
# AI‑ոսած համատեքստային ապացուցի հանճարումը իրական‑ժամանակվա անվտանգության հարցաթերթիկների համար

## Ներածություն  

Յուրաքանչյուր B2B SaaS մատակարար գիտի անվտանգության հարցաթերթիկների ցականների ցավալի ռիթմը՝ հաճախորդը ուղարկում է 70-էջանոց PDF, հետազոտական թիմը շտապում է գտնել քաղաքականությունները, կապել դրանք հարցվումը կոնտրոլների հետ, պատրաստել նորաձև պատասխաններ և, վերջում, փաստավորել յուրաքանչյուր ապացույցի հղումը։ 2024-ի **Vendor Risk Management** հետազոտության համաձայն, **68 % թիմերից ծախսում են 10 ժամից ավել մեկ հարցաթերթիկի վրա**, իսկ **45 % ում արդարացում կա ապացույցների կապերի սխալների**։  

Procurize-ն վերասահմանում է այս խնդիրը միակ, AI‑կառավարվող շարժիչով, որը **հանում է համատեքստային ապացույցները** ընկերության քաղաքականության պահոցից, համատեղում դրանք հարցաթերթիկների դասակարգմամբ և **ստեղծում պատրաստ պատասխան՝ լույսի դեպքում** կամայքի մեջեքին՝ վայրկյանների ներսում։ Այս հոդվածը խորապես հետազոտում է տեխնիկական ստակին, ճարտարապետությունը և գործնական քայլերը կազմակերպությունների համար, որոնք պատրաստ են ընդունել լուծումը։

## Հիմնական խնդիրը  

1. **Ապավառված ապացույցների աղբյուրներ** – Քաղաքականություններ, աուդիտների հաշվետվություններ, կարգագների ֆայլեր և տիկտներ գտնվում են տարբեր համակարգերում (Git, Confluence, ServiceNow)։  
2. **Թիմական բացակեր** – Կոնտրոլների (օր.՝ “Data‑at‑rest encryption”) լեզուն հաճախ տարբերվում է ներքին փաստաթղթերի լեզվից։  
3. **Աուդիտարություն** – Ընկերությունները պետք է ապացուցեն, որ կոնկրետ ապացույցը աջակցում է յուրաքանչյուր պահանջին, սովորաբար հղում կամ ID‑ով։  
4. **Կանոնակարգի արագություն** – Նոր կարգավորումները (օր.՝ ISO 27002‑2025) նվազեցնում են ձեռքով թարմացման պատուհանը։  

Արդարադրված կանոն‑բարձր Mapping‑ը կարող է միայն հանգակրվել այս խնդրի հանգստացած մասին; երբ նոր տերմինաբանություն երևում է կամ ապացույցը գտնվում է չակերտված ֆորմատում (PDFs, սկանված պայմանագրեր)՝ չի աշխատում։ Այսդուրի `retrieval‑augmented generation (RAG)`‑ը և `graph‑based semantic reasoning`‑ը հիմնական են դարձում։

## Ինչպե՞ս է Procurize ը լուծում տրամադրում  

### 1. Միացյալ Գիտելիքների Գրաֆ  

Բոլոր համաձայնության պաստառները ներմուծվում են **գիտելիքի գրաֆում**, որտեղ յուրաքանչյուր հանգույցը ներկայացնում է փաստաթուղթ, բաժին կամ կոնտրոլ։ Կողքերը պարունակում են կապերը՝ *“covers”*, *“derived‑from”* և *“updated‑by”*։ Գրաֆը շարունակաբար թարմացվում է իրադարձությունների‑ճկած շղթաների (Git push, Confluence webhook, S3 upload) միջոցով։  

### 2. Retrieval‑Augmented Generation  

Երբ գալիս է հարցաթերթիկի միակ լողնիկը, շարժիչը կատարում է․  

1. **Սեմանտիկը փնտրման** – Կոշիկի նախագծված դասավորիչ (օր.՝ **E5‑large**) փնտրում է գրաֆում վերին‑k հանգույցները, որոնք բովանդակությամբ լավագույնս համապատասխանում են կոնտրոլի նկարագրությանը։  
2. **Համատեքստի ուղեցույցի կառուցում** – Վերադարձված հատվածները միավորում են **system prompt**‑ի հետ, որը սահմանում է անհրաժեշտ պատասխանների ոճը (կարճ, ապացույց‑հղված, համաձայնության‑առաջնավոր)։  
3. **LLM-ի գեներացում** – Ֆինի‑թյունված LLM (օր.՝ **Mistral‑7B‑Instruct**) պարունակում է առաջարկված պատասխանը, տեղադրելով տեղադրված պլասհոլդերների համար (օր.՝ `[[EVIDENCE:policy-1234]]`)։  

### 3. Ապացույցի Հղման Ինժեներ  

Պլասհոլդերները լուծում է **գրաֆ‑գնկային վալիդատոր**՝  

- Հաստատելով, որ յուրաքանչյուր նշված հանգույց **covers** համապատասխան ենթակոնտրոլը։  
- Ավելացրելով մետատվյալներ (տարբերակ, վերջին վերանայման ամսաթիվ, տեր) պատասխանի մեջ։  
- Գրելով անփոփոխ աուդիտային գրառում **append‑only ledger**‑ում (անէքսեբալ պահման կոբի)։  

### 4. Յուրաքանչյուր Հակադարձ Համագործակցություն  

Սկծված նամակները հանդիպում են Procurize-ի UI‑ում, որտեղ վերանայողները կարող են․  

- Ընդունել, մերժել կամ խմբագրել ապացույցի հղումները։  
- Ավելացնել մեկնաբանություններ, որոնք պահվում են որպես edge (`comment‑on`) գրաֆում, հետագայում բարելավելով retrieval‑ը։  
- Սեղմել **push‑to‑ticket** գործունքը, որը ստեղծում է Jira‑տիկտ բացակայող ապացույցի համար։  

## Ճարտալաբանական Դիզայն  

Աղյուսակ է ներառված մի Mermaid‑դիագրամ, որը ցույց է տալիս տվյալների հոսքը ներմուծմանից դեպի պատասխանի տրամադրում։

```mermaid
graph TD
    A["Data Sources<br/>PDF, Git, Confluence, ServiceNow"] -->|Ingestion| B["Event‑Driven Pipeline"]
    B --> C["Unified Knowledge Graph"]
    C --> D["Semantic Retrieval Engine"]
    D --> E["Prompt Builder"]
    E --> F["Fine‑tuned LLM (RAG)"]
    F --> G["Draft Answer with Placeholders"]
    G --> H["Evidence Attribution Validator"]
    H --> I["Immutable Audit Ledger"]
    I --> J["Procurize UI / Collaboration Hub"]
    J --> K["Export to Vendor Questionnaire"]
```

### Հիմնագծային Բաղադրիչները  

| Բաղադրիչ | Տեխնոլոգիա | Դերը |
|-----------|------------|------|
| Ներմուծման ամբողջակետ | Apache NiFi + AWS Lambda | Նորմալացնում և առաջաճում է փաստաթղթեր գրաֆում |
| Գիտելիքների գրաֆ | Neo4j + AWS Neptune | Պահպանում է աշխատակիցները, կապերը և եղանակական մետատվյալները |
| Retrieval մոդել | Sentence‑Transformers (E5‑large) | Տարածում է խործխում վեկտորների համար սեմանտիկ փնտրականություն |
| LLM | Mistral‑7B‑Instruct (fine‑tuned) | Ստեղծում է բնական‑լեզվի պատասխաններ |
| Վալիդատոր | Python (NetworkX) + policy‑rules engine | Վստահ է, որ ապացույցը համապատասխան է և համադրվում է |
| Աուդիտային գրառում | AWS CloudTrail + անփոփոխ S3 bucket | Անհատնադուակ վերածում է թարմագրվող մատենագրություն |

## Կատարածութեանից Ստացված Արդյունքներ  

| Չափանիշ | Նախ Procurize | Procurize ֊ից հետո | Բարելավում |
|--------|----------------|---------------------|------------|
| Միջին պատասխանների ստեղծման ժամია | 4 ժամ (ձեռնարկ) | 3 րոպե (AI) | **~98 % արագություն** |
| Ապացույցի կապերի սխալների տոկոս | 12 % դիմված հարցաթերթիկում | 0,8 % | **~93 % նվազեցում** |
| Թիմի ժամեր խեա քայլի առ կուարտալ | 200 սահ | 45 սահ | **~78 % նվազեցում** |
| Աուդիտման լրիվություն | Անհաջող | 100 % ծածկույթ | **Լիակամեցված** |

Նորեան մի դատաբաժնի fintech SaaS‑ին ներկայացված մի դեպքի ուսումնասիրությունը ցույց է տալիս **70 % նվազում** ընդհանուր վավերացման ժամանակում, ինչը անմիջապես թարգմանված է **1,2 միլիոն դոլար֊ի** աճող իրավունքի արագում։

## Կիրառման Նկարագրություն  

1. **Կառուցեք Առկա Ապացույցների Քարտեզը** – Օգտագործեք Procurize-ի **Discovery Bot**‑ը, որպեսզի սքանավորեայի պահոցները և ներմուծի փաստաթղթերը։  
2. **Սահմանել Տեքսոնոմի Քարտեզը** – Համապատկել ներքին կոնտրոլների ID‑ները արտաքին ստանդարտների հետ ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/))։  
3. **Ֆինի‑թյունեցնեք LLM‑ը** – Մեկտարամբ 5‑10 օրինակ բարձրորակ պատասխանների՝ տեղադրված պատշգամբափների պլասհոլդերով։  
4. **Կազմաձևեք Գործողեաշարքի Ձևանմուշներ** – Տվեք ոճի, երկարության, անհրաժեշտ կպնդված տեգերի պարամետրերը տարբեր հարցաթերթիկների տեսակի համար։  
5. **Կատարել Փիլիտը** – Ընտրեալ մեկ ցածր ռիսկի հաճախորդի հարցաթերթիկ, գնահատեալ AI‑պատասխանները և պարբերաբար փոխել վալիդացիոն կանոնները։  
6. **Թիվերց Բարձրացնել** – Միացնել դեր‑բաժանված թույլտվություններ, ինտեգրվել տիկտային համակարգին և պլանավորել Retrieval մոդելի պարբերական նորապատուհան։  

## Լավ Արմատային Սցենարներ  

- **Թարմության պահպանում** – Կազմակերպեք գրաֆի ամպի թարմացում առ գիշերը; հին ապացույցները կարող են հանգեցնել աուդիտային շզորների։  
- **Մարդր‑ցնդում‑սաչմակ** – Դրանցում, որ ಹಿರಿಯ համաձայնության ներդիտնը պետք է պարզ է ընդունվի՝ արտագրողը մաստորին։  
- **Տարբերակների Վերցում** – Պահպանեք յուրաքանչյուր քաղաքականության տարբերակը որպես առանձին հանգույց և կապեք այն այն ապացույցի հետ, որը աջակցում է։  
- **Անվտանգության Փաշտեկություն** – Օգտագործեք **confidential computing**՝ ՝ բաժինները մշակելու համար, որպեսզի չինդագործվի գրված տվյալների քայլերը։  

## Հետագայում  

- **Zero‑Knowledge Prove‑ներ Аպացույցների Վավերացման համար** – Պատճառում է, որ փաստաթղթի պարունակությունը չբացահայտվի, իսկ ապացույցի պայմանվածությունը հաստատվի։  
- **Federated Learning Across Tenants** – Տարածված Retrieval մոդելի բարելավումներ առանց բերված փաստաթղթի տեղափոխման։  
- **Դինամիկ Կանոնակարգի Ռադար** – Իրավական ռադարների իրական‑ժամանակի հղվածություն ավտոմատ կերպով թարմացնում է գրաֆը, համոզելով, որ հարցերը միշտ պատասխաններ են առքին՝ վերջին պահանջներին համապատասխան։  

Procurize-ի համատեքստային ապացույցների հանճարումը արդեն գո

ծում է համապատասխանության ոլորտը: **Աճ‑ճշտության փոխանակում խաղացողը ոչնչանալու**: Ինչպես ավելի շատ կազմակերպություններ ընդունում են AI‑առաջության անվտանգության գործընթացները, **ցանկացած վարկածի արագություն—սխալը** բաց թողնում են, թողնելով **հուսալիությունը** տարբերակների միջև B2B գործոններում։

## Ենթագրություն  

Սկսած ֆրագված PDF‑ներից դեպի կենդանի, AI‑բարձը գրաֆում՝ Procurize‑ը ցույց է տալիս, որ ** իրական‑ժամանակ, աուդիտարելի, ճշգրիտ** հարցաթերթիկների պատասխանները այլևս չեն լինում հեռանկարային երազանք։ Retrieval‑augmented generation‑ը, գրաֆ‑հիմ կիսող ուսումնասիրություն և անփոփոխ աուդիտային պաշարներ նվազեցում են ձեռքում ներդրված կապերը, փափախը և վաճարմինը։ Հաջորդ համապատասխանության նորարարության ալիքն ապահովում է այս հիմքը՝ ավելացնելով կրիպտոգրաֆական ապացույցներ և federated learning՝ կառուցելով ** ինքնավերացված, ընդհանուր վստահելի համաձայնության էկոսաստեմ**: