
# Tekoälyllä voimautettu adaptiivinen kysymysvirta‑moottori älykkäisiin turvakyselyihin

Turvakyselyt ovat jokaisen toimittajan arvioinnin, auditoinnin ja noudattamisen tarkistuksen portinvartijoita. Perinteinen staattinen formaatti pakottaa vastaajat kulkemaan läpi pitkien, usein merkityksettömien kysymyslistojen, mikä johtaa väsymykseen, virheisiin ja viivästyneisiin kauppasykleihin. Entä jos kysely *pystyisi ajattelemaan*—säätäen polkuaan lennossa käyttäjän aikaisempien vastausten, organisaation riskiaseman ja reaaliaikaisen todisteiden saatavuuden perusteella?

Tässä astuu **Adaptiivinen Kysymysvirta‑Moottori (AQFE)**, Procurize‑alustan uusi tekoälypohjainen komponentti. Se yhdistää suuria kielimalleja (LLM), todennäköisyyspohjaista riskipisteytystä ja käyttäytymisanalyytiikkaa yhdeksi palautesilmukaksi, joka jatkuvasti muokkaa kyselyn matkaa. Alla tarkastelemme arkkitehtuuria, keskeisiä algoritmeja, toteutuskäytännön huomioita ja mitattavissa olevaa liiketoimintavaikutusta.

---

## Sisällysluettelo
1. [Miksi adaptiiviset kysymysvirrat ovat tärkeitä](#miksi-adaptiiviset-kysymysvirrat-ovat-tärkeitä)  
2. [Ydinarkkitehtuurin yleiskatsaus](#ydinarkkitehtuurin-yleiskatsaus)  
   1. [Riskien pisteytyspalvelu](#riskien-pisteytyspalvelu)  
   2. [Käyttäytymisnäkemyksen moottori](#käyttäytymisnäkemyksen-moottori)  
   3. [LLM‑voimautettu kysymysten generaattori](#llm‑voimautettu-kysymysten-generaattori)  
   4. [Orkestrointikerros](#orkestrointikerros)  
3. [Algoritminen yksityiskohdat](#algoritminen-yksityiskohdat)  
   1. [Dynaaminen Bayesin verkko vastausten propagointiin](#dynaaminen-bayesin-verkko-vastausten-propagointiin)  
   2. [Prompttien ketjuttamisstrategia](#prompttien-ketjuttamisstrategia)  
4. [Mermaid-kaavio tietovirrosta](#mermaid-kaavio-tietovirrosta)  
5. [Toteutuksen tiekartta (askel askeleelta)](#toteutuksen-tiekartta-askel-askeleelta)  
6. [Turvallisuus, auditointi ja noudattamisnäkökohdat](#turvallisuus-auditointi-ja-noudattamisnäkökohdat)  
7. [Suorituskykyvertailut & ROI](#suorituskykyvertailut--roi)  
8. [Tulevat parannukset](#tulevat-parannukset)  
9. [Yhteenveto](#yhteenveto)  
10. [Katso myös](#katso-myos)

---

## Miksi adaptiiviset kysymysvirrat ovat tärkeitä

| Kipupiste | Perinteinen lähestymistapa | Adaptiivinen lähestymistapa |
|------------|-----------------------------|------------------------------|
| **Pituus** | Kiinteä lista, jossa on 200+ kysymystä | Leikkaa dynaamisesti *olennaiseen* osajoukkoon (yleensä < 80) |
| **Epärelevantit kohdat** | Yksi koko sopii kaikille -malli, aiheuttaa “hälinää” | Kontekstitietoinen ohittaminen perustuen aiempiin vastauksiin |
| **Riskisokeus** | Manuaalinen riskin pisteytys jälkikäteen | Reaaliaikaiset riskipäivitykset jokaisen vastauksen jälkeen |
| **Käyttäjän väsymys** | Korkea hylkäysprosentti | Älykäs haarautuminen pitää käyttäjät sitoutuneina |
| **Auditoloki** | Lineaariset lokit, vaikea yhdistää riskimuutoksiin | Tapahtumapohjainen auditointi riskitilan tilannekuvilla |

Tuomalla kyselyn eloon—antamalla sen *reagoida*—organisaatiot saavat **30‑70 %** lyhennyksen läpimenoajassa, parantavat vastaustarkkuutta ja tuottavat auditointia varten riskin mukaisen todisteiden jäljen.

---

## Ydinarkkitehtuurin yleiskatsaus

AQFE koostuu neljästä löyhästi kytketyistä palvelusta, jotka kommunikoivat **tapahtumapohjaisen viestiväylän** (esim. Apache Kafka) kautta. Tämä irrottaminen takaa skaalautuvuuden, vikakestävyyden ja helpon integraation olemassa oleviin Procurize‑moduuleihin, kuten Evidenssien orkestrointimoottoriin tai Tietägraafiin.

### Riskien pisteytyspalvelu
* **Syöte:** Nykyinen vastauspaketti, historiallinen riskiprofiili, sääntelypainomatriisi.  
* **Prosessi:** Laskee **Reaaliaikaisen riskipisteen (RTRS)** käyttäen gradienttituettuja puuta ja todennäköisyyspohjaista riskimallia.  
* **Tuloste:** Päivitetty riskiluokka (Alhainen, Keskitaso, Korkea) ja luottamusväli; lähetetään tapahtumana.

### Käyttäytymisnäkemyksen moottori
* Kerää **klikkivirran, pausojen, vastausten muokkausmäärän**.  
* Suorittaa **Piilotetun Markovin Mallin** käyttäjän itseluottamuksen ja mahdollisten tietämyserojen arvioimiseksi.  
* Tuottaa **Käyttäytymisluottamusasteen (BCS)**, joka moduloi kysymysten ohittamisen aggressiivisuutta.

### LLM‑voimautettu kysymysten generaattori
* Hyödyntää **LLM‑ensemblää** (esim. Claude‑3, GPT‑4o) järjestelmätason prompteilla, jotka viittaavat yrityksen tietägraafiin.  
* Luo **kontekstisidonnaisia täydennyskysymyksiä** lennossa epäselville tai korkean riskin vastauksille.  
* Tukee **monikielistä promptingia** havaitsemalla kielen asiakaspuolella.

### Orkestrointikerros
* Kuluttaa tapahtumat kolmen palvelun tuottamista, soveltaa **käytäntö­sääntöjä** (esim. “Älä koskaan ohita Control‑A‑7 kohtaa **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** CC6.1”) ja määrittää seuraavan kysymysjoukon.  
* Säilöö **kysymysvirran tilan** versioidussa tapahtumavarastossa, mahdollistaen täydellisen toistamisen auditointia varten.

---

## Algoritminen yksityiskohdat

### Dynaaminen Bayesin verkko vastausten propagointiin
AQFE käsittelee jokaisen kyselyn osion **dynaamisena Bayesin verktona (DBN)**. Kun käyttäjä vastaa solmua, riippuvien solmujen posteriorijakauma päivittyy, vaikuttaen seuraavien kysymysten vaadittavuuden todennäköisyyteen.

```mermaid
graph TD
    "Aloita" --> "K1"
    "K1" -->|"Kyllä"| "K2"
    "K1" -->|"Ei"| "K3"
    "K2" --> "K4"
    "K3" --> "K4"
    "K4" --> "Loppu"
```

*Jokainen kaari kantaa historiallisesta vastausaineistosta johdettua ehdollista todennäköisyyttä.*

### Prompttien ketjuttamisstrategia
LLM ei toimi erillisenä; se noudattaa **Prompt‑ketjua**:

1. **Kontekstin haku** – Noutaa relevantit käytännöt tietägraafista.  
2. **Riskitietoinen prompt** – Lisää nykyisen RTRS:n ja BCS:n järjestelmäpromptiin.  
3. **Generointi** – Pyytää LLM:ää tuottamaan 1‑2 täydennyskysymystä, rajoittaen token‑budjetin jotta viive pysyy < 200 ms.  
4. **Validointi** – Lähettää luodun tekstin deterministiseen kieliopintarkistimeen ja noudattavuussuodattimeen.

Tämä ketju varmistaa, että luodut kysymykset ovat sekä **sääntely‑tietoisia** että **käyttäjälähtöisiä**.

---

## Mermaid-kaavio tietovirrosta

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Asiakas
        UI[“Käyttöliittymä”] -->|Vastaustapahtuma| Bus[Viestiväylä]
    end

    subgraph Palvelut
        Bus --> Risk[Riskien pisteytyspalvelu]
        Bus --> Behav[Käyttäytymisnäkemyksen moottori]
        Bus --> LLM[LLM Kysymysgeneraattori]
        Risk --> Orkestro[Orkestrointikerros]
        Behav --> Orkestro
        LLM --> Orkestro
        Orkestro -->|Seuraava kysymysjoukko| UI
    end

    style Asiakas fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Palvelut fill:#e6f2ff,stroke:#333,stroke-width:1px
```

Kaavio havainnollistaa **reaaliaikaisen palautesilmukan**, joka ohjaa adaptiivista virtausta.

---

## Toteutuksen tiekartta (askel askeleelta)

| Ask. | Toimenpide | Työkalut / Kirjastot |
|------|------------|----------------------|
| **1** | Määritä **riskitaksonomia** (kontrolliperheet, sääntelypainot). | YAML‑konfiguraatio, Proprietaarinen käytäntöpalvelu |
| **2** | Asenna **Kafka‑aiheet**: `answers`, `risk-updates`, `behavior-updates`, `generated-questions`. | Apache Kafka, Confluent Schema Registry |
| **3** | Käynnistä **Riskien pisteytyspalvelu** FastAPI‑pohjaisella XGBoost‑mallilla. | Python, scikit‑learn, Docker |
| **4** | Toteuta **Käyttäytymisnäkemyksen moottori** asiakaspuolen telemetry‑hookilla (React). | JavaScript, Web Workers |
| **5** | Hienosäädä **LLM‑promptit** 10 k historiallisen kyselyn parilla. | LangChain, OpenAI API |
| **6** | Rakenna **Orkestrointikerros** säännöstömoottorilla (Drools) ja DBN‑inferenssillä (pgmpy). | Java, Drools, pgmpy |
| **7** | Integroi **etu‑puolen UI**, joka dynaamisesti renderöi kysymyskomponentit (radio, teksti, tiedoston lataus). | React, Material‑UI |
| **8** | Lisää **auditointiloki** käyttämällä muuttumatonta tapahtumavarastoa (Cassandra). | Cassandra, Avro |
| **9** | Suorita **kuormitustestaus** (k6) 200 samanaikaiselle kyselyistunnolle. | k6, Grafana |
| **10** | Julkaise **pilottiasiakkaalle**, kerää NPS‑ ja läpimenoaikamittarit. | Mixpanel, sisäiset kojelaudat |

**Keskeiset vinkit**

* Pidä LLM‑kutsut **asynkronisina**, jotta UI ei jähmetä.  
* Välimuistita **tietägraafin haut** 5 min aikana viiveen vähentämiseksi.  
* Hyödynnä **feature‑flageja**, joilla adaptiivinen toiminnallisuus voidaan kytkeä päälle/pois asiakaskohtaisesti, varmistaen sopivuus sopimusvaatimuksiin.

---

## Turvallisuus, auditointi ja noudattamisnäkökohdat

1. **Datakryptaus** – Kaikki tapahtumat on salattu levossa (AES‑256) ja siirrossa (TLS 1.3).  
2. **Pääsynhallinta** – Roolipohjaiset säännöt rajoittavat, kuka voi tarkastella riskipisteytystietoja.  
3. **Muuttumattomuus** – Tapahtumavarasto on append‑only; jokainen tilanmuutos allekirjoitetaan ECDSA‑avaimella, mahdollistaen **tarkistuskelpoisen auditoinnin**.  
4. **Sääntelyn mukaisuus** – Säännöstömoottori pakottaa “ei‑ohita” -rajoituksia kriittisille kontrolleille (esim. **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** CC6.1).  
5. **PII‑käsittely** – Käyttäytymis‑telemetria anonymisoidaan ennen tallentamista; säilytetään vain istunto‑ID:t.

---

## Suorituskykyvertailut & ROI

| Mittari | Perinteinen (staattinen) | Adaptiivinen AQFE | Parannus |
|---------|--------------------------|-------------------|----------|
| Keski‑läpimenoaika | 45 min | 18 min | **-60 %** |
| Vastaustarkkuus (ihmisen tarkastus) | 87 % | 94 % | **+8 pp** |
| Keskimääräinen kysymysten määrä | 210 | 78 | **-63 %** |
| Audit‑tietomäärä per kysely | 3,2 MB | 1,1 MB | **-66 %** |
| Pilot‑ROI (6 kk) | — | $1,2 M säästö työvoimassa | **+250 %** |

Tulokset osoittavat, että adaptiivinen virtaus ei ainoastaan nopeuta prosessia, vaan myös **parantaa vastaustarkkuutta**, mikä suoraan vähentää riskiä auditointivaiheessa.

---

## Tulevat parannukset

| Tiekartan kohde | Kuvaus |
|-----------------|--------|
| **Federated Learning riskimallille** | Kouluta riskipisteytys useiden asiakkaiden välillä jakamatta raakadataa. |
| **Zero‑Knowledge Proof -integraatio** | Vahvista vastausten eheys paljastamatta taustatodisteita. |
| **Graafinen hermoverkko‑pohjainen kontekstualisointi** | Korvaa DBN GNN:llä rikkaampien kysymysriippuvuuksien mallintamiseksi. |
| **Ääni‑ensimmäinen interaktio** | Mahdollista puhepohjainen kyselyn täyttäminen paikallisella puhe‑teksti -muunnoksella. |
| **Reaaliaikainen yhteistyötila** | Useat sidosryhmät voivat muokata vastauksia samaan aikaan, konfliktit ratkaistaan CRDT‑tekniikalla. |

Nämä kehitykset pitävät AQFE:n aina tekoälyavusteisen noudattamisen kärjessä.

---

## Yhteenveto

**Tekoälyllä voimautettu adaptiivinen kysymysvirta‑moottori** muuttaa perinteisen, työlään noudattamisen tarkistamisen dynaamiseksi, älykkääksi keskusteluksi vastaajan ja alustan välillä. Yhdistämällä reaaliaikainen riskipisteytys, käyttäytymisanalyytiikka ja LLM‑luomat täydennykset, Procurize tarjoaa mitattavissa olevan nopeuden, tarkkuuden ja auditointikelpoisuuden kasvun — oleellisia erottavia tekijöitä nykypäivän nopeassa SaaS‑ekosysteemissä.

AQFE:n käyttöönotto merkitsee, että jokainen kysely muuttuu **riskitietoiseksi, käyttäjäystävälliseksi ja täysin jäljitettäväksi** prosessiksi, jolloin turvallisuus‑ ja noudattamistiimit voivat keskittää energiansa strategiseen riskienhallintaan eikä toistuvaan tietojen syöttöön.

---

## Katso myös

* Lisäresurssit ja liittyvät konseptit löytyvät Procurize‑tietägraafista.