
# ԱԻ‑Սարքավորված Նպատակ‑հարաբերիչ Ռաութինգ Ինժեն՝ իրական‑ժամի վաճառγούների հարցաթվերի համագործակցության համար

Վաճառողի անվտանգության հարցաթվերը հաճախ դառնում են շեղջեր արագ աճող SaaS ընկերությունների համար: Յուրաքանչյուր նոր հաճախորդի հարցումը առաջացնում է բազմաթիվ ձեռքով առաքյալ գործընթացներ՝ անվտանգության վերլուծիչը վերցնում վերջին քաղաքականությունը, իրավաբան նայել լուսավորություն, արտադրական ինժեներ խստացնել տեխնիկական ծրագրերը, իսկ վերակազմված պատասխանը կազմվում է PDF ձևաչափի մեջ: Այս տարբերակված աշխատանքային հոսք հանգեցնում է ** երկար սպասում, անհամապատասխան պատասխաններ և աուդիտորի ռիսկեր**:

Ի՞նչ լինի, եթե հարթակը ինքնուրույն հասկանում էր *ինչու* տրամադրվում է հարցը, *օրինակը* ովն է լավագույն կերպարանը պատասխանը, և *պարի* մեկը պետք է պատասխան, և ապա ավտոմատ կերպով ուղարկում էր հարցումը ճիշտ անձին – **կրայական ժամանակում**? Հերթականը **ԱԻ‑Սարքավորված Նպատակ‑հարաբերիչ Ռաութինգ Ինժեն (IBRE)**, Procurize AI հարթակի հիմնական բաղադրիչը, որը համակիցում է **գիտության գրաֆիկի նշանակության**, **վերբեռնված-ավելացում-համակարգի (RAG)**, և **շարունակական հետադարձ կապի**, կարգավորելով համագործակցային հարցաթվերի պատասխանները մեքենայական արագությամբ:

> **Կոնկրետ արդյունքներ**
> - Նպատակների հայտնաբերման տեխնիկան դարձնում է հարցի տեքստը կառուցված բիզնես‑նպատասխանների.
> - Դինամիկ գիտության գրաֆիկը կապում է նպատակները սեփականատերերի, փաստաթղթերի և քաղաքականությունների տարբերակների հետ.
> - Կրեական‑ժամանակի ռաութինգը օգտագործում է LLM‑չափի վստահության գնահատում և բեռնվածության հավասարեցում.
> - Շարունակական ուսումնական ցիկլները բարելավում են նպատակները և ռաութինգ քաղաքականությունը բաժանվող գնահատումներից.

---

## 1. Տեքստից Նպատակ – Սեմանտիկումի Վերլուծության Պատրաստունը

IBRE‑ի առաջին քայլը անվճար հարցը (օրինակ, *«Դուք գաղտնագրում եք տվյալները պահպանման ժամանակ?»*) փոխակերպել **կանոնական նպատակ**‑ի, որին համակարգը կարող է արձագանքել: Սա կատարվում է երկու-բեդակված պաշկի միջոցով.

1. **LLM‑ծածկի Սիմվոլների Ելք** – Թեխնիկ LLM (օրինակ, Llama‑3‑8B) հանելով հիմնական նշանները՝ *գաղտհաշվառում*, *պահպանում տվյալները*, *ընկուրդ*, *համաձայնության շրջանակ*.
2. **Նպատակների Դասակարգում** – Ելքված նշանները գնում են մանրակրկիտ դասակարգչի (BERT‑բազում) մեջ, որը դասակարգում է դրանք **~250 նպատակների** ուիների (օրինակ, `EncryptDataAtRest`, `MultiFactorAuth`, `IncidentResponsePlan`).

Ստացված նպատակային օբյեկտը ներառում է՝
- `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)**, ներքին իրավիճակների ID‑ներ)
- `required_evidence_types` (կոնֆիգուրացիոն ֆայլ, աուդիտ‑լոգ, երրորդ‑կողմի վկայագրություն)

**Ինչու նպատակն է կարևոր**՝  
Նպատակները որպես *կողկարդալլան պայմանագիր* կապում են հարցաթվերի բովանդակությունը ու արդյունք գործող գործընթացին: Նույնիսկ եթե բառայնություն փոխվում է (“Ձեր տվյալները գաղտնագրված են պահպանումի ընթացում?” vs “Դուք օգտագործում եք գաղտնագրում տվյալների պահպանումի համար?”) նույն նպատակը ճանաչվում է, բարելավելով նույնակամ ռաութինգը:

---

## 2. Գիտության Գրաֆիկը՝ Հասարակության Հիմունք

**Պրոդեկտ‑գրաֆիկ տվյալների շտեմարան** (Neo4j կամ Amazon Neptune) պահում է հետևյալ հարաբերությունները՝

- **Նպատակներ** ↔ **Սեփականատերեր** (անվտանգության ինժեներ, իրավաբան, արտադրական ղեկավարվում)
- **Նպատակներ** ↔ **Ակնհայտ փաստաթղթեր** (կաղաքաողություններ, կազմակերֆակտների պատճեններ)
- **Նպատակներ** ↔ **Կարգավորող շրջանակներ** (**SOC 2**, **ISO 27001**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**)
- **Սեփականատերեր** ↔ **Բեռնվածություն & մատչելիություն** (ընթացիկ առաջադրանքները, ժամային գոտի)

Յուրաքանչյուր գագաթի պիտերը առկա են կրկնակի գերումներում, համապատասխանելով Mermaid‑սինտաքսի հետագա պատկերացումների համար.

```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"
```

Գրաֆիկը **դինամիկ** է—հարձակված նոր հարցաթվերը նպատակների գագաթները կամ նոր գագաթներ են ստեղծում, իսկ սեփականատերի ծածկույթները հաշվվում են **երկկողմանի համապատասխանության ալգորիթմով**, որը հավասարացնում է մասնագետի փորձը, ընթացիկ բեռնվածությունը և **[SLA](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement)** ժամկետները:

---

## 3. Կրեական‑ժամանակի Ռաութինգի Մեխանիզմները

Երբ հարցաթվերի միակ հարցը գալիս է՝

1. **Նպատակների հայտնաբերում** — տալիս է նպատակ և վստահության չափանիշներ.
2. **Գրաֆիկի որոնում** — ելքում ստանում է ապատեղեկված սեփականատեր և համապատասխան ապատեղեկատուերը.
3. **Գնահատման շարժիչ**՝  
   - **Փորձագիտական համապատասխանություն** (`expertise_score`) – հիմնված է պատմական պատասխանների որակի վրա.  
   - **Մատչելիություն** (`availability_score`) – իրական‑ժամի վիճակ Slack/Teams ներկայի API‑ներից.  
   - **SLA տարանջատվածություն** (`urgency_score`) – հաշվում է հարցաթվերի վերջնաժամանակից.  
4. **Կազմված ռաութինգի գնահատում** = քաշված գումար (կարգավորված ըստ policy‑as‑code).

Արդյունք ստանալուն մեկ փորձագետը **ավտոմատ‑ստեղծված առաջադրանք** ստանում է Procurize‑ում, հատկապես․  
- Սկզբնական հարցը,  
-զի արձակված նպատակը,  
-սկզբնական ապատեղեկատւների հղումներ,  
-սխալներից RAG‑ի առաջարկված պատասխանների մասեր.

Եթե վստահության չափանիշը (օր.՝ 0.65) չի հասնում, առաջադրանքը փոխանցվում է **մարդու‑կրակման շուրին**, որտեղ համաձայնության ղեկավարը վավերացնում է նպատակը, հետո նշանակումը:

### Ռաութինգի որոշման օրինակ

| Սեփականատեր | Փորձագիտական (0‑1) | Մատչելիություն (0‑1) | Տարանջատվածություն (0‑1) | Կազմված |
|--------------|-------------------|---------------------|--------------------------|----------|
| Alice (Sec Eng) | 0.92 | 0.78 | 0.85 | **0.85** |
| Bob (Legal) | 0.68 | 0.95 | 0.85 | 0.79 |
| Carol (Prod) | 0.55 | 0.88 | 0.85 | 0.73 |

Alice‑ին առաջադրանքն ստորագրաբար հասնում է, իսկ համակարգը պահպանում է ռաութինգի որոշման մատչելի գրառումը:

---

## 4. Շարունակական Ուսումնական Ցիկլեր

IBRE‑ը երբեք չի մնա երկու. հարցաթվերը ավարտված հետևից՝ համակարգը ներառում է **պահանջների հետադարձ կապ**.

- **Պատասխանների ճշտության գնահատում** — աուդիտորները գնահատում են պատասխանի հարաբերականությունը.  
- **Ապատեղեկատուի բացակայության հայտնաբերում** — եթե հղված ապատեղեկատուն ենթակա է ներկայացման, համակարգը նշում է քաղաքականության գրաֆիկի գագաթը:  
- **Սեփականատիրոջ կատարողական չափանիշ** — հաջողության ցուցանիշ, միջին արձագանքման ժամանակը, վերադրվող իրավիճակների հաճախականությունը.

Այս աղբյուրները ավելանում են երկու ուսումնական ուղիներին.

1. **Նպատակների վերագում** — սխալների դեպքում կկատարվի կիսա‑հետողուն վերաստեղծում.  
2. **Ռաութինգի քաղաքականության օպտիմիզացիա** — Օղակ‑ուսումութիւնը (RL) թարմացնում է քաշերը, փորձագիտություն, մատչելիություն, տարանջատվածություն, որպեսզի բարձրացնի SLA‑ների համապատասխանումը և պատասխանների որակը.

Արդյունքն՝ **ինքնա‑օպտիմալացված շարժիչ**, որը բարելավվում է յուրաքանչյուր հարցաթվերի շրջանի հետ:

---

## 5. ինտեգրման Լանդշաֆտ

IBRE‑ը նախագծված է որպես **.micro‑service**, որը տեղադրվում է գոյություն ունեցող գործիքների հետ.

| Ինտեգրացիա | Նպատակը | Օրինակ |
|-------------|----------|--------|
| Slack / Microsoft Teams | Իրական‑ժամի ծանուցումներ և առաջադրանքների ընդունում | `/procure assign @alice` |
| Jira / Asana | Շրջանագծի ստեղծում բարդ ապատեղեկատուերի հավաքագրման համար | Անավարտ «Evidence Collection» նախագիծ |
| Փաստաթղթերի կառավարում (SharePoint, Confluence) | Վերականգնված քաղաքականությունների ապատեղեկատուների վերածնելը | Վերսիա 2025‑09‑ի գաղտնագրին քաղաքականությունը |
| CI/CD Գոտիներ (GitHub Actions) | Բալանսի հետ համահունչ ստուգումներ՝ նոր թողարկումների համար | Թեստային գաղտնագրային քաղաքականության իրականացմանը կատարումից հետո |

Բոլոր հաղորդակցությունները կատարվել են **mutual TLS** և **OAuth 2.0**‑ի միջոցով, ապահովելով, որ գաղտնագրած հարցաթվերի տվյալները չեն դուրս գալիս անվտանգ հատվածից:

---

## 6. Աւդիտորի Հետքուող Հարթություն եւ Համաձայնության Նախապատրաստություն

Արդյունքների յուրաքանչյուր ռաութինգի որոշում ստեղծում է անփոփոխ **log entry**.

```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
}
```

Այս JSON‑ը պահպանվում է **append‑only ledger**‑ում (օրինակ՝ Amazon QLDB կամ blockchain‑հիմնված գրանցամատյանի)՝ բավարարելով **SOX** և **GDPR** հայտերի հետագծի պահանջներին: Աուդիտորները կարող են վերանայել յուրաքանչյուր պատասխանի «բարձրություն», ունենալով գերազանցում **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** աուդիտերում:

---

## 7. Իրական Ջերմաձայն – Ընդմիջման Կասք

**Ընկերություն**՝ FinTech SaaS “SecurePay” (Series C, 200 աշխատող)  
**Խնդիր**՝ միջին հարցատուի լրացմանը 14 օր, 30 % SLA‑ի բացակայություն.  
**Կազմակերպում**՝ IBRE‑ի ներդրում 200‑գրաֆիկ գագաթ, ինտեգրատոր Slack և Jira.  
**Արդյունք (90‑օր քանի)​**:

| Չափանիշ | Նախարկ | Հետո |
|---------|----------|------|
| Միջին պատասխանման ժամանակ | 14 օր | 2.3 օր |
| SLA‑ի համապատասխանություն | 68 % | 97 % |
| Ձեռնաթղթային ռաութինգի փորձ (ժամ/շաբաթ) | 12 ժա | 1.5 ժա |
| Աուդիտորի բացակայությունների թվաքանակ (մեկ աուդիտ) | 5 | 0.8 |

ROI‑ն հաշվարկված է **6.2×** առաջին վեց ամսվա տակ, նախաչափված գործը՝ համաձայնության հետ կապված կերպաչափում և առկախու մի քիչ շուտ ժամանակի կրճատմամբ:

---

## 8. Ապագա Ուղղումներ

1. **Խաչ‑հաճախորդների Նպատակների Ֆեդերացիա** — թույլ տալու են մի քանի հաճախորդների համար դիմանքների սահմանման, իսկ տվյալների բազմապատկումը՝ գեներալացված ուսումնական մեխանիզմներ.  
2. **Զրո‑Վստահության Վերահսկում** — միացնել հոմոհակողմանի գաղտնագրումը, համաձայնություն ունենալ նպատակների ռաութին, որպեսզի պահպանված լինի հարցի բովանդակությունը ինչպես ռաութինգ ինժենը:  
3. **Պրոդիկտիվ SLA-ի Մոդելավորում** — օգտագործելով ժամանակային շարքերի կանխագուշակություն, կանխատեսելով հարցաթվերի գանձը (օրինակ՝ արտադրական մեկնարկից հետո) և նախադիտված ռաութինգի ശേഷությունը:

---

## 9. Սկզբից IBRE‑ի Սկզբում

1. **Միացրեք Նպատակների Ինժենը**՝ Procurize → Settings → AI Modules.  
2. **Սահմանեք նպատակների դասակարգիչը** (կամ ներմուծեք դեֆոլտը).  
3. **Կապեք սեփականատերերը**՝ օգտագործողների հաշվերը կապելով նպատակների պիտակների հետ.  
4. **Կապեք ապատեղեկատուի աղբյուրները** (փաստաթղթերի պահոց, CI/CD պլագիններ).  
5. **Նիկարածիք փորձաթվերի հարցաթվերը** և դիտեք ռաութինգի քարտեզը պատճառով Dashboard‑ում:

Ադամություն‑համագործակցող ընթացիկ դասընթացը հասանելի է **Procurize Help Center**‑ում բաժնում *AI‑Driven Routing*:

---

## <span class='highlight-content'>Դիտարկել</span> Also
- [Զերո‑Վստահության Աճակտվածություն ԱԻ‑Սարքավորված ավտոմատիզացիայի համար – NIST SP 800‑207](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final)