
# Intent‑alapú AI útválasztó motor valós‑időben történő biztonsági kérdőív együttműködéshez

A biztonsági kérdőívek, megfelelőségi auditok és beszállítói kockázatértékelések állandó fájdalomforrást jelentenek a SaaS vállalatok számára. A hagyományos munkafolyamat – manuális triázs, statikus hozzárendelési listák és spontán e‑mail beszélgetések – késleltetést eredményez, emberi hibákat vezet be, és nehézzé teszi a méretezést, ahogy a kérdőívek száma nő.  

Hogyan lenne, ha minden egyes kérdés **azonnal** a megfelelő személyhez (vagy AI‑asszisztenshez) lenne irányítva, aki rendelkezik a szükséges tudással, miközben egy élő tudásgráfból jelenik meg a támogató bizonyíték?  

Bemutatjuk a **Intent‑alapú AI útválasztó motort (IBARE)**, egy új architekturális mintát, amely valós‑időben, szándék‑vezérelt együttműködést biztosít a Procurize‑hez hasonló platformokban. Az IBARE ötvözi a legmodernebb természetes nyelvi megértést, egy folyamatosan bővülő tudásgráfot, és egy könnyű micro‑service orkesztrációs réteget, hogy a következőket nyújtsa:

* **Almásodpercen belüli kérdésosztályozás** – a rendszer megérti a kérdés alapvető szándékát (pl. „nyugalmi titkosítás”, „incidenskezelési folyamat”, „adatrezidencia”), nem csak kulcsszó‑illesztésre támaszkodva.  
* **Dinamikus szakértő‑párosítás** – készség‑profilok, terhelési mérőszámok és a korábbi válaszok minősége alapján az IBARE a legmegfelelőbb SME‑t, AI‑asszisztenst vagy hibrid párt választja.  
* **Környezettudatos bizonyíték‑lekérdezés** – az útválasztási döntést releváns szabályzat‑részletekkel, audit‑tárgyakkal és verziózott bizonyítékokkal egészíti ki, amelyek egy federált tudásgráfból származnak.  
* **Valós‑időben működő visszacsatolási kör** – minden megválaszolt kérdés visszakerül a modellbe, javítva a szándékészlelést és a szakértő‑rangsorolást a jövőbeni kérdőívek esetén.  

A következő szakaszokban felbontjuk az architektúrát, bemutatunk egy valós esetet, megvizsgáljuk a kulcsfontosságú megvalósítási részleteket, és számszerűsítjük az üzleti hatást.

## 1. Miért szándék, nem kulcsszavak?

A legtöbb meglévő kérdőív‑automatizálási eszköz egyszerű kulcsszó‑ vagy szabály‑alapú útválasztásra támaszkodik:

```python
if "encryption" in question → assign to Security Engineer
if "GDPR" in question → assign to Data Privacy Lead
```

Ezek a megközelítések megbízhatatlanná válnak, ha a kérdések homályosan vannak megfogalmazva, több témát tartalmaznak, vagy szakterület‑specifikus zsargont használnak.  

**A szándékészlelés** egy lépéssel tovább megy, azzal, hogy értelmezi, *amit a kérdező valójában kér*:

| Példa kérdés | Kulcsszó‑alapú hozzárendelés | Szándék‑alapú hozzárendelés |
|--------------|------------------------------|------------------------------|
| „Titkosítja a mentéseket átviteli úton?” | Backup Engineer (kulcsszó: „backup”) | Biztonsági mérnök (szándék: „adat‑átvitel közbeni titkosítás”) |
| „Hogyan kezel egy ransomware incidenst?” | Incident Response Lead (kulcsszó: „ransomware”) | Incident Response Lead **plusz** Biztonsági mérnök (szándék: „ransomware válaszfolyamat”) |
| „Milyen szerződéses záradékok fedik le az EU‑ügyfelek adatrezidenciáját?” | Legal Counsel (kulcsszó: „EU”) | Compliance Lead (szándék: „adatrezidencia szerződéses záradékok”) |

A **szemantikus szándék** kinyerésével a rendszer a kérdést olyan csapattaghoz irányíthatja, akinek a szakértelme az *akció* vagy *koncepció* irányába illeszkedik, nem csak egy felületi kifejezés szerint.

## 2. Magas szintű architektúra

Az alábbi Mermaid diagram a IBARE fő komponenseit és adatáramlását szemlélteti.

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Frontend
        UI[Felhasználói felület] -->|Kérdés elküldése| API[REST / GraphQL API]
    end

    subgraph Core
        API --> Intent[Szándékészlelés Szolgáltatás]
        Intent --> KG[Dinamikus Tudásgráf]
        Intent --> Skills[SME Készség‑Profil Szolgáltatás]
        KG --> Evidence[Bizonyíték Lekérdezési Szolgáltatás]
        Skills --> Ranking[Szakértő Rangsorolási Motor]
        Evidence --> Ranking
        Ranking --> Router[Útválasztó Motor]
    end

    subgraph Workers
        Router -->|Kijelöl| SME[Témavezető Szakértő / AI Asszisztens]
        SME -->|Válasz| Feedback[Visszajelző Gyűjtő]
        Feedback --> KI[Tudásgráf Befogadás]
        Feedback --> Model[Modell Újraképzési Ciklus]
    end

    classDef external fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px;
    class UI,API,SME external;
```

**Kulcskomponensek**

| Komponens | Felelősség |
|-----------|------------|
| **Szándékészlelés Szolgáltatás** | Átalakítja a nyers kérdés szöveget többcímkés szándékvektorrá egy finomhangolt transzformer (pl. RoBERTa‑large) segítségével. |
| **Dinamikus Tudásgráf (KG)** | Entitásokat tárol, mint például szabályzatok, bizonyítékok, ellenőrzések és azok kapcsolatai. Folyamatosan bővül a megválaszolt kérdésekből. |
| **SME Készség‑Profil Szolgáltatás** | Minden emberi szakértő és AI‑asszisztens profilját kezeli, beleértve a domén szakértelmet, tanúsítványokat, legújabb terhelést és a válaszok minőségi pontszámait. |
| **Bizonyíték Lekérdezési Szolgáltatás** | Lekérdezi a KG‑t a legrelevánsabb dokumentumokért (szabályzat‑részek, audit‑naplók, verziózott anyagok) szándék alapján. |
| **Szakértő Rangsorolási Motor** | Összevonja a szándék‑hasonlóságot, a szakértő képesség‑illeszkedést, a rendelkezésre állást és a múltbeli késleltetést, hogy rangsorolt jelöltlistát hozzon létre. |
| **Útválasztó Motor** | Kiválasztja a legjobb jelölt(ek)et, feladatot hoz létre az együttműködési központban, és értesíti a címzett(ek)et. |
| **Visszajelző Gyűjtő** | Rögzíti a végső választ, a kapcsolódó bizonyítékot és egy elégedettségi értékelést. |
| **Tudásgráf Befogadás** | Új bizonyítékot és kapcsolati frissítéseket integrál vissza a KG‑be, lezárva a ciklust. |
| **Modell Újraképzési Ciklus** | Időszakosan újra‑tréningeli a szándékmodellét újonnan címkézett adatok felhasználásával, hogy idővel növelje a pontosságot. |

## 3. Részletes átmenet egy valós esetben

**Szcenárió:** Egy értékesítési mérnök kérésre kap egy potenciális vállalati ügyféltől:

> „Meg tudná adni, hogyan izolálja az ügyféladatokat egy több‑bérlős környezetben, és milyen titkosítási mechanizmusokat használ a nyugalmi adatokra?”

### 1. lépés – Beküldés
A mérnök beilleszti a kérdést a Procurize irányítópultba. A felhasználói felület POST kérést küld az API‑nak a nyers szöveggel.

### 2. lépés – Szándék kinyerése  
Az Intent Detection Service a szöveget egy finomhangolt transzformeren futtatja, amely valószínűségi eloszlást ad vissza egy 120 szándékos taxonómián. Ehhez a kérdéshez a három legmagasabb szándék a következő:

1. **Bérlő izoláció** – 0.71  
2. **Nyugalmi titkosítás** – 0.65  
3. **Adatrezidencia** – 0.22  

### 3. lépés – Tudásgráf lekérdezés  
A KG megkapja a szándékvektort és végrehajt egy **szemantikus hasonlósági keresést** (a szabályzat‑részletek vektorbeágyazásait használva). Az alábbiakat adja vissza:

| Dokumentum | Relevancia pontszám |
|-----------|----------------------|
| [SOC 2] – Rendszerszintű Szabályozás 5.3: Bérlő izoláció | 0.84 |
| [ISO 27001] Melléklet A.10: Kriptográfiai ellenőrzések | 0.78 |
| Belső fehér könyv: Több‑bérlős architektúra v2.4 | 0.66 |

### 4. lépés – Készség‑Profil Párosítás  
A Skills Service kikeresi az összes szakértőt, amelyre a **Felhőarchitektúra**, **Biztonsági mérnöki** és **Megfelelőség** címkék vannak. Minden szakértő **készség beágyazás** összehasonlításra kerül a szándékvektorral. Egyidejűleg a szolgáltatás figyelembe veszi:

* **Jelenlegi terhelés** (függőben lévő feladatok, sorhossz)  
* **Válasz minőségi pontszám** (átlag a múltbeli kérdőív válaszokból)  
* **Időzóna közelség** (a késleltetés csökkentése érdekében)

A legmagasabb rangú jelölt **Alex Patel (Senior Cloud Security Engineer)**, összetett pontszámmal 0.92. Egy kriptográfiai szabályzatra specializálódott AI‑asszisztens (neve **CryptoBot**) szintén javasolt, 0.87 pontszámmal.

### 5. lépés – Útválasztás és értesítés  
Az Útválasztó Motor egy **együttműködési feladatot** hoz létre, amely a következőket tartalmazza:

* Az eredeti kérdés  
* Felismert szándékok  
* Bizonyíték csomag (letölthető linkek)  
* Javasolt AI‑asszisztens (opcionális)

Alex push értesítést kap a Slackben és a Procurize felhasználói felületen, miközben a CryptoBot háttér‑micro‑service‑ként jön létre, készen állva a válasz kiegészítésére.

### 6. lépés – Válasz összeállítása  
Alex áttekinti a bizonyítékokat, további kontextust ad a legújabb platform frissítésekről, és meghívja a CryptoBot‑ot, hogy automatikusan generáljon egy tömör bekezdést a titkosítási algoritmusról (AES‑256‑GCM). Az összevont válasz szerkesztésre, jóváhagyásra és beküldésre kerül.

### 7. lépés – Visszacsatolási kör  
Az ügyfél a választ **„teljesen kielégítőnek”** jelöli. A Visszajelző Gyűjtő rögzíti:

* Válasz szöveg  
* Kapcsolódó bizonyíték ID‑k  
* Elégedettségi értékelés (5/5)

A Tudásgráf Befogadás szolgáltatás hozzáad egy új csomópontot **„Answer‑2025‑10‑21‑001”** amely az eredeti kérdéshez, a bizonyítékokhoz és a szándékcímkékhez van kapcsolva. Ez a csomópont a jövőbeni hasonlósági keresések részévé válik.

A modell újraképzési folyamatához a frissen címkézett adatokat (kérdés + megerősített szándékok + válasz) hozzáadják. Miután 1 000 ilyen interakciót gyűjtött, a szándékmodellt újratanítják, finomítva a felismerést a **„ransomware‑reakciós folyamat”** típusú szándékokhoz.

## 4. Alapvető technikai építőelemek

### 4.1 Szándékészlelés Modell
* **Architektúra:** RoBERTa‑large finomhangolva egy 50 000 annotált kérdőív mondaton alapuló saját adathalmazon.  
* **Veszteségfüggvény:** Bináris kereszt‑entrópia többcímkés osztályozáshoz.  
* **Képzési augmentáció:** Visszafordítás a többnyelvű robusztusságért (angol, német, japán, spanyol).  
* **Teljesítmény:** Macro‑F1 = 0.91 egy tartalék validációs készleten; átlagos késleltetés ≈ 180 ms kérésenként.  

### 4.2 Tudásgráf Platform
* **Motor:** Neo4j 5.x beépített vektor‑hasonlósági indexekkel (a **Neo4j Graph Data Science** könyvtáron keresztül).  
* **Entitás Típusok:** `Policy`, `Control`, `Evidence`, `Question`, `Answer`, `Expert`.  
* **Kapcsolatok:** `VALIDATES`, `EVIDENCES`, `AUTHORED_BY`, `RELATED_TO`.  
* **Verziózás:** Minden anyag `version` tulajdonnal és `valid_from` időbélyeggel tárolódik, lehetővé téve az **audit‑készenléti időutazást**.  

### 4.3 Készség‑Profil Szolgáltatás
* **Adatforrások:** HR könyvtár (készségek, tanúsítványok), belső hibajegy rendszer (feladatbefejezési idők), és egy **minőségi pontszám**, amely a válaszutáni felmérésekből származik.  
* **Beágyazás generálás:** FastText beágyazások a készség kifejezésekhez, összefűzve egy sűrű terhelési vektorral.  
* **Rangsorolási képlet:**  

```
score = α * intent_similarity
      + β * expertise_match
      + γ * availability
      + δ * historical_quality
```  

ahol α=0.4, β=0.35, γ=0.15, δ=0.10 (Bayesi optimalizációval finomhangolva).  

### 4.4 Orkesztráció és Micro‑Service‑k
Minden szolgáltatás konténerizált (Docker) és a **Kubernetes**‑on keresztül, **Istio** szolgáltatás‑hálóval koordinált a megfigyelhetőségért. Aszinkron kommunikáció a **NATS JetStream**‑et használja az alacsony késleltetésű esemény‑streameléshez.

### 4.5 Biztonsági és Adatvédelmi Megfontolások
* **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP):** A rendkívül érzékeny bizonyítékok (pl. belső penetráció‑teszt jelentések) esetén a KG csak ZKP kötelékeket tárol; a tényleges fájl egy külső széfben (AWS KMS) titkosított marad, és a kijelölt szakértő kérésére dekódolódik.  
* **Differenciális adatvédelem:** A szándékmodell képzési csővezetékhez kalibrált Laplace‑zajt adunk a aggregált gradiens frissítésekhez, hogy megvédjük az egyes kérdőívek tartalmát.  
* **Audit nyomvonal:** Minden útválasztási döntés, bizonyíték‑lekérdezés és válasz‑szerkesztés egy módosíthatatlan, csak hozzáfűzhető főkönyvben (Hyperledger Fabric) kerül naplózásra, ezzel teljesítve a **SOC 2** nyomonkövethetőségi követelményeket.

## 5. Üzleti hatás mérés

| Metrika | Alap (Kézi) | IBARE bevezetése után |
|---------|-------------|------------------------|
| Átlagos kérdőív átfutási idő (nap) | 12 | 3.4 (‑71.7 %) |
| Átlagos idő az első hozzárendelésig (óra) | 6.5 | 0.2 (‑96.9 %) |
| Válasz pontosság (utólagos javítások) | 18 % | 4 % |
| SME elégedettségi felmérés (1‑5) | 3.2 | 4.6 |
| Megfelelőségi audit megállapítások kérdőív kezeléssel kapcsolatban | 7/év | 1/év |

Egy három vállalati SaaS ügyféllel végzett hat hónapos pilot **4.3× ROI‑t** eredményezett, főként a lerövidített értékesítési ciklusok és a csökkenő jogi költségek miatt.

## 6. Megvalósítási ellenőrzőlista csapatok számára

1. **Szándék taxonómia meghatározása** – Együttműködés a biztonsági, jogi és termékcsoportokkal a magas szintű szándékok felsorolásához (≈ 100–150).  
2. **Képzési adatok összeállítása** – Legalább 10 k történelmi kérdőív mondatot annotáljon szándék címkékkel.  
3. **Szakértői profilok felépítése** – HR‑ből, Jira‑ból és belső felmérésekből származó adatokat egyesítsen; normalizálja a készség leírásokat.  
4. **Tudásgráf bevezetése** – Importálja a meglévő szabályzat‑dokumentumokat, bizonyíték‑archívumokat és verziótörténetet.  
5. **Integráció az együttműködési hubbal** – Kapcsolja össze a routing motort Slack‑kel, Teams‑sel vagy egyedi UI‑val.  
6. **Visszacsatolási hurok kiépítése** – Gyűjtse a elégedettségi értékeléseket és adja hozzá a retraining pipeline‑hoz.  
7. **KPI‑k nyomonkövetése** – Állítson be Grafana dashboard‑ot a késleltetés, routing sikeresség és modell‑eltolódás (drift) mérésére.  

## 7. Jövőbeli irányok

### 7.1 Több‑modalitású szándékészlelés  
Beépítünk **dokumentum‑kép** (beolvasott szerződések) és **hang‑klip** (hangról felvett rövid bemutatók) elemzést CLIP‑szerű multimodális modellekkel, így az útválasztás kiterjeszthető a nyers szövegen túl is.

### 7.2 Federált Tudásgráfok  
Lehetővé tesszük **kereszt‑szervezeti grafikon federációt**, ahol partnercégek anonim szabályzat‑részleteket oszthatnak meg, bővítve a szándék lefedettségét anélkül, hogy a tulajdonosi adatokat felfednénk.

### 7.3 Automatikusan generált szakértői profilok  
Használjuk a **nagy‑nyelvi modelleket (LLM‑ek)** az önéletrajzok elemzéséhez, és automatikusan szintetizáljuk a kezdő készség‑profilokat, gyorsítva az onboarding folyamatot.

## 8. Következtetés

Az Intent‑alapú AI útválasztó motor újraértelmezi a biztonsági kérdőív munkafolyamatokat. A kérdés mögötti valódi *szándék* felismerésével, dinamikus szakértő‑párosítással és egy élő tudásgráfból származó kontextus‑gazdag bizonyítékokkal a szervezetek képesek:

* **Lerövidíteni a válaszidőt** hetekből órákra,  
* **Emelni a válaszok pontosságát** a szándék‑vezérelt kontextussal,  
* **Skálázni az együttműködést** elosztott csapatok között, és  
* **Fenntartani audit‑készenléti, szabályozott folyamatokat**, amelyek a szabályozók és ügyfelek igényeit egyaránt kielégítik.

A SaaS‑cégek számára, akik a beszállítói kockázatkezelést jövőbiztosra akarják tenni, az IBARE egy konkrét, bővíthető útmutatót kínál – fokozatosan bevezethető, és folyamatosan finomítható a megfelelőségi környezet változásaival.