
# ԱԻ‑ն աջակցած դինամիկ ապացույցների օրքաստրացիա procurement‑ի վտանգավորության (security) հարցարանների համար

## Ինչու՝ ավանդական հարցարանական ավտոմատիզացիան կանգնում է

Security questionnaires—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/), and dozens of vendor‑specific forms—are the gatekeepers of B2B SaaS deals.  
Most organizations still rely on a **manual copy‑paste** workflow:

1. **Locate** the relevant policy or control document.  
2. **Extract** the exact clause that answers the question.  
3. **Paste** it into the questionnaire, often after a quick edit.  
4. **Track** the version, reviewer, and audit trail in a separate spreadsheet.

The drawbacks are well documented:

* **Time‑intensive** – average turnaround for a 30‑question questionnaire exceeds 5 days.  
* **Human error** – mismatched clauses, outdated references, and copy‑paste mistakes.  
* **Compliance drift** – as policies evolve, answers become stale, exposing the organization to audit findings.  
* **No provenance** – auditors cannot see a clear link between the answer and the underlying control evidence.

Procurize‑ի **Դինամիկ Ապացույցների Օրքաստրացիա (DEO)** կհամապատասխանեցնի յուրաքանչյուր այսպիսի խնդիր՝ AI‑առաջին, գրաֆ‑արդածված շարժիչով, որը մշտապես սովորում, վավերացնում և թարմացնում է պատասխանները իրական‑ժամանակում:

## Դինամիկ Ապացույցների Օրքաստրացիայի հյուրաքանչյուրուական կառուցվածք

Բարձր մակարդակով, DEO‑ը **micro‑service orchestration layer** է, որը գտնվում է երեք հիմնական հատվածների միջև.

* **Policy Knowledge Graph (PKG)** – սահմանչական գրաֆ, որը ներկայացնում է կոնտրոլներ, կլաուզներ, ապացույցների փաստաթղթեր և դրանց հարաբերությունները տարբեր շրջանակների միջև:  
* **LLM‑Powered Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – մեծ լեզվական մոդել, որը վերցնում է ամենահամապատասխան ապացույցները PKG‑ից և գեներացնում կարոտեցված պատասխանը:  
* **Workflow Engine** – իրական‑ժամանակի առաջացնող գործունեության կառավարիչ, որը բաժանում է պատասխանների պատասխանատվությունն, գրանցում մեկնաբանություններ և ներկայումս պահպանում ծագումը:

Հետո Mermaid‑ի սխեման անհրաժեշտ է ցույց տալ տվյալների հոսքը.

```mermaid
graph LR
    A["Questionnaire Input"] --> B["Question Parser"]
    B --> C["RAG Engine"]
    C --> D["PKG Query Layer"]
    D --> E["Evidence Candidate Set"]
    E --> F["Scoring & Ranking"]
    F --> G["Draft Answer Generation"]
    G --> H["Human Review Loop"]
    H --> I["Answer Approval"]
    I --> J["Answer Persisted"]
    J --> K["Audit Trail Ledger"]
    style H fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Policy Knowledge Graph (PKG)

* **Nodes** ներկայացնում են‑կոնտրոլներ,‑կլաուզներ,‑ապացույցի ֆայլեր (PDF, CSV, code repo) և խորհրդատվական շրջանակներ:  
* **Edges** նկարագրում են ‌«implements», «references», «updated‑by» լինական հարաբերությունները:  
* PKG‑ն **հաճույքով** թարմացվում է ավտոմատ փաստաթղթի ներմուծման գծերով (DocAI, OCR, Git‑hooks):

### 2. Retrieval‑Augmented Generation

* LLM‑ը ստանում է **հարցի տեքստը** և **շարունակության պատուհան**, որը բաղկացած է PKG‑ից վերադարձված top‑k ապացույցների միջից:  
* Օգտագործելով RAG, մոդելը ստեղծում է հստակ, համապատասխան պատասխան, երբ **կղմաթիւները** պահպանում են markdown‑ի ոտնագումարներից:

### 3. Real‑Time Workflow Engine

* Անհատական **subject‑matter expert**‑ին (SME) մատուցում է պատճենը՝ հիմնված **role‑based routing**‑ի վրա (օրինակ՝ անվտանգության ինժեներ, իրավական խորհրդատու):  
* Գրանցում **բաժակների գրողներ** և **տարբերակների պատմություն** իսկապես PKG‑ի պատասխանի նոդում, ապահովելով անսխալ audit‑trail:

## Ինչպե՞ս է DEO‑ը բարելավում արագությունը և ճշգրիտությունը

| Մետրիկա | Ավանդական ընթացք | DEO (նկատիչ) |
|--------|------------------|---------------|
| Միջին ժամանակ մեկ հարցի համար | 4 ժամ | 12 րոպե |
| ձեռքով պատճեն‑համակցման քայլեր | 5+ | 1 (ավտոմատ լրացում) |
| պատասխանի ճշգրտություն (audit‑հաջողում) | 78 % | 96 % |
| ծագման լրույթ (provenance) | 30 % | 100 % |

**Կենսարարագույն մնացորդների** հիմնական վարիչներ.

* **Անկախ ապացույցների վերադարձում** – գրաֆի հարցումը լուծում է անկյունը < 200 ms-ում:  
* **Բովանդակության հետապնդված գեներացում** – LLM‑ը խուսափում է հալյուզինեից՝ հիմքավորելով պատասխանները իրական ապացույցների վրա:  
* **Թարամսափահանում** – քաղաքականության drift‑detectors‑ը ազդում են հնացած ապացույցների մասին, այն առաջեւոր չէ մուտք գտնվում՝-

## Ընկերությունների համար ներդրման road‑map

1. **Փաստաթղթի ներմուծում**  
   * Կապակցել առկա քաղաքականության պահոցները (Confluence, SharePoint, Git).  
   * Գրել DocAI գծերը, որ հավաքի կառուցված clause‑ները:

2. **PKG-ի սկզբնական զարման**  
   * Հավաքել գրաֆը՝ յուրաքանչյուր շրջանակի (SOC 2, ISO 27001 և այլն) ներքո:  
   * Սահմանել edge‑taxonomies (implements → controls, references → policies).

3. **LLM‑ի ինտեգրացում**  
   * Դեպչել վերակառուցված LLM (օրինակ՝ GPT‑4o) RAG‑Adaptor‑ներով:  
   * Կոնֆիգուրացնել context window‑ը (k = 5 ապացույցի ઉમેદարներ).

4. **Աշակության կարգավորում**  
   * Սխալ SME‑ների դերերը PKG‑ի նոդերին:  
   * Կառավարել Slack/Teams բոտերը՝ իրական‑ժամանակի ծանուցումների համար:

5. **Նախնական հարցարանական պիլոտ**  
   * Վերլուծել փոքր vendor-ների հարցարան (≤ 20 հարց):  
   * Աղբյուր metric‑ները՝ ժամանակ, խմբագրումների քանակ, audit‑feedback.

6. **Իտերատիվ ուսում**  
   * Վերադարձ reviewer‑ների խմբագրումները RAG‑ի ուսումնական ցանցին:  
   * Թարմացնել PKG‑ի edge‑weights‑ը օգտագործման հաճախականության համաձայն:

## Բարեկառույցների համար լավագույն փորձերը

* **Պահպանում միակ ճշմարդի աղբյուր** – երբեք չպահպանեք ապացույցները PKG‑ից դուրս, օգտագործեք միայն հղումներ:  
* **Կարգավորած քաղաքականությունների վേഴշն‑կոնտրոլ** – դիտարկել յուրաքանչյուր clause‑ը որպես git‑կոնտրակտ, PKG‑ը գրանցում commit‑hash‑ը:  
* **Կապի drift‑ը պանել** – ավտոմատ զգուշացումը, երբ control‑ի վերջին փոփոխման ամսաթիվը գերազանցում է համաձայնության սահմանը:  
* **Audit‑հաջողված ոտնագումար** – պարտադիր զատված ոտնագումարների ձևաչափը՝ ներառում node‑ID (օրինակ՝ `[evidence:1234]`).  
* **Գաղտնիության‑առաջին** – կոդավորեք ապացույցի ֆայլերը այնտեղ և օգտագործեք zero‑knowledge proof‑ներ՝ գաղտնի vendor‑ի խնդիրների համար:

## Կառուցված ապագա ընդլայնումներ

* **Federated Learning** – անանուն մոդելի թարմացումները կիսվել են մի քանի Procurize‑ի հաճախորդների միջև, առանց բաղջատված քաղաքականության բացահայտման:  
* **Zero‑Knowledge Proof Integration** – թույլ տալու vendor‑ին ստուգել պատասխանի իսկության ըստ ծագման գաղտնիքն անցնելու համար:  
* **Dynamic Trust Score Dashboard** – միացնել պատասխանների ուշացումը, ապացույցների նորությունը, audit‑արդյունքները իրական‑ժամանակի ռիսկի հացի վրա:  
* **Voice‑First Assistant** – թույլ տալ SME‑ների հաստատել կամ մերժել գեներացված պատասխանները բնական լեզվի հրահանգների միջոցով:

## Եզրակացություն

Դինամիկ ապացույցների Օրքաստրացիան փոխանակում է procurement‑ի անվտանգության հարցարանականը: Սեփական **սեմանտիկ քաղաքականության գրաֆ**, **LLM‑Driven RAG** և **իրական‑ժամանակի աշխատանքի Engine** ի միացման շնորհիվ, Procurize հեռացնում է ձեռքի պատճե‑համակցումը, երաշխավորում է ծագում և փոքրացնում պատասխանների ժամկետները գարիզոնալ: Յուրաքանչյուր SaaS կազմակերպության, որը ցանկանում է արագացնել գործարքները՝ ապահովելով audit‑readiness, DEO‑ն հանդիսանում է հաջորդ բնական քայլը համաձայնական հանձնարարականի ավտոմատացման ճանապարհում.