusaineiston lisäyksen**, joka voidaan liittää lomakkeeseen.

---  

## 4. Todistusaineiston koostaminen tarpeen mukaan  

Avustaja hyödyntää hybridiputkea **RAG + Document AI**:

* **RAG Retriever** – Kaikkien vaatimustenmukaisuus‑artefaktien (audit‑raportit, konfiguraatiot, code‑as‑policy‑tiedostot) upotus on tallennettu vektoritietokantaan. Hakija palauttaa top‑k‑relevantit fragmentit annettua kysymystä varten.  
* **Document AI Extractor** – Jokaisesta fragmentista hienosäädetty LLM poimii rakenteelliset kentät (päivämäärä, laajuus, kontrolli‑ID) ja liittää ne sääntelyyhteyksiin.  
* **Synthesis Layer** – LLM pujottaa poimitut kentät tiiviiksi todistusaineistokappaleeksi, jossa lähteet on merkitty pysyviin linkkeihin (esim. PDF‑sivun SHA‑256‑hash).

Esimerkki salauskysymykseen:

> **Todistusaineisto:** “Kaikki tuotantodata on salattu lepotilassa AES‑256‑GCM‑menetelmällä AWS KMS:n kautta. Salaus on otettu käyttöön Amazon S3:ssa, RDS:ssä ja DynamoDB:ssä. Katso [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) Type II‑raportin kohta 4.2, hash `a3f5…`.”

Koska todistusaineisto luodaan reaaliaikaisesti, toimittajan ei tarvitse ylläpitää staattista kirjastoja ennalta kirjoitettuja otteita; AI heijastaa aina viimeisintä konfiguraatiota.

---  

## 5. Riskipisteytysmallin yksityiskohdat  

Riskipisteytyskomponentti on **Graph Neural Network (GNN)**, joka syöttää:

* Solmujen ominaisuudet: politiikkakohtien metadata (sääntelyn paino, kontrollin kypsyys).  
* Reunojen ominaisuudet: loogiset riippuvuudet (esim. “salaus lepotilassa” → “avainhallintapolitiikka”).  
* Aikapohjaiset signaalit: viimeisimmät muutostapahtumat politiikkalokin (viimeiset 30 päivää).

Koulutusdata koostuu historiallisista lomake­tuloksista (hyväksytty, hylätty, neuvoteltu uudelleen) sekä jälkikäteen tehdyistä audit‑tuloksista. Malli ennustaa todennäköisyyden **ei‑vaatimustenmukaisuuteen** kaikelle ehdotetulle vastaukselle, jota käännetään näyttöön **vaikutuspisteiksi**, jotka näytetään käyttäjille.

Keskeisiä etuja:

* **Selitettävyys** – Tarkastelemalla graafin huomiota UI voi korostaa riippuvuuksia, jotka vaikuttivat pistemäärään.  
* **Mukautuvuus** – Malli voidaan hienosäätää toimialakohtaisesti (SaaS, FinTech, terveydenhuolto) ilman arkkitehtuurin uudelleensuunnittelua.

---  

## 6. UX‑virta – Kysymyksestä suljettuun kauppaan  

1. **Ostaja kysyy**: “Suoritetaanko kolmannen osapuolen penetraatiotestaus?”  
2. **RT‑NegoAI** hakee “Pen Test”‑kohdan, vahvistaa viimeisimmän testiraportin ja näyttää luottamustunnuksen.  
3. **Ostaja pyytää tarkennusta**: “Voitteko jakaa viimeisimmän raportin?” – avustaja luo välittömästi ladattavan PDF‑otteen, jossa on turvallinen hash‑linkki.  
4. **Ostaja tarkentaa**: “Entä jos testiä ei ole suoritettu viime kuussa?” – “Mitä‑jos”‑simulaatio näyttää vaikutuspisteiden laskun 96:sta 71:een ja ehdottaa korjaavaa toimenpidettä (aikatauluta uusi testi, liitä alustava audit‑suunnitelma).  
5. **Toimittaja napsauttaa**: “Luo alustava suunnitelma” – RT‑NegoAI laatii lyhyen narratiivin, noutaa tulevan testiaikataulun projektinhallintatyökalusta ja liittää sen tilapäiseksi todistusaineistoksi.  
6. **Molemmat osapuolet hyväksyvät** – lomakkeen tila muuttuu *Valmis* ja muuttumaton audit‑polku tallennetaan lohkoketjuun tulevia vaatimustenmukaisuusauditointeja varten.

---  

## 7. Toteutuksen runko  

| Kerros | Teknologia‑pino | Keskeiset tehtävät |
|--------|----------------|--------------------|
| **Datan syöttö** | Apache NiFi, AWS S3, GitOps | Jatkuva politiikka‑, audit‑raportti‑ ja konfiguraatiosnapshot‑tuonti |
| **Tietämyskonegraafi** | Neo4j + GraphQL | Tallentaa politiikat, kontrollit, sääntelyyhteydet ja riippuvuussuhteet |
| **Haku‑engini** | Pinecone tai Milvus vektoritietokanta, OpenAI‑upotus | Nopea samankaltaisuushaku kaikkien compliance‑artefaktien joukosta |
| **LLM‑tausta** | Azure OpenAI Service (GPT‑4o), LangChain | Orkestroi RAG‑prosessit, todistusaineiston poiminta ja narratiivin luonti |
| **Risk‑GNN** | PyTorch Geometric, DGL | Kouluttaa ja tarjoaa vaikutuspisteytysmallin |
| **Neuvottelu‑orkestroija** | Node.js‑mikropalvelu, Kafka‑virrat | Tapahtumapohjainen reititys kyselyille, simulaatioille ja UI‑päivityksille |
| **Front‑end** | React + Tailwind, Mermaid visualisointeja | Live‑chat‑widget, ehdotus‑päälliset, alkuperä‑dashboard |
| **Audit‑kirjanpito** | Hyperledger Fabric tai Ethereum L2 | Muuttumattomat todistusaineiston hash‑tunnisteet ja neuvottelulokit |

**Käyttöönoton vinkkejä**

* **Zero‑Trust‑verkko** – Kaikki mikropalvelut kommunikoivat keskinäisesti mTLS‑suojausten kautta; graafi eristetty VPC:n taakse.  
* **Havainnointi** – OpenTelemetry‑traces jokaiselle hakupyynnölle (Retriever → LLM → GNN), jotta matalat luotettavuusvastaukset voidaan diagnosoida nopeasti.  
* **Vaatimustenmukaisuus** – Pakota *haun‑ensimmäinen* -politiikka: malli saa tehdä faktuaalisia väitteitä vain, jos se sitoo ne lähteeseen.

---  

## 8. Menestyksen mittaaminen  

| KPI | Tavoite | Mittausmenetelmä |
|-----|---------|-------------------|
| **Kauppasyklin lyheneminen** | 30 % nopeampi sulkeminen | Vertaa keskimääräisiä päiviä lomakkeen vastaanottamisesta sopimuksen allekirjoitukseen |
| **Vastausten tarkkuus** | 99 % yhteensopivuus audit‑tulosten kanssa | Satunnaistarkastus 5 %:ssa AI‑luoduista todistusaineistoista auditorin löydöksiä vastaan |
| **Käyttäjätyytyväisyys** | ≥ 4,5 / 5 tähteä | UI‑sisäinen kysely neuvottelun jälkeen |
| **Vaatimustenmukaisuuden poikkeamien havaitseminen** | > 90 % poikkeamista havaittu 24 h sisällä | Kirjaa poikkeamamallin latenssi ja vertaa lokikirjoihin |
 
A/B‑testaus perinteisen manuaalisen työnkulkua vastaan RT‑NegoAI‑tehostettua työnkulkua paljastaa todellisen ROI:n.

---  

## 9. Turvallisuus‑ ja yksityisyysnäkökohdat  

* **Datan sijainti** – Kaikki oma‑politiikan asiakirjat pysyvät toimittajan suljetussa pilvessä; ainoastaan upotukset (ei‑PII) tallennetaan hallittuun vektoritietokantaan.  
* **Zero‑Knowledge‑todistukset** – Kun jaetaan todistusaineiston hash, RT‑NegoAI voi todistaa, että hash viittaa allekirjoitettuun dokumenttiin paljastamatta itse dokumenttia ennen ostajan todentamista.  
* **Differentiaaliyksityisyys** – Riskipisteytysmalli lisää kalibroitua kohinaa koulutusdataan estääkseen arkaluontoisen kontrollitilan palauttamisen.  
* **Pääsynhallinta** – Roolipohjainen käyttöoikeus varmistaa, että vain valtuutetut compliance‑viranomaiset voivat käynnistää “Mitä‑jos”‑simulaatioita, jotka saattavat paljastaa tulevaisuuden roadmapeja.

---  

## 10. Aloittaminen – 3‑kuukautinen pilottisuunnitelma  

| Vaihe | Kesto | Keskeiset virstanpylväät |
|------|-------|--------------------------|
| **Arviointi & datakartoitus** | 1‑3 viikkoa | Inventoi kaikki politiikka‑artefaktit, luo GitOps‑repo, määritä graafi‑skeema |
| **Tietämyskonegraafi & haku** | 4‑6 viikkoa | Täytä Neo4j, upota artefaktit, validoi top‑k‑relevanssi |
| **LLM & RAG‑integraatio** | 7‑9 viikkoa | Hienosäädä olemassa olevia todistusaineistopätkiä, pakota lähde‑sitaatti‑politiikka |
| **Risk‑GNN‑kehitys** | 10‑11 viikkoa | Kouluta historiallisen kysely‑tuloksen data‑setillä, saavuttaa > 80 % AUC |
| **UI & live‑chat** | 12‑13 viikkoa | Rakenna React‑widget, integroi Mermaid‑visualisoinnit |
| **Pilottikäyttö** | 14‑15 viikkoa | Valitse 2‑3 ostajatiliä, kerää KPI‑data |
| **Iterointi & skaalaus** | 16 viikko ja eteenpäin | Optimoi mallit, lisää monikielituki, laajenna koko myyntitiimiin |

---  

## 11. Tulevaisuuden parannukset  

1. **Monikielinen neuvottelu** – Lisää reaaliaikainen käännöskerroin, jotta globaalit ostajat saavat todistusaineiston omalla äidinkielellään menettämättä lähdeviitteiden eheyttä.  
2. **Ääniohjaus** – Integroi puhe‑teksti‑palvelu, jotta ostajat voivat esittää kysymyksiä suullisesti video‑demoissa.  
3. **Federated Learning** – Jaa anonymisoituja riskipisteytyksen gradientteja kumppanisovellusten välillä parantaaksesi mallin robustiutta säilyttäen datan yksityisyyden.  
4. **Sääntely‑Radar‑integraatio** – Vedä reaaliaikaisia sääntely‑päivityksiä (esim. uudet GDPR‑liitteet, nousevat PCI‑DSS‑muutokset) ja merkkaa automaattisesti vaikutusverkostoon neuvottelun aikana.

---  

## 12. Yhteenveto  

Turvallisuuslomakkeet pysyvät B2B‑SaaS‑kauppojen kulmakivenä, mutta perinteinen kysymys‑ja‑vastaus‑kierros on kestämätön. Upottamalla **AI‑tehoinen reaaliaikainen neuvotteluavustaja** suoraan lomake‑työnkulkuun, toimittajat voivat:

* **Nopeuttaa kauppojen sulkemista** tarjoamalla välittömästi todistettua, data‑pohjaista tietoa.  
* **Säilyttää vaatimustenmukaisuuden tiukan tason** reaaliaikaisella politiikkavaikutusten simuloinnilla ja poikkeaman havainnoinnilla.  
* **Lisätä ostajien luottamusta** läpinäkyvän alkuperä‑näkymän ja “Mitä‑jos”‑skenaarioiden avulla.  

RT‑NegoAI:n toteuttaminen vaatii tietämyskone‑graafi‑rakentamista, Retrieval‑Augmented Generation -tekniikoita ja graafipohjaisen riskimallin hyödyntämistä – kaikki teknologioita, jotka ovat jo kypsyneet compliance‑AI‑ekosysteemiin. Selkeällä pilottisuunnitelmalla ja tarkasti määritellyillä KPI‑mittareilla mikä tahansa SaaS‑organisaatio voi muuttaa tämän kivunaiheisen vaatimustenmukaisuuden tarkastuspisteen kilpailuetuun.