
# ԱԻ‑հաստատված պայմանագրի պարբերությունների ավտոմատ քարտագրման և իրական‑ժամանակի քաղաքականության ազդեցության վերլուծիչ

## Ներածություն

Անվտանգության հարցարանները, վաճառողի ռիսկի գնահատումները և համապատասխանության աուդիտները բոլորը պահանջում են ճշգրիտ, թարմ պատասխաններ։ Շատ կազմակերպություններում ճշմարտության աղբյուրը գտնվում է պայմանագրերում և ծառայության մակարդակի համաձայնագրերում (**[SLAs](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement)**). Ճշգրիտ պարբերությունը դուրս բերել, այն փոխարկել հարցարանի պատասխան, և համոզվել, որ պատասխանը դեռ հարմարվել է ընթացիկ քաղաքականությունների համար՝ իրավունք‑սխալներով լցված ձեռքով գործընթաց է:

**Procurize**-ը ներկայացնում է ԱԻ‑կենտրոնացված **Պայմանագրի Պարբերությունների Ավտո‑Քարտագրում և Իրական‑Ժամանակի Քաղաքականության Ազդամային Վերլուծիչը** (CCAM‑RPIA). Համակարգը միացնում է մեծ‑լեզվի‑մոդել (LLM) դուրսբերման, Retrieval‑Augmented Generation (RAG) և շարժուն համապատասխանության գիտելիքի գրաֆ՝՝

1. **Նույնագրելու** համապատասխան պայմանագրի պարբերությունները ավտոմատ կերպով:  
2. **Քարտագրելու** هر պարբերությունը ճիշտ հարցարանի դաշտ(ներ) հետ:  
3. **Կատարելու** ազդեցության վերլուծություն, որը մի պահում հայտնում է քաղաքականության շեղում, բացակայող ապացույց և ռեգուլյատորական բացեր **վայրկյանների ընթացքում**:  

Արդյունքն է միակ‑աղբյուր, աուդիտելի ուղեցույց, որը կապում է պայմանագրի լեզուն, հարցարանի պատասխանները և քաղաքականության տարբերակները՝ üpjünելով մշտական համապատասխանության ապահովում।

## Ինչո՞ւ Պայմանագրի Պարբերությունների Քարտագրման Անհրաժեշտ է

| Խառնուրդ | Ամպերառական մոտեցում | ԱԻ‑հաստատված առավելություն |
|------------|----------------------|----------------------------|
| **Ժամանակը շատ տարբերակող ձեռքով վերանայում** | Թիմերը կախարդականորեն պարբերամասերը մեկից մեկին կարդում, պատճենում և ձեռքով նշում: | LLM‑ն պարբերությունները արտածում է մվոՒԼում; քարտագրումը ավտոմատ է: |
| **Բանկային անվանականություն** | Տարբեր պայմանագրերում միավն կատարման համար տարբեր բառարաններ օգտագործվում են: | Սեմանտիկ համընկնումը միավորում է տերմինները across all documents: |
| **Պայմանագրի շեղում անտեսված է** | Քաղաքականությունները զարգանում են, հին պատասխանները հնացած են: | Իրական‑ժամանակի ազդեցության վերլուծիչը համեմատում է պարբերության‑արտածված պատասխանները վերջին քաղաքականության գրաֆի հետ: |
| **Աուդիտ‑հետախոսական բացերը** | Չկա վստահելի կապ պայմանագրի տեքստի և հարցարանի ապացույցի միջև: | Անսահմանափակ գրապահոցը պահպանում է պարբերություն‑պատասխանի կապերը կրիպտոգրաֆիկ ապատեղութեամբ: |

Այս թերությունների through addressing, կազմակերպությունները կարող են նվազեցնել հարցարանի կատարումը օրերից րոպեների, բարելավել պատասխանների ճշգրիտությունը և պահպանել պաշտպանելի աուդիտ‑ուղեցույցը:

## Կառուցվածքի ամփոփագիր

Սևագծում ներկայացված է վերին‑գրադարանային Mermaid‑դիագրամը, որը ցույց է տալիս տվյալների հոսքը պայմանագրի ներմուծումից քաղաքականության ազդեցության հաշվետվություն:

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Ingestion
        A["Document Store"] --> B["Document AI OCR"]
        B --> C["Clause Extraction LLM"]
    end

    subgraph Mapping
        C --> D["Semantic Clause‑Field Matcher"]
        D --> E["Knowledge Graph Enricher"]
    end

    subgraph Impact
        E --> F["Real‑Time Policy Drift Detector"]
        F --> G["Impact Dashboard"]
        G --> H["Feedback Loop to Knowledge Graph"]
    end

    style Ingestion fill:#f0f8ff,stroke:#2c3e50
    style Mapping fill:#e8f5e9,stroke:#2c3e50
    style Impact fill:#fff3e0,stroke:#2c3e50
```

### Կարևոր բաղադրիչները

1. **Document AI OCR** – Բարձրացնում PDF‑ները, Word‑ի ֆայլերը և սկանված պայմանագրերը դեպի մաքրած տեքստ:  
2. **Clause Extraction LLM** – Ֆին‑տյունված LLM (օրինակ՝ Claude‑3.5 կամ GPT‑4o) որը արտածում է անվտանգության, գաղտնիության և համապատասխանության պարբերությունները:  
3. **Semantic Clause‑Field Matcher** – Օգտագործում է վեկտորային embed‑ներ (Sentence‑BERT)՝ համընկնել դուրս բերած պարբերությունները որպեսզի հարցարանի դաշտերին, որոնք սահմանված են գնել‑կատալոգում:  
4. **Knowledge Graph Enricher** – Թարմացնում համապատասխանություն KG‑ին նոր պարբերության հանգվածներով, կապելով դրանք կամայական շրջանակների (**[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, GDPR, և այլն) և ապացույցի օբյեկտներով:  
5. **Real‑Time Policy Drift Detector** – Շարունակաբար համեմատում է պարբերության‑արտածված պատասխանները վերջին քաղաքականության տարբերակով; ծանուցում է, երբ շեղումը գերազանցում է կարգաբերիչը:  
6. **Impact Dashboard** – Տեսողական UI, որը ցույց է տալիս քարտագրման վիճակը, ապացույցի բացերը և առաջարկված վերականգնման գործողությունները:  
7. **Feedback Loop** – Մարդիկ‑կամ‑ծրագիրը ստուգում են և ուղարկում են ուղղությունները LLM-ին և KG‑ին, բարելավելով ապագա բացառությունների ճշգրիտությունը:  

## Ավարտապաշտադրմոլ՝ Պարագայա դուրսբերում և Սեմանտիկ Քարտագրման

### 1. Պրոմպտի ներքաշման համար

Արդյունք ունեցող պրոմպտը կարևոր է: Հետևյալ ձևին 12 պայմանագրի տեսակերում հաջողված է:

```
Extract all clauses that address the following compliance controls:
- Data encryption at rest
- Incident response timelines
- Access control mechanisms
For each clause, return:
1. Exact clause text
2. Section heading
3. Control reference (e.g., ISO 27001 A.10.1)
```

LLM‑ը վերադարձնում է JSON զանգված, որը ապա վերլուծվում է հետագա շղտե. «confidence score»-ի ավելացմանը օգնում է ձեռքով վերանայման համար առաջնայնություն տալու:

### 2. Embed‑բադված համընկնում

Յուրաքանչյուր պարբերություն կոդավորում է 768‑չափական վեկտոր՝ օգտագործելով նախապատրաստված Sentence‑Transformer: Հարցարանի դաշտերը նույնպես կոդավորված են: Cosine similarity ≥ 0.78‑ն ստեղծում է ավտոմատ քարտագրման; ցածր գնահատականները անհրաժեշտ են վերանայման համար:

### 3. Անհավաստակությունները կարգավիճակավորելը

Երբ պարբերությունը վերաբերում է մի քանի վերահսկողություններին, համակարգը **multi‑edge** կապեր է ստեղծում KG‑ում: Правило‑բազված post‑processor-ը բաժանում է կոմպոզիտ պարբերությունները աբսոլուտ, հետևելով, որ յուրաքանչյուր edge-ը վերաբերվի միակ ստանդարտին:

## Իրական‑ժամանակի քաղաքականության ազդեցության վերլուծիչ

Վերույթի վերլուծիչը աշխատում է որպես **շարունակական հարցում** KG‑ի վրա:

```mermaid
graph TD
    KG[Compliance Knowledge Graph] -->|SPARQL| Analyzer[Policy Impact Engine]
    Analyzer -->|Alert| Dashboard
    Dashboard -->|User Action| KG
```

#### Գումարը մշտական ​​տարբելած

```goat
# Pseudo‑code for drift detection
for each mapped_clause in KG:
    current_policy = fetch_latest_policy(mapped_clause.control)
    if not clause_satisfies_policy(mapped_clause.text, current_policy):
        raise_alert(mapped_clause.id, severity="high")
```

*`clause_satisfies_policy`‑ը օգտագործում է հեշտ վերլուծիչ LLM‑ը՝ լեզվական քաղաքականության և պարբերության միջև կղզի_reasoning*:  

**Արդյունք:** Թիմերը ստանում են նման ծանուցում *«Պարագա 12.4 չի համապատասխանում **[ISO 27001 A.12.3 – Encryption at rest](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html)**»,* և առաջարկում են քաղաքականության թարմացում կամ պայմանագրի նոր made‑negotiation քայլեր:

## Աուդիտելի պատկերական գրառման գրանցիչ

Յուրաքանչյուր քարտագրման և առաջադեմ որոշման գրառումը մուտքագրվում է անսահմանափակ **Պրովենսանտ Գրանցիկ** (ծանր‑բլոկց chain‑ով կամ հավելված‑append‑only log)։ Յուրաքանչյուր մուտք պարունակում է.

- Transaction hash  
- Timestamp (UTC)  
- Actor (AI, reviewer, system)  
- Digital signature (ECDSA)  

Այս գրանցիկը բավարարում է աուդիտորների պահանջներին **չհնարավոր խախտման** և աջակցում է **զրո‑գծի ապացույցները** գաղտնի պարբերությունների հաստատման համար, առանց բովանդակության բացահայտման:

## Միաձույքային կետերը

| Միավոր | Հաղորդակալի | Ֆայթոր |
|--------|------------|---------|
| **Procurement Ticketing (Jira, ServiceNow)** | Webhooks / REST API | Ավտոմատ ստեղծում վերականգնման տիկտների, երբ հայտնաբերվում է շեղում: |
| **Evidence Repository (S3, Azure Blob)** | Pre‑signed URLs | Դիպված կապը պարբերության կետից սկանված ապացույցին: |
| **Policy‑as‑Code (OPA, Open Policy Agent)** | Rego policies | Կարգաբերում շեղման պոլիսիներ որպես կոդ, տարբերակ‑կարող: |
| **CI/CD Pipelines (GitHub Actions)** | Secrets‑managed API keys | Վավերագրում պայմանագրի‑արտածված համաձայնություն՝ նոր թողարկումից առաջ: |

## Իրական Աստիճանների Արդյունքներ

| Մետրիկ | Նախ CCAM‑RPIA | Աչափում CCAM‑RPIA |
|--------|----------------|------------------|
| Միջին հարցարանի պատասխանի ժամանակ | 4.2 օր | 6 ժամ |
| Քարտագրման ճշգրվածություն (մարդու‑ստուգված) | 71 % | 96 % |
| Քաղաքականության շեղման հայտնաբերման ուշացումը | շաբաթներ | րոպեներ |
| Աուդիտի գտյալների վերականգնման արժեք | $120k մեկ աուդիտի համար | $22k մեկ աուդիտի համար |

Fortune‑500 SaaS օգնողը հաղորդեց **78 %** ձեռքի ջանքերի նվազում և ստացել **[SOC 2 Type II](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** աուդիտում առանց ընդհանուր սխալների՝ Պարագայա‑Ավտո‑Քարտագրման և Իրական‑Ժամանակի Ֆակտորների Engine-ի օգտագործմամբ:

## Գործառքերը Համապատասխանության Ընդունումի համար

1. **Սկզբից բարձր արժեքի պայմանագրերը** – Սկիզբ диҳեք NDA‑ները, SaaS պայմանագրերը և ISAs, որտեղ անվտանգության պարբերությունները հաճախ են։  
2. **Սահմանեք ստանդարտ բառարան** – Համապատասխանության հարցարանը պայմանավորվում է ցանցման **[NIST 800‑53](https://www.nist.gov/cyberframework)**՝ semantic similarity‑ը բարելավելու համար։  
3. **Iterative Prompt Tuning** – Փորձարկեք պլան, հավաքեք confidence‑score‑ները և բարելավեք prompts‑երը՝ false positives‑ը նվազեցնելու համար։  
4. **Հումանն‑ին‑loop զուգահեռ կողմում** – Կարգավորված սահմանը (օրինակ՝ similarity < 0.85) ստիպում է ձեռքով վավերացում; ուղղվածությունները ապա պահվում են LLM‑ում և KG‑ում։  
5. **Օգտագործեք Provenance Ledger‑ը աուդիտների համար** – Արտածեք գրանցիկի մուտքերը CSV‑ կամ JSON‑ով, օգտագործելով կրիպտոգրաֆիկ ստորագրությունները՝ ամբողջականությունը ապացուցելու համար։

## Հաջողվածությունների Ճամափին

- **Federated Learning** — բազմակողմանի պայմանագրի պարբերության դուրսբերման համար՝ առանց կցելու հւղեավոր տեքստը։  
- **Zero‑Knowledge Proof Integration** — ապացուցում, որ պարբերությունը համապատասխանում է քաղաքականությանը՝ բացահայտելով փաստաթղթի բովանդակությունը։  
- **Generative Policy Synthesis** — ավտոմատ առաջարկում քաղաքականության թարմացումներ, երբ շեղումների միակ աղբյուրները հայտնաբերվում են մի քանի պայմանագրերում։  
- **Voice‑First Assistant** — համապատասխանության ավելի արագ որոշում ընդունելու համար հարցում կատարում հանգիստ ձայնային հրամանների միջոցով։

## Եզրակացություն

**Պայմանագրի պարբերությունների Ավտո‑Քարտագրման և Իրական‑Ժամանակի քաղաքականության ազդեցության վերլուծիչը** փոխում է հին, անկապ դեպքին մեջ՝ ակտիվ համապատասխանության գեղի։ LLM‑ի դուրսբերման միացումը շարժուն գիտելիքի գրաֆի, ազդեցության հայտնաբերման, անսահմանափակ գրանցիկի հետ, Procurize-ն տրամադրում է.

- **Արագություն** – Պատասխանները seconds‑ում արտադրում են։  
- **Ճշգրիտություն** – Սեմանտիկ համընկնումը նվազեցնում է մարդու սխալները։  
- **Տեսանելիություն** – Արդյունքում անմիջապես տեսանելի են քաղաքականության շեղումները։  
- **Աուդիտելիություն** – Կրիպտոգրաֆիկ կերպով վավերացվող հետախույզը։

Կազմակերպությունները, որոնք ընդունում են այս Engine‑ը, հեռանում են պատասխանի լրացման ռեակտիվությունից դեպի պրակ­tիկա‑նպատակային համապատասխանություն, բացելով ավելի արագ գործածությունների շղթան և ուժեղ վստահություն հաճախակիցների և կանոնավորների հետ։