
# AI‑vezérelt szándék‑alapú irányítási motor valós‑időben történő beszállítói kérdőív‑együttműködéshez

A beszállítói biztonsági kérdőívek szűk keresztmetszetet jelentenek a gyorsan növekvő SaaS‑cégek számára. Minden új ügyfélkérés egy sor manuális átvitelhez vezet: egy biztonsági elemző lekéri a legfrissebb szabályzatot, egy jogi ellenőr validálja a szöveget, egy termékfejlesztő tisztázza a technikai megvalósítást, és a végső válasz PDF‑ben kerül összeállításra. Ez a széttagolt folyamat **hosszú átfutási időket, egységtelen válaszokat és audit‑kockázati kitettséget** eredményez.

Mi lenne, ha a platform maga megértené, *miért* teszik fel a kérdést, *ki* a legalkalmasabb a válaszadásra, és *mikor* szükséges a válasz, majd automatikusan a megfelelő személyhez irányítaná a kérést – *valós időben*? Itt lép be a **AI‑vezérelt szándék‑alapú irányítási motor (IBRE)**, a Procurize AI platform központi komponense, amely ötvözi a **tudásgrafikon‑szemantika**, a **lekérdezés‑kiegészített generálás (RAG)** és a **folyamatos visszajelzés** elemeit, hogy gépi sebességgel koordinálja a kérdőív‑válaszok együttműködését.

> **Főbb megállapítások**
> - A szándék‑felismerés nyers kérdőív‑szöveget alakít strukturált üzleti szándékokká.
> - Egy dinamikus tudásgrafikon összekapcsolja a szándékokat a tulajdonosokkal, bizonyíték‑tárgyakkal és szabályzat‑verziókkal.
> - A valós‑időben történő irányítás LLM‑alapú bizalmi pontszám és terhelés‑kiegyenlítés segítségével működik.
> - A folyamatos tanulási hurkok a szándékokat és az irányítási szabályokat finomítják a beküldés utáni auditokból.

---

## 1. Szövegből szándékba – A szemantikus feldolgozási réteg

Az IBRE első lépése, hogy egy szabad szöveges kérdést (pl. *„Titkosítja-e az adatokat nyugalmi állapotban?”*) **kanonikus szándikká** alakítson, amelyet a rendszer végrehajthat. Ez két lépcsős pipeline‑nal valósul meg:

1. **LLM‑alapú entitás‑kivonás** – Egy könnyű LLM (pl. Llama‑3‑8B) kivonja a kulcsfontosságú entitásokat: *titkosítás*, *adat nyugalmi állapotban*, *kiterjedés*, *megfelelőségi keretrendszer*.
2. **Szándék‑osztályozás** – A kinyert entitásokat egy finomhangolt (BERT‑alapú) osztályozó felhasználja, amely **~250 szándik** taksonómiájába sorolja (pl. `EncryptDataAtRest`, `MultiFactorAuth`, `IncidentResponsePlan`).

A kapott szándék‑objektum tartalmazza:
- `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)**, belső szabályzat‑azonosítók)
- `required_evidence_types` (konfigurációs fájl, audit‑log, harmadik fél általi igazolás)

**Miért fontos a szándék:**  
A szándékok *stabil szerződésként* szolgálnak a kérdőív tartalma és a lejátszódó munkafolyamat között. Még ha a megfogalmazás változik is („Titkosítja‑e az adatokat tárolás közben?” vs. „Használ‑e titkosítást adatnyugalomban?”), ugyanaz a szándék kerül felismerésre, ezáltal biztosítva az egységes irányítást.

---

## 2. Tudásgrafikon mint kontextuális gerinc

Egy **property‑graph adatbázis** (Neo4j vagy Amazon Neptune) tárolja a következő kapcsolatrendszereket:

- **Szándékok** ↔ **Tulajdonosok** (biztonsági mérnökök, jogi tanácsadók, termékleaderek)
- **Szándékok** ↔ **Bizonyíték‑tárgyak** (szabályzatdokumentumok, konfigurációs pillanatképek)
- **Szándékok** ↔ **Szabályozási keretek** (**SOC 2**, **ISO 27001**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**)
- **Tulajdonosok** ↔ **Terhelés & elérhetőség** (aktuális feladat‑sor, időzóna)

Minden csomópont címkéje dupla idézőjelben szerepel, ahogy a Mermaid szintaxis megköveteli a későbbi vizualizációkhoz.

```mermaid
graph LR
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"owned by"| "Owner: Security Engineer"
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"requires"| "Evidence: Encryption Policy"
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"complies with"| "Regulation: ISO 27001"
    "Owner: Security Engineer" -->|"available"| "Status: Online"
    "Owner: Security Engineer" -->|"workload"| "Tasks: 3"
```

A grafikon **dinamikus** – minden egyes új kérdőív feltöltésekor a szándék‑csomópont vagy egy meglévőhöz kapcsolódik, vagy újjáhozzáadásra kerül. A tulajdonosi élek újraszámításra kerülnek egy **bipartit párosítási algoritmus** segítségével, amely a szakértelmet, az aktuális terhelést és a **[SLA](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement)** határidőket egyensúlyozza.

---

## 3. Valós‑időben történő irányítási mechanika

Amikor egy kérdőív‑elem érkezik:

1. **Szándék‑felismerés** egy szándékot ad vissza bizalmi pontszámmal.
2. **Grafikon‑lekérdezés** visszahozza az összes lehetséges tulajdonost és a kapcsolódó bizonyítékot.
3. **Pontszám‑motor** kiértékeli:
   - **Szakértelmi illeszkedés** (`expertise_score`) – a korábbi válaszok minősége alapján.
   - **Elérhetőség** (`availability_score`) – valós‑időbeni státusz a Slack/Teams jelenlét‑API‑kból.
   - **SLA sürgősség** (`urgency_score`) – a kérdőív határidejéből származik.
4. **Összetett irányítási pontszám** = súlyozott összeg (policy‑as‑code‑al konfigurálható).

A legmagasabb összetett pontszámú tulajdonos egy **automatikusan generált feladatot** kap a Procurize‑ban, amely előre kitöltött:
- Az eredeti kérdés,
- A felismert szándék,
- A legrelevánsabb bizonyítékokra mutató linkek,
- Javasolt válaszrészleteket a RAG‑ból.

Ha a bizalmi pontszám egy előre meghatározott küszöb (pl. 0,65) alá esik, a feladat egy **ember‑a‑köz‑hurok ellenőrző sorba** kerül, ahol egy megfelelőségi vezető validálja a szándékot, mielőtt a hozzárendelés megtörténik.

### Példa irányítási döntés

| Tulajdonos | Szakértelem (0‑1) | Elérhetőség (0‑1) | Sürgősség (0‑1) | Összeg |
|------------|-------------------|-------------------|----------------|--------|
| Alice (Bizt. Eng.) | 0,92 | 0,78 | 0,85 | **0,85** |
| Bob (Jogi) | 0,68 | 0,95 | 0,85 | 0,79 |
| Carol (Termék) | 0,55 | 0,88 | 0,85 | 0,73 |

Alice azonnal megkapja a feladatot, a rendszer a döntésről auditálható naplót hoz létre.

---

## 4. Folyamatos tanulási hurkok

Az IBRE nem statikus. A kérdőív befejezése után a platform **post‑submission visszajelzéseket** vesz fel:

- **Válasz‑pontossági ellenőrzés** – Az auditorok pontozzák a válasz relevanciáját.
- **Bizonyíték‑hiány felismerés** – Ha a hivatkozott bizonyíték elavult, a rendszer megjelöli a szabályzat‑csomópontot.
- **Tulajdonosi teljesítménymutatók** – Sikerarány, átlagos válaszidő, újra‑hozzárendelések gyakorisága.

Ezek a jelek két tanulási csatornába áramlanak:

1. **Szándék‑finomhangolás** – Hibás osztályozások fél‑felügyelt újratréninget indítanak a szándály‑osztályozóban.
2. **Irányítási szabály‑optimalizálás** – Erősítéses tanulás (RL) frissíti a szakértelem, elérhetőség és sürgősség súlyait a SLA megfelelőség és a válaszminőség maximalizálása érdekében.

Az eredmény egy **önoptimalizáló motor**, amely minden egyes kérdőív‑ciklus során fejlődik.

---

## 5. Integrációs ökoszisztéma

Az IBRE **mikroszolgáltatásként** épül be a meglévő eszköztárba:

| Integráció | Cél | Példa |
|------------|-----|-------|
| Slack / Microsoft Teams | Valós‑idő értesítések és feladat‑elfogadás | `/procure assign @alice` |
| Jira / Asana | Feladat létrehozása komplex bizonyíték‑gyűjtéshez | Automatikus *Evidence Collection* feladat |
| Dokumentumkezelés (SharePoint, Confluence) | Legfrissebb szabályzat‑tárgyak lekérése | Legújabb titkosítási szabályzat verzió lekérése |
| CI/CD pipeline‑ok (GitHub Actions) | Új kiadásokra automatikus megfelelőségi ellenőrzés indítása | Policy‑as‑code teszt futtatása minden build után |

Minden kommunikáció **mutual TLS** és **OAuth 2.0** felett zajlik, így a kényes kérdőív‑adatok soha nem hagyják el a biztonságos perimetert.

---

## 6. Auditálható nyomvonal & megfelelőségi előnyök

Minden irányítási döntés egy változtathatatlan naplóbejegyzést hoz létre:

```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
}
```

Ezt a JSON‑t egy **append‑only ledger**‑ben (pl. Amazon QLDB vagy blokk‑lánc‑alapú ledger) tároljuk, megfelelve a **SOX** és **GDPR** követelményeinek a nyomonkövethetőségre vonatkozóan. Az auditorok pontosan rekonstruálhatják a válasz mögötti érvelést, ami jelentősen lecsökkenti a **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** audit során felmerülő *evidence‑request* ciklust.

---

## 7. Valódi hatás – Gyors esettanulmány

**Cég:** FinTech SaaS „SecurePay” (Series C, 200 alkalmazott)  
**Probléma:** Átlagos kérdőív‑átfutási idő – 14 nap, 30 % SLA‑elmulasztás.  
**Megvalósítás:** IBRE telepítése 200‑csomópontos tudásgrafikonnal, integráció Slack‑kel és Jira‑val.  
**Eredmények (90‑napos pilot):**

| Metrika | Előtte | Utána |
|---------|--------|-------|
| Átlagos válaszidő | 14 nap | 2,3 nap |
| SLA‑megfelelés | 68 % | 97 % |
| Manuális irányítási munkaigény (óra/hét) | 12 h | 1,5 h |
| Audit‑találatok a bizonyíték‑hiányban | 5 per audit | 0,8 per audit |

Az ROI első hat hónapban **6,2‑szörös**, főként a megrendelési sebesség csökkenéséből és az audit‑költségek megtakarításából származik.

---

## 8. Jövőbeli irányok

1. **Kereszt‑tenant szándék‑federáció** – Lehetővé teszi, hogy több ügyfél megossza a szándékdefiníciókat adat‑izoláció megtartása mellett, federált tanulással.
2. **Zero‑Trust ellenőrzés** – Homomorf titkosítással és szándék‑irányítással kombinálva a kérdés tartalmát még a motor számára is bizalmasan tartja.
3. **Prediktív SLA modellezés** – Idősor‑előrejelzés a kérdőív‑beáramlás csúcsainak (pl. termék‑launch után) előrejelzésére és az irányítási kapacitás előzetes növelésére.

---

## 9. Az IBRE‑vel való első lépések

1. **Aktiválja a Szándék‑motort** a Procurize → Settings → AI Modules menüpontban.  
2. **Definiálja a szándikatsonómiát** (vagy importálja az alapértelmezettet).  
3. **Térképezze fel a tulajdonosokat** úgy, hogy felhasználói fiókokat szándék‑címkékhez kapcsolja.  
4. **Kapcsolja össze a bizonyíték‑forrásokat** (dokumentumtár, CI/CD‑artefaktok).  
5. **Futtasson egy pilot‑kérdőívet** és figyelje az irányítási irányítópultot.

Részletes lépésről‑lépésre útmutató a **Procurize Súgóközpontban** a *AI‑Driven Routing* szekcióban érhető el.

---

## <span class='highlight-content'>Kapcsolódó</span> cikkek
- [Zero‑Trust Architecture for AI‑Driven Automation – NIST SP 800‑207](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final)