# AI‑ով ուժեղացված Համապատասխանության Մատուրիտետի Տաքըսն և Հրահանգների Ինժեն

Ապահովության հարցաթերթիկների և կարգավորող աուդիտների հաճախական հասանելիության ժամանակ, համապատասխանության թիմերը պետք է հավասարեցվեն երեք մրցունական առաջնահերթությունների տեսքով.

1. **Արագություն** – պատասխանների ամբողջեցում մինչև գործարքը դադարեցվի.  
2. **ճշտություն** – ամենաինձին մոտեցում փաստերով և արդիականությամբ:  
3. **Ստրատեգիական մտածում** – հասկանալ *ինչու* որոշ պատասխանը թույլ է և ինչպես այն բարեցրել.

Procurize-ի ամենորին հնարավորությունը ուղղում է այդ երեքին՝ փոխելով չմշակված հարցաթերթիկների տվյալները **Համապատասխանության Մատուրիտետի Տաքըսնի**, որը ոչ միայն վիզուալացնում է բացերը, այլև վարում է **AI‑սարքված հրահանգների ինժեներ**: Վրեժնտված արդյունքը – կենդանի համապատասխանության կառավարման մարզապատկեր, որը տեղափոխում է թիմերը «պրագմատիկ ռերձսված»ից «նախատեսված բարելավման» դիրք.

Լևա անցնենք ամբողջական աշխատանքային հոսքի, ընդգծված AI սկզբնանկյունի, Mermaid‑ով կառուցված վիզուալ լեզվի և գործնական քայլերի վրա, որոնք թույլ են տալիս ներդնել տաքըսնը ձեր օրական համապատասխանության գործընթացում.

---

## 1. Ինչու՞ մատուրիտետի տաքըսնը կարևոր է

Ավելագույն պատասխանի պլատֆորմները ցույց են տալիս **երկուական** վիճակ – *համապատասխող* կամ *չհամապատասխող* – յուրաքանչյուր վերահսկողության համար: Չնայած օգտակար են, բայց այս մոտեցումը թաքցնում է **մատուրիտետի խորությունը** ամբողջ կազմակերպության խորապատկերի վրա.

| Չափանիշ               | Երկուական տեսք | Մատուրիտետի տեսք |
|----------------------|----------------|-------------------|
| Վերահսկողության տարածվածություն | ✔/✘            | 0‑5 սանդղակ (0=չկան, 5=ամբողջովին միացված) |
| Գواهիկների որակը          | ✔/✘            | 1‑10 գնահատում (հիմնված է նորարարությամբ, ծագմամբ, ամբողջականությամբ) |
| Առաջադրանքների ավտոմատացում | ✔/✘            | 0‑100 % ավտոմատացված քայլեր |
| Ռիսկի ազդեցություն (պողպավոր) | Ցածր/Բարձր   | Քվանտավորված ռիսկի հաշվարկ (0‑100) |

Տաքըսնը հավաքում է այս նուրբ գնահատումներ, հնարավորություն տալով ղեկավարությանը.

* **Ձեռնարկել կենտրոնացված թեթևությունները** – ցածր գնահատված վերահսկողության կլաստերերը դառնում են տեսականորեն պայմանից.  
* **Առաջնայնություն տալ վերականգնման** – համադրելով ջերմության ինտենսիվությունը (ցածր մատուրիտետ) ռիսկի ազդեցությամբ, ստեղծվում է կարգավորված խնդիրների ցանկ.  
* **Հետեւել առաջընթացին ժամանակի ընթացքում** – նույն տաքըսնի հնարավոր է անիմացիա անել ամսից ամս, դարձնելով համապատասխանությունը չափելի բարելավման ճանապարհ.

---

## 2. Բարձր մակարդակի arhitektuur

Տաքըսնը գործ کرتا է երեք միասին կապված շերտերով.

1. **Տվյալների ներմուծում և նորմալիզավորում** – չմշակված հարցաթերթիկների պատասխանները, քաղաքականության փաստաթղթեր և երրորդների գواهիկները ներմուծվում են Procurize-ի միջոցով միացքերի (Jira, ServiceNow, SharePoint, և այլն): Սեմանտիկ միջանկյալը հանում է վերահսկողության նույնարկիչները և քարտավորում է դրանք միավորված **համապատասխանության էոնտոլոգի**.

2. **AI ఇengine (RAG + LLM)** – Retrieval‑augmented Generation (RAG) հարցում է ձայնված գիտելիքների շտեմարանում յուրաքանչյուր վերահսկողության համար, գնահատում է ապակողքերը և գեներացնում երկու արդյունքներ:  
   * **Մատուրիտետի գնահատում** – կշվիած կազմված միքսեղված հետազոտությունների, ավտոմատացման և գواهիկների որակի համակցված գնահատում.  
   * **Հրահանգների տեքստ** – կոնկրետ, գործինս ամբողջական քայլ, գեներացված ֆայն‑տյուու քալի LLM-ի օգնությամբ.

3. **Վիզուալիզացիայի շերտ** – Mermaid‑ով կառուցված գրաֆիկը իրական ժամանակում ստեղծում է տաքըսնը: Յուրաքանչյուր գագաթ ցույց է տալիս տնտեսական վերագումարի (օրինակ, “Մուտքի կառավարում”, “Տվյալների շֆղում”) և կազմված է կարմիրից (ըստ ցածր մատուրիտետ) կանաչը (բարձր մատուրիտետ) գունադիվիրում: Գագաթի շուրջը դացումիս հայտնվում է AI‑սարքված հրահանգը.

Հետեւյալ Mermaid‑ի գրաֆիկը պատկերացնում է տվյալների հոսքը.

```mermaid
graph TD
    A["Տվյալների միացքեր"] --> B["Նորմալիզացման ծառայություն"]
    B --> C["Համապատասխանության էոնտոլոգի"]
    C --> D["RAG Informationsիցքած շերտ"]
    D --> E["Մատուրիտետի գնահատման ծառայություն"]
    D --> F["LLM Հրահանգների ինժեներ"]
    E --> G["Տաքըսնի կառուցող"]
    F --> G
    G --> H["Mermaid Տաքըսնի UI"]
    H --> I["Օգտագործողի ինտերակտիվություն"]
    I --> J["Պահպանման սխեմա"]
    J --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*Բոլոր գագաթների անունները պետք է լինեն փակագծված չորսագծում, ինչպես տված է*.

---

## 3. Մատուրիտետի չափման նշաններ

**Մատուրիտեի գնահատումը** անհամակ չէ, այլ ելո՜ւղված բանալի մոտեցում.

```
Maturity = w1 * Coverage + w2 * Automation + w3 * EvidenceQuality + w4 * Recency
```

* **Coverage** – 0‑ից 1: հիմնական ենթակառավարակների  %  կատարմամբ.  
* **Automation** – 0‑ից 1: չափված ըստ API‑ին կամ աշխատանքի բոտերի միջոցով իրականացված քայլերի տոկոսից.  
* **EvidenceQuality** – 0‑ից 1: հաշվարկված փաստաթղթի տեսակից (չհաստատված աուդիտ vs. էլ‑փոստ) և ամբողջականության ստուգանքներից (հաշվեկտրոնային ստորագրություն, հեշ‑վավերացում).  
* **Recency** – 0‑ից 1: հին ապակողքերը քաշվում են, որպեսզի խթանեն պարբերական թարմացումները.

`w1‑w4`‑ները կարգավորվելի են ըստ կազմակերպության պահանջների, թույլատրելով անվտանգության ղեկավարներին հաստատել, թե ինչերը ավելի կարևոր են:

### Օրինակային հաշվարկ

| Վերլուծություն | Coverage | Automation | EvidenceQuality | Recency | Տարողություն (0.4,0.2,0.3,0.1) | Մատուրիտետ |
|---------------|----------|------------|-----------------|---------|------------------------------|-----------|
| IAM‑01        | 0.9      | 0.7        | 0.8             | 0.6     | 0.4·0.9 + 0.2·0.7 + 0.3·0.8 + 0.1·0.6 = **0.79** | 0.79 |

Տաքըսնը փոխարկում է 0‑1 գնահատումները գունային սանդղակով. 0‑0.4 = կարմիր, 0.4‑0.7 = համորբին, 0.7‑0.9 = դեղին, >0.9 = կանաչ.

---

## 4. AI‑սարքված հրահանգներ

Մատուրիտետի գնահատումը հաշվարկվածից հետո, **LLM‑ի Հրահանգների ինժեներ** կազմում է կոնկրետ վերականգնման պլան:  

Հայտնի գործառույթի ձևանմուշը, որն պահվում է Procurize-ի Prompt Marketplace-ում, այսպես տեսնում է (պարզեցված):

```
You are a compliance advisor. Based on the following control data, provide a single actionable recommendation (max 50 words) that will most improve the maturity score.

Control ID: {{ControlID}}
Current Score: {{MaturityScore}}
Weakest Dimension: {{WeakestDimension}}
Evidence Summary: {{EvidenceSnippet}}
```

Որքա՞ղ ենք այս ձևակերպումը **պարամետրիզացվել**, նույն ձևանմուշը միևնույնը կարող է սպասարկել հազարավոր վերահսկողություններ, առանց նորից դասախցնելու: LLM‑ը ֆայն‑թյունված է անվտանգության լավագույն պրակտիկների (NIST CSF, ISO 27001 և այլ) վրա, որպեսզի ապահովի մասնագիտական տոնական նշանների օգտագործումը:

### Օրինակի արտածում

> *Վերահսկողություն IAM‑01 – Դպրոցված հատված՝ Ավտոմատացում*  
> **Հրահանգ.** “Ինտեգրեգիր ձեր իսկություն պղպջակը (SCIM API) Procurement-ի աշխատանքային գործան մակերը, որպեսզի ավտոմատ ստեղծվի և հեռացվի օգտատերերը յուրաքանչյուր նոր պահարանը համար।”

Այս հրահանգները երևում են որպես հիմնակարտիկների ուղեցույց տաքըսնի գագաթների վրա, թույլատրում մի‑կտտ ճանապարհը «բնութագրից→գործողություն»:

---

## 5. Ինտերակտիվ փորձակալություն թիմերի համար

### 5.1 Ապաուդեանի համագործակցություն

Procurize‑ի UI‑ն թույլ է տալիս միաժամանակակն խմբագրում **տաքըսնի**: Երբ օգտատերը սեղմում է գագաթը, կողմային պարզեցում բացվում է, որտեղ կարելի է.

* Հաստատել AI‑ի առաջարկած հրահանգը կամ ավելացնել անհատական նշում:  
* Հանձնագործել վերականգնման աշխատանքը պարտականին:  
* Միացնել աջակցող փաստաթղթեր (SOP‑ներ, կոդի հատվածներ)։

Բոլոր փոփոխությունները գրանցված են **անփոփոխ աուդիտային շղեմում**, որոնք պահպանվում են բլոկչեյն‑պետենտավորված գրանցումներով՝ պայմանագրային հավաստիացումից խորհրդափոխ հեղինակում:

### 5.2 Թրենդի անիմացիա

Պլատֆորմը պահպանում է տաքըսնի պահպանումին ամեն շաբաթ: Օգտվողները կարող են ակտիվացնել **ժամանակի գծի սլայդերը**, որպեսզի անիմացիայով տեսնեն, թե ինչպես վերականգնման քայլերը ազդում են մատուրիտետի փոփոխման վրա:  

Կառուցված վերլուծական վիջեթը հաշվարկում է **Մատուրիտետի արագություն** (մեկ շաբաթվա միջին աճ) և ազդում է այն, երբ ցածրից կանգնում է գոյք, որը պահանջում է կատարելագործված ուշադրություն:

---

## 6. Կիրառման ցուցակ

| Քայլ | Նկարագրություն | Պատասխանատու |
|------|----------------|---------------|
| 1 | Միացքերի միացում հարցաթերթիկների պահավորների (SharePoint, Confluence և այլն) | Կապավորման ինժեներ |
| 2 | Սահմանել աղբյուրի վերահսկողությունները համապատասխանության էոնտոլոգի հետ | Համապատասխանության ճարտարապետ |
| 3 | Կարգավորել գնահատման քաշերը կարգավորումներին համապատասխան | Անվտանգության ղեկավար |
| 4 | Տեղադրել RAG + LLM ծառայությունները (քլաուդ կամ on‑prem) | DevOps |
| 5 | Ակտիվացնել Տաքըսնի UI‑ն Procurize հարթակում | Արտադրանքի մենեջեր |
| 6 | Հերթական կարդալ թիմերը գույնների և հրահանգների պանելների մասին | Վարժության կազմակերպիչ |
| 7 | Սահմանել շերտված պահպանումի ժամանակացույցը և պատճառի զգուշացում | Օպերացիոն թիմ |

Այս ցուցակի իրականացմանը `հաջողակ` ներդրում այն է, որ գերադասումները գտնվում են 30 % նվազեցում հարցաթերթիկների վերամշակման ընթացքում առաջին ամսվա ընթացքում:

---

## 7. Անվտանգության և գաղտնիության գրավումներ

* **Տվյալների अलगակություն** – Յուրաքանչյուր հաճախորդի ապակողքերը բնակվում են մասնավոր namespace‑ում, պաշտպանված դեր‑հատված մուտքի վերահսկողություններով:  
* **Zero‑Knowledge Proofs** – Երաժշտական ստուգողներին հնարավոր է տրամադրել ZKP, որը հաստատում է մատուրիտետի գնահատում՝ չբացահայտելով ծագող ապակողքերը:  
* **Differential Privacy** – Գործադիր տաքըսնի վիճակագրություն բազմաճանարների միջև անձայնեցվում է, քանի որ նույն կազմակերպության իրական կոնտենտը չի տրվել:

---

## 8. Ապագա պլան

Մատուրիտեի տաքըսնն հանդիսանում է հարթակի հիմքը՝ առաջադեմ հնարավորությունների համար.

1. **Նախատեսված բացթողումների կանխատեսում** – օգտագործելով ժամանակական ռեգրեսի մոդելները, կանխավճրվում է, թե որտեղ կհասնեն գնահատումները, որպեսզի հնարավոր լինի նախապես գործողություն մշակել:  
2. **Խաղայինագրված համաձայնություն** – «Մատուրիտեի ամսանակները» թողարկում են թիմերին, որոնք պահպանված են երկարատեւ բարձր գնահատումներով:  
3. **CI/CD-ի ինտեգրացիա** – Ավտոմատ արգելում առաջադեմ կազմվածքների տեղադրմանը, եթե դա կհճի հատակաժումին վերջին մակարդակի մատուրիտեի գնահատումը:

Այս ընդլայնումները պահպանում են հարթակը շարունակական համոզմունքների հետ, և խթանվում է **չսպորտի պահպանում**.

---

## 9. Հաշվառումներ

* **Տաքըսնն** վերածում է չմշակված հարցաթերթիկների տվյալները տրամաբանական և արդյունավետ պատկերում, որը հեշտացնում է վերընծված վիճակագծը:  
* **AI‑սարքված հրահանգները** հեռացնում են գուշակիր գործը՝ մատուցելով կոնկրետ քայլերը մի քանի վայրկյանում:  
* **RAG**, **LLM** և **Mermaid** հավաքածուում ստեղծում են կենդանի համապատասխանության վիզուալիզացիա, որը սկալացվում է շրջանակների, թիմների և աշխարհամիջոցների վրա:  
* Տաքըսնը բաշխելով օրականյան աշխատանքային գործընթացում, կազմակերպությունները տեղափոխվում են  
  «պրակտիվ պատասխանման»ից «նախատեսված բարելավման» դիմում, ինչը արագացնում է գործարքի արագությունը և նվազեցնում աուդիտային ռիսկը:

---

## Տես նաև

- [NIST Cybersecurity Framework Overview (պատասխանատու կայք)](https://www.nist.gov/cyberframework)  
- [ISO 27001:2022 – տեղեկատվական անվտանգա կառավարման համակարգը (ISO)](https://www.iso.org/standard/80002.html)  
- [Mermaid Live Editor – Ստեղծել և բաժանել գծապատկերներ անմիջապես](https://mermaid.live)