
# AI որոշման շարժիչ ռեալ‑տայմ վենդորների հարցներգների առաջնահերթեցման և ռիսկի գնահատման համար

Անվտանգության հարցներգները, համապատասխանության ակնհայտացումները և վենդորների գնահատման գործընթացները անփոփոխ մուտքակետ են յուրաքանչյուր B2B SaaS գործարքի համար։ Բայց ներքաշված ձեռքերով մարտկոցների համարական հարցերը հաճախ ստեղծում են թաքնված առևտուություն՝ զուգչած ծառայություններ, մաս բաղկացած ռիսկի պատկերացում և չափազանցված համապատասխանության թիմեր։ **Procurize**-ը արդեն տրամադրում է միակ հարթություն հարցներգների կազմակերպման համար, բայց առաջնային քայլը հաջորդաբար **սահմանում** *ճրակալ‑շարքի* փաստաթղթի, որն իմանում է **որ** հարցներգը պետք է լուծել **երբ**, և **ինչքան** ռիսկով է վենդորը իրականում:

Այս հոդվածը ձեզ ընդգրկում է **AI որոշման շարժիչի** դիզայնը, իրականացումը և բիզնես‑ազդերը, որը:

1. **Հավաքում է** վենդորների ազդակները ռեալ‑տայմում ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) զեկույցներ, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) գոտիներ, [GDPR](https://gdpr.eu/) DPO հաստատագրեր):  
2. **Գնահատում է** ռիսկը զույգ‑հաղորդված Գրեթ Ֆիզիկներ (GNN) + Բեյեսյան մոդելով:  
3. **Առաջնայնություն** տալում է հարցներգների հանձնարարությունները հուսահատող‑սովորող‑համակարգչի միջոցով:  
4. **Փարունակում է** որոշումները Procurize-ի համագործակցական աշխատանքային տարածքին անխափան իրականացման համար:

Վերջին դրոշի տակ, դուք կպատիշեք, թե ինչպես ուղղված է չափազանց չափական հարցությունների ծածկույթը տվյալ‑անհատ, մշտապես օպտիմիզացված գործավարում, որը կկրճատի պատասխանների շրջանները մինչև **70 %** և կբարձրացնի պատասխանի ճշգրտությունը:

---

## Ինչու ռեալ‑տայմ առաջնայնություն կարիքավոր է

| Վերկիր | Դասական մոտեցում | AI‑չափված փոխակերպում |
|------------|------------------------|---------------------------|
| **Կրկնական ծավալներ** ֆոնդներ կամ արտադրանքի մեկնաբանումների ժամանակ | Նախընտրական հերթ՝ «առաջինածորդը‑առաջինին» | Դինամիկ բեռն‑հաշվարկում պլանավորում |
| **Ռիսկի մնումքս** – թիմերը մշտապես համավայրէն են բոլոր վենդորներին | Մանուդալ ռիսկ‑գնահատում (հատուկ հնացած) | Կշակչ ռիսկ‑գնահատում՝ կենդանի տվյալների միջոցով |
| **Պարունակական ռեսուրսների բարդություն** – երիտասարդների մասնագետների պատասխանները քիչ ազդեցություն ունեն | Կարգված գործառութե‑պատիվանք | Վարժություն‑համապատասխանարու աշխատանքների բաժանվածություն |
| **Գործարքի գեղիզմ** – դանդաղ պատասխանները վնասում են հնարավորությունները | Ռեակտիվ խորհուրդներ | Ակտիվ զգուշացումներ բարձրարժեք վենդորների համար |

Որոշման շարժիչը հեռացնում է “Միաչափ՝բոլոր­ին” մտահորիզոնությունը՝ մշտապես վերականգնելով **վենդոր ռիսկը** և **թիմի կարողունքը**։ Արդյունքն է «կենդանի առաջնահերթության ցուցակ», որը զարգանում է, երբ նոր ապակներ հայտնվում են — ճիշտ այն, ինչն արդի անվտանգության‑առաջին կազմակերպություններին անհրաժեշտ են:

---

## Քարոզչություն ընդհանուր տեսքի

Нижес приведен высокий‑уровень диаграммы Mermaid, иллюстрирующей основные компоненты и потоки данных AI Decision Engine, тесно интегрированные с существующей платформой Procurize.

```mermaid
graph LR
    subgraph Data Ingestion
        A["Ռեալ‑տայմ վենդորների ազդակներ"]
        B["Նեցումների պահոց"]
        C["Սուրախարհի տեղեկատվական աղբյուր"]
        A --> D["Evenտների սրոն (Kafka)"]
        B --> D
        C --> D
    end

    subgraph Risk Scoring
        D --> E["Զարգացման բազա (Delta Lake)"]
        E --> F["Զույգ‑հաղորդված GNN + Բեյեսյան մոդել"]
        F --> G["Ռիսկի գնահատում (0‑100)"]
    end

    subgraph Prioritization Scheduler
        G --> H["Հուսահարող‑սովորող գործակալ"]
        H --> I["Առաջնային հերթ"]
        I --> J["Աշխատաքարի գործածում (Procurize)"]
    end

    subgraph Feedback Loop
        J --> K["Օգտագործողի գործողություն և հետադարձ կապ"]
        K --> L["Ճկում‑սիգնալ (RL)"]
        L --> H
    end
```

*Բոլոր հանգույցների անունները կրկնակի նշված են՝ պահանջված Mermaid‑ի շարունակության համար:*

### Գործող Կետերը

1. **Evenտների սրոն** – Apache Kafka (կամ Pulsar) գրանցում է փոփոխությունը՝ նոր ակնհայտագրումներ, վտանգի ազդակներ, պայմանագրի թարմացումներ:  
2. **Զարգացման բազա** – Կենտրոնացված Delta Lake պահպանում է ինժեներացված հատկանիշները (օրինակ՝ վենդորների տարիքը, վերահսկիչը, բացահայտման մակարդակը):  
3. **Զույգ‑հաղորդված GNN + Բեյեսյան մոդել** – GNN‑ը փոխանցում է ռիսկերը միտքի գրաֆում, իսկ Բեյեսյան կոմպոնենտը ներառում է նախնական կարգապահական գիտելիքներ:  
4. **Հուսահարող‑սովորող պլանավորիչ** – Բազմակողմանի բեռն‑բովանդակություն (multi‑armed bandit) սովորում է, թե որ կարգաբերումը բերում է ամենաարագ **գնահատման փակման** կամ **ռիսկի նվազեցման**, իրականում օգտագործելով հետադարձ կապից ստացելնու մրցույթները:  
5. **Աշխատաքարի գործածում** – Procurize-ի API‑ն օգտագործելով, շարժիչը պահպանում է բարձր առաջնահերթության հարցներգների տիկեզները անմիջապես համապատասխանող պատասխանչի արդենծձում:

---

## Ռեալ‑տայմ տվյալների հավաքում

### 1. Վենդորների ազդակներ

- **Համապատասխանության փաստաթղթեր** ՝ [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) Type II, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) գոտիներ, [GDPR](https://gdpr.eu/) DPO հաստատագրեր:  
- **Օպերացիոն տվյալներ** ՝ CloudTrail գրառումներ, SIEM ազդակներ, բաղադրիչների ինվենտարիզացիա:  
- **Արտաքին տվյալներ** ՝ CVE‑լિસ્ટեր, սև‑ցանցում խախտումների մոնիտորինգ, երրորդ‑կողմի ռիսկի գնահատումներ:

Բոլոր ազդակները հաճախ համատեղվում են **կանոնական JSON շեմա**‑ով և գնում են Kafka-ի `vendor.signals`, `policy.updates` և `threat.intel` թեմաներում:

### 2. Հատկանիշների ինժեներություն

Spark Structured Streaming աշխատանքը մշտապես խորացնում է չուլատները.

```python
from pyspark.sql import functions as F

# Օրինակ՝ հաշվարկում են վերջին աուդիտի օուրդից օրերը
df = spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "vendor.signals").load()
parsed = df.selectExpr("CAST(value AS STRING) as json").select(F.from_json("json", schema).alias("data"))
features = parsed.withColumn(
    "days_since_audit",
    F.datediff(F.current_date(), F.col("data.last_audit_date"))
)
features.writeStream.format("delta").option("checkpointLocation", "/tmp/checkpoints").start("/mnt/feature-store")
```

Ստացված **Delta Lake աղյուսակը** դառնում է ռիսկի մոդելի աղբյուրը:

---

## AI ռիսկի գնահատման շարժիչ

### Զույգ‑հաղորդված Գրաֆ Ֆիզիկական Նյուռու Թոր

Vendor‑Control գիտելիքի գրաֆը կապում է միավորները.

- **Vendor → Controls** (օրինակ՝ “Vendor X կիրառելով Encryption‑at‑Rest”)  
- **Control → Regulation** (օրինակ՝ “Encryption‑at‑Rest բավարարում է GDPR Art. 32”)  
- **Control → Evidence** (օրինակ՝ “Evidence #1234”).

`PyG`‑ի (PyTorch Geometric) միջոցով, երկու շերտանոց GCN‑ը տարածում է ռիսկի գնահատում.

```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv

class RiskGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hidden_dim, out_dim):
        super().__init__()
        self.conv1 = GCNConv(in_dim, hidden_dim)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, out_dim)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = torch.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = torch.sigmoid(self.conv2(x, edge_index))
        return x
```

Ելքային վեկտորը `x` ներկայացնում է **նորմալացման ռիսկը** յուրաքանչյուր vendor‑ի համար:

### Բեյեսյան նախնական շերտ

Կազմակերպչական փորձագետները տրամադրում են **նախնականները** (օրինակ՝ “Բոլոր PHI‑ի հետ առնչվող վենդորները սկսում են ռիսկով 0.65”). Բեյեսյան թարմացումը միացնում է այս նախնականները GNN‑ի նկատմամբ՝

\[
P(Risk | Data) = \frac{P(Data | Risk) \cdot P(Risk)}{P(Data)}
\]

`pymc3`‑ի միջոցով, posterior‑ը հաշվվում է ձևաոււղեցված, տրամադրում՝ **վստահության ինտերվալ**՝ միակ գնահատման հետ:

---

## Առաջնայնության պլանավորիչ՝ Հուսահարող‑սովորող

### Բազմակողմանի բեռն‑բովանդակություն (Multi‑Armed Bandit)

Յուրաքանչյուր **ձևափաստ** ներկայացնում է առաջնայնության կարգ (Urgent, High, Medium, Low). Գործակարը ընտրում է կարգը, ստանում է **ճակատ** (գործարքի փակվածը, ռիսկի նվազեցումը, անալիստի գնահատում) և թարմացնում քրվերով‑անհրաժեշտ քաղաքականությունը:

```python
import numpy as np

class BanditAgent:
    def __init__(self, n_arms=4):
        self.n = n_arms
        self.counts = np.zeros(n_arms)
        self.values = np.zeros(n_arms)

    def select_arm(self):
        epsilon = 0.1
        if np.random.rand() > epsilon:
            return np.argmax(self.values)
        else:
            return np.random.randint(0, self.n)

    def update(self, chosen_arm, reward):
        self.counts[chosen_arm] += 1
        n = self.counts[chosen_arm]
        value = self.values[chosen_arm]
        self.values[chosen_arm] = ((n - 1) / n) * value + (1 / n) * reward
```

**Ճակատ‑սիգնալ**ը համաւերածում է մի քանի KPI‑ներ.

- **Պատասխանելու‑ժամանակի (TTA)** կրճատվություն  
- **Ռիսկ‑գնահատման համակցում** (պատասխանը ինչպես պաշտպանում է հաշվված ռիսկը)  
- **Օգտագործողի‑համաձայնելիք‑գնահատում** (հետևի կարեւորության գնահատում)

### Շարունակական սովորում

30 վայրկյան մեկ նոր յամակ‑ձերքագրման միջոցով, RL‑գործակարը վերապատրաստվում է վերջին վաջ‑պահների միջոցով, սե պահված **Delta Lake reward table**‑ում: Թարմացված քաղաքականությունը անմիջապես բերվում է **Priority Queue**‑ին, հետևաբար փոխազդումեցնի հաջորդը հանձնարարությունների:

---

## Միացում Procurize‑ի հետ

Procurize-ը ներկայումս մատչելի է հետևյալ API‑ներով.

- **`/api/v1/questionnaires`** ─ ցուցակ, ստեղծում, թարմացում  
- **`/api/v1/tasks/assign`** ─ հանձնարարության որոշման վրա  
- Webhooks‑ներ՝ կատարված գործողությունների համար

Ներդաշնակեցվածը կատարում է FastAPI ծածկույթ.

```python
import httpx

async def dispatch_task(vendor_id, priority):
    payload = {
        "vendor_id": vendor_id,
        "priority": priority,
        "due_date": (datetime.utcnow() + timedelta(days=2)).isoformat()
    }
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        await client.post("https://api.procurize.com/v1/tasks/assign", json=payload, headers=auth_header)
```

Երբ հարցներգը նշվում է **completed**, Procurize‑ի webhook‑ը թարմացնում է reward‑table‑ը, փակելով հետադարձ‑կապը:

---

## Բիզնես‑բաղադրանդակություն

| Մետրիկա | Որինշումից առաջ | 30 օրից հետո |
|----------|-------------------|----------------|
| Որինշված միջին TTA յուրաքանչյուր հարցներգի համար | 4.3 օր | **1.2 օր** |
| % բարձր‑ռիսկի վենդորներ 48 ժամում պատասխանված | 22 % | **68 %** |
| Անալիստի բավարարություն (1‑5) | 3.1 | **4.6** |
| Գործարքի արագություն (աշխատ լինելուն) | 31 % | **45 %** |

**Կոմպոնենտ‑աշխատանքը**՝ ավելի արագ պատասխաններ, ավելի լավ ռիսկի համաձգում և ավելի ուրախ աշխատողներ, հանգացնում է երևական եկման աճին և իջեցված համապատասխանության պարտականություններին:

---

## Կատարության գրաֆիկ (12‑շաբաթների sprint)

| Շաբաթ | Մասնակետ |
|-------|-----------|
| 1‑2 | Kafka‑ի թեմաների կազմավորում, վենդոր‑σղձակների սկեմների սահմանում |
| 3‑4 | Delta Lake‑ի հիմման ստեղծում, streaming‑գործերը գրառումը |
| 5‑6 | GNN‑ի <|constrain|>ւսուցքը, հին հարցներգների տվյալների վրա փարփում |
| 7 | Բեյեսյան նախնական շերտը, վստահության թիրախների կարգավորումը |
| 8‑9 | Bandit Scheduler‑ի իրականացում, reward‑գրույները հավաքում |
| 10 | Procurize‑ի API‑ների միացում, վերջնական dispatch‑ի թեստավորում |
| 11 | A/B‑pilot‑ն ընտրված համապատասխանության անալիստների վրա |
| 12 | Համընդունված ներդիր, հետադարձ կապի, մոնիթորինգի և dashboard‑ների կառուցում |

Հիմնական հաջողության չափանիշները՝ **մոդելի շտապություն < 500 մս**, **scheduler‑ի համընկումը 200 սկզբունքների ընթացքում**, և **գունի որակ >= 80 %** տվյալների որակի `feature store`‑ում:

---

## Ապագա նպատակներ

1. **Ֆեդերացված սուրմի ընդլայնում** ‑ շատ SaaS‑ուղղորդների միջև առջև բանալու համար արհեստական ​​սարքելու համար առանց տվյալների փոխանակման:  
2. **Explainable AI շերտ** ‑ գեներացնել բնական‑լեզվի բանականություններ (օրինակ՝ “Vendor X‑ն բարձր ռիսկին, քանի որ նոր CVE‑2024‑1234‑ը հայտնվել է”):  
3. **Zero‑Trust ինտեգրություն** ‑ որոշման շարժիչը կապված լինի Zero‑Trust ցանցի հետ՝ ավտոմատ կերպով տրամադրել նվազագույն հասանելիություն վեցիկների հավաքագրում ստանալիս:  
4. **Regulatory Digital Twin** ‑ սցենարների իմիտացիա հետագա կարգավորումների համար, որպեսզի նախապես կարգավորել հարցներգների առաջնայնությունը:

Շարժիչը դարձնում է **կրկնակի բանը**՝ հերթականության լրացման և ռիսկի պատկերացման՝ բարդության իրավունքին և դիտակային հետագա պլանավորման՝ ապահովելով, որ կազմակերպությունները լինեն մեկ քայլ առաջ:

---

## Արդյունք

Հարցներգների ավտոմատացում միայն մասը է խնդիրների։ իսկ իրական մրցական առավելությունը աղբյուրում է **գիտալ այն, թե որ հարցներգը պետք է լուծվի առաջինը և թե ինչու**։ Գրաֆ‑հիմքված ռիսկի գնահատում, ռեալ‑տայմ տվյալների հավաքում, և հուսահարող‑սովորող‑առաջնայնության պլանավորիչը միանալով, դարձնում է համապատասխանության գործառնությունը բոտլնիկից **հետազոտական արագասերը**:

Այս շարժիչի ներդրման միջոցով Procurize‑ի համատեղակա հարթությունը աջակցում է անվտանգություն, օրինաչափություն և վաճառքի թիմերին աշխատել պատերակիրություն, փակել գործարքերը ավելի արագ և մնալ առաջիկա կարգավորումների հետ:

---

## Տես նաև

- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Risk Management Framework](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management](https://www.iso.org/standard/73906.html)  
- [Google Cloud Blog: Building Real‑Time ML Pipelines with Kafka and Vertex AI](https://cloud.google.com/blog/topics/inside-google-cloud/building-real-time-ml-pipelines)