
# ԱԻ‑գործածված Միագված Հարցաթերթիկների Ավտոմատացման Հարթակ

Ընկերությունները այսօր նորանոր հազարամյակների անվտանգության հարցաթերթիկների, վաճառողների գնահատումների և համապատասխանության աուդիտների հետ դաշնամուրկ են յուրաքանչյուր քառամյակ: Դեպի սերնդգործարքային հանրածառային աշխատանքը—փնտրվում են քաղաքականություններ, հավաքվում է ապշակող փաստականաբանության միջոցներ և թարմացվում են պատասխանները—նրա պատճառով անհարմարություններն են, ներկայացնում են մարդկային սխալ և դանդաղեցնում են եկամտական պատվերների գործողությունները: **Procurize AI** (հյօրենական հափվածը, որ կոչվում է *Միագված Հարցաթերթիկների Ավտոմատացման Հարթակ*) լուծում է այս խնդիրն առավել երեք հիմնական տեխնոլոգիաները միակորգելով.

1. **Կենտրոնացված գիտության գրաֆիկ**, որը պատկերում է յուրաքանչյուր քաղաքականություն, կոնտրոլ և ապշակող փաստական տպավորություն:
2. **Գեներատիվ ԱԻ**, որը կազմի ճշգրիտ պատասխաններ, բարելավում դրանք իրական‑ժամանակում և սովորում հետադարձ կապի վրա:
3. **Բի‑դիրեկտիոն ինտեգրացիաներ** առկա տիկեթների, փաստաթղթային պահեստների և CI/CD գործիքների հետ՝ ապահովելով, որ ժամանակակից էկոհամակարգը համակցված լինի:

Արդյունքն ամենամտածելի կառավարում, որտեղ անվտանգության,  юրդական և ճարտարեկամների թիմերը համագործակցում են առանց հարթակից դուրս գալու: Ни գումարով մենք վերլուծում ենք հարթակ կառուցվածքը, ԱԻ աշխատանքային գործընթացը և գործնական քայլերը, որպեսզի ընդունվեն համակարգը արագ աճող SaaS ընկերությունում.

---

## 1. Почему Объединённая Платформа Меняет Игра

| Ավանդական պրոցես | Միագված ԱԻ Հարթակ |
|-------------------|-------------------|
| Հանրա`t`ս spreadsheet-ներ, էլ‑փոստի շղթաներ և անպայման Slack‑հաղորդագրություններ | Մեկ որոնելի վահանակ՝ տարբերակեցու ապշակող մատչելիություն |
| Ձեռագործ կցում քաղաքականություններին → բարձր վտանգ՝ հնացած պատասխանների վրա | Ավտոմատված գիտության գրաֆիկի նորացման, որը նշում է հնացած քաղաքականությունները |
| Պատասխանների որակը կախված է անհատական գիտելիքից | ԱԻ‑ստեղծված ենթագրեր, որոնք վերանայում են՝ թեմա‑սպասարկողների կողմից |
| Ոչ մի աուդիտային տիրույթ, թե ով ինչ տեղի է ունեցել և երբ | Անչափագելի աուդիտային մատանամակ՝ կրիպտոգրաֆիկ ապագապրուզով |
| Ջարդինաշարային ժամանակը՝ 3‑7 օր հարցաթերթիկի համար | Ջարդինաշարային ժամանակը՝ րոպեներից մի քանի ժամեր |

KPI‑ների բարելավումները դրամատիկ են՝ **70 % նվազեցում հարցաթերթիկների ջարդինաշարանը**, **30 % բարելավում պատասխանի ճշգրտությանը**, և **կամավոր‑քայլի համապատասխանության տեսանելիություն** ղեկավարների համար.

---

## 2. Կառուցվածքի Անկախ Դիտարկում

Հարթակը կառուցված է **միկրո‑սերվիսների ցանց**-ում, որը տարբերաբերվում է խնդիրները, սակայն թույլատրում է արագ հատորում նորակառույցների մշակումը: Բարձր‑աստիճանային պոշիները պատկերագրված են Mermaid-դիագրամում.

```mermaid
graph LR
    A["User Interface (Web & Mobile)"] --> B["API Gateway"]
    B --> C["Auth & RBAC Service"]
    C --> D["Questionnaire Service"]
    C --> E["Knowledge Graph Service"]
    D --> F["Prompt Generation Engine"]
    E --> G["Evidence Store (Object Storage)"]
    G --> F
    F --> H["LLM Inference Engine"]
    H --> I["Response Validation Layer"]
    I --> D
    D --> J["Collaboration & Comment Engine"]
    J --> A
    subgraph External Systems
        K["Ticketing (Jira, ServiceNow)"]
        L["Document Repos (Confluence, SharePoint)"]
        M["CI/CD Pipelines (GitHub Actions)"]
    end
    K -.-> D
    L -.-> E
    M -.-> E
```

**Ողուդն բաղադրիչները**

* **Knowledge Graph Service** – Պահպանում է միավորներ (պոլիսիներ, կոնտրոլներ, ապշակող օբյեկտներ) և նրանց հարաբերությունները: Օգտագործում է հատկագուն գրաֆիկային տվյալների շտամպ (օրինակ՝ Neo4j) և թարմացվում է ռեկուրսում `Dynamic KG Refresh`‑ի միջոցով:
* **Prompt Generation Engine** – Տրանսֆորմում է հարցաթերթիկի դաշտերը կոնտեկստուալ երթուղուն, որոնք ներառում են վերջին քաղաքականությունների հատվածները և ապշակող հղումները:
* **LLM Inference Engine** – Ֆայն‑թունված մեծ լեզվային մոդելը (օրինակ՝ GPT‑4o), որը մատուցում է պատասխանների ենթագրեր: Մոդելը շարունակաբար թարմացվում է՝ **Closed‑Loop Learning**‑ի միջոցով՝ ստացված հետադարձ կապից:
* **Response Validation Layer** – Կիրառում է կանոն-հիմքված ստուգումներ (regex, համապատասխանության մատրիցաներ) և **Explainable AI**‑ի տեխնիկները՝ դասավորված վստահության ցուցանիշների համար:
* **Collaboration & Comment Engine** – Իրական‑ժամանակի խմբագրում, փոխանցման հանձնարարություններ և թեմա‑համաձուլված մեկնաբանություններ, հիմնված WebSocket-ների վրա:

---

## 3. ԱԻ‑Ստեղծված Պատասխանների Կյանքի Շրջանակը

### 3.1. Սեղմում & Համապատասխանության Վերածում

Երբ նոր հարցաթերթիկ ներմուծ է (CSV, API կամ ձեռքով), հարթակը

1. **Նորմալացնում** յուրաքանչյուր հարցը՝ թողեց ներկայացնի օրինական կերպ:
2. **Կապում** հիմնաբառերը գիտության գրաֆիկի հետ՝ օգտագործելով սեմանտիկային որոնում (BM25 + embeddings):
3. **Հավաքում** վերջին ապշակող նյութերը, որոնք կապված են համապատասխան քաղաքականության հանգույցների հետ:

### 3.2. Հարցումային կառուցվածք

Prompt Generation Engine-ը կառուցում է կառուցված հարցում․

```text
[System] You are a compliance assistant for a SaaS company.
[Context] Policy "Data Encryption at Rest": <excerpt>
[Evidence] Artifact "Encryption Key Management SOP" located at https://...
[Question] "Describe how you protect data at rest."
[Constraints] Answer must be ≤ 300 words, include two evidence hyperlinks, and maintain a confidence > 0.85.
```

### 3.3. Պատասխանների Նախագիծ & Դաստիթ

LLM-ը հետադարձում է նախագիծը և **վստահություն կարգաբիճակ**‑ը, որը ստացվում է տոկեների հավանականությունից և երկրորդ դասակարգչից, որը ուսուցված է՝ անցյալ աուդիտների արդյունքների վրա: Եթե վստահությունը ընկած է նախորոշված թիրախից, համակարգը ավտոմատ կերպով ստեղծում է **հարցեր պարզեցնելու** համար՝ SME‑ի համար:

### 3.4. Մարդու‑համար‑կենտրոնացված Վերստուգում

Անհատական Ավտորիտետները թվանշանից UI‑ում տեսնում են

* Գունագրված քաղաքականության հատվածներ (հավաքված՝ մկնիկի տակ)
* ԳՌված ապշակող աղբյուրներ (կտորը՝ բացելու համար)
* Վստահության մետր և AI‑explainability‑ի ծածկույթ (օրինակ՝ “Առավել ազդեցի քաղաքականություն՝ Data Encryption at Rest”).

Նայողները կարող են **ընդունել**, **խմբագրել** կամ **նշանել**. Յուրաքանչյուր գործողություն գրանցվում է անետք գրանցակում (ընտրովի՝ կարտածված լինի blockchain‑ում)՝ տպադատվածության համար:

### 3.5. Սովորում & Մոդելի Թարմացում

Հետադարձ կապը (ընդունում, խմբագրումներ, ռեժիմի պատճառները) անցնում են **Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)** պուտքին ամեն գիշեր, բարելավելով ապագա նախագծերը։ Ժամանակի հետ համակարգը սովորում է կազմակերպության հատուկ սյունակները, նորմերը և ռիսկային համբավը:

---

## 4. ԻրREAL‑Ժամանակային Գիտության Գրաֆիկի Թարմացում

Անհատական բաղադրիչները փոփոխվում են—տվյալների GDPR 2024-ի փոփոխությունները, կամ նոր ISO 27001 պարբերությունները: Պատասխանների թարմաստությունը ապահովելու համար, հարթակը իրականացում է **Dynamic Knowledge Graph Refresh**–ի շղթա.

1. **Սքրիպ** պաշտոնական կարգավորման կայքերից և արդյունաբերական ստանդարտների ռեպոզիտորներից:
2. **Զսպեղծում** փոփոխությունները, օգտագործելով բնական‑լեզվի diff‑գործիքները:
3. **Թարմացում** գրաֆիկի հանգույցները, նշելով հետագա հարցաթերթիկների վրա ազդեցությունը:
4. **Ծանուցում** բաժնակատարներին Slack կամ Teams‑ի միջոցով՝ տալիս հատվածված փոփոխությունների համարը:

Որոշելով, որ հանգույցների տեքստերը պահված են շղթայով «"» (պատվի Mermaid‑ի համաձայն), թարմացման գործընթացը չի խոչընդոտում առջևի դիագրամները:

---

## 5. Սկսված ինտեգրարների Պատկերագրություն

Հարթակը առաջարկում է **երկչափ webhooks** և **OAuth‑պաշտպանված API**‑ներ՝ միանալու առկա համակարգերի հետ.

| Գործիք | ինտեգրացիայի տեսակ | Օգտագործման դեպք |
|--------|-------------------|-------------------|
| Jira / ServiceNow | Ticket creation webhook | Ավտոմատ բացել “Question Review” տիկեթ, երբ նախագիծը չի գերազանցում վալիդացիան |
| Confluence / SharePoint | Document sync | Արդյունավետ գնալու SOC 2 քաղաքականության PDF‑ները դեպի գիտության գրաֆիկ |
| GitHub Actions | CI/CD audit trigger | Վազում առաջարկ գնել հարցաթերթի sanity‑check յուրաքանչյուր դեպի տեղադրմանց հետո |
| Slack / Teams | Bot notifications | Հրապարակում իրական‑ժամանակի ահազանգեր, որու pending‑review կամ KG փոփոխություններ են |

Այս կապումների նպատակը «դատարկ տեղեկություններ» հեռացնելուն է, որոնք սովորաբար խանգարում են համապատասխանության ծրագրերին:

---

## 6. Անվտանգության & Գաղտնիության Գարգաններ

* **Zero‑Knowledge Encryption** – Բոլոր տվյալները պահված են հաճախորդի կառավարած բանալիներով (AWS KMS կամ HashiCorp Vault) կարդալու դեպքում: LLM-ը երբեք չի տեսնում ամբողջ ապշակող փաստաթղթեր, այն ստանում է **մասին՝ մաքրիչ հատվածներ**:
* **Differential Privacy** – Միացած առարկային պատասխանների գրանցումները սովորում են՝ ավելացնելու շափ noise՝ անձնական հարցաթերթիկների գաղտնիությունը պահպանելու համար:
* **Role‑Based Access Control (RBAC)** – Խորացված արտոնություններ (դիտում, խմբագրում, համաձայնություն) նախապաշիրում են նվազագույն թույլտվությունների սկզբունքը:
* **Audit‑Ready Logging** – Յուրաքանչյուր գործողություն պարունակում է կրիպտոգրաֆիկ հեշ, ժամանակադիտում և օգտագործողի ID‑ն, որպեսզի բավարարի [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) և [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) աուդիտների պահանջները:

---

## 7. Կատարողական կարգագիրը ՍաաուS Ընկերության համար

| Ֆազա | Ժամանակահատված | Սեղմակետեր |
|------|----------------|------------|
| **Բացահայտում** | 2 շաբաթ | Ուղղակի հարցաթերթիկների ցուցակ, համատեղել ստանդարտների հետ, սահմանել KPI‑ները |
| **Պիլոտ** | 4 շաբաթ | Միացնել միակ թիմ, ներմուծել 10‑15 հարցաթերթիկ, չափել փոխակերպման արագությունը |
| **Ծածկաներ‑առաջիկա** | 6 շաբաթ | Բարձրացնել բոլոր արտադրանքի գծերը, ինտեգրացիան տիկեթների և փաստաթղթի ռեպոզիտորների հետ, միացնել AI‑վերադասման շղթաները |
| **Օպտիմիզացում** | Ընտրական | Ֆայն‑թյունել LLM‑ը սեպտում բովանդակության հետ, սահել KG‑Refresh‑ի հաճախականությունը, ներդնել կառավարիչների Dashboard‑ները |

**Հաջողության չափանիշներ**՝ *Միջին պատասխանների ժամանակ < 4 ժամ*, *Վերանայումների տոկոսը < 10 %*, *Անհատական աուդիտի հաջողության տոկոս > 95 %*.

---

## 8. Ապագա Դրույթներ

1. **Ֆեդերացիոն Գիտության Գրաֆիկներ** – Կիսված քաղաքականության հանգույցների միջոցով գործընկերների էկոսիստեմների միջև, պահպանելով տվյալների սիւրություն (պատրաստված հատուկ բաժինների համար):
2. **Մուլտի‑Մոդալ Ապշակողներ** – Միացնել screenshot-ները, ճարտարապետական դիագրամները և video walkthrough‑ները՝ օգտագործելով Vision‑augmented LLM‑ները:
3. **Ինքն-Վերականգնող պատասխանի մեխանիզմ** – Անհրաժեշտ է մշտապես հայտնաբերել հակառակություններ քաղաքականությունների և ապշակողների միջև, առաջարկելով ուղղումներ, նախքան հարցաթերթիկի ուղարկումը:
4. **Պրոդիկտիվ Ռեգուլյատոր Մինինգ** – LLM‑ների միջոցով կանխատեսելով մտավոր‑կոնկրետ կարգավորման փոփոխություններ և ակտիվացնելու KG‑ն նախադասություններում:

Այս նորություններն հարթակը պետք է տեղափոխի *արտონომիայի* հզորությունից *պրադիկտիվ* պլատֆորմի, որպեսզի համապատասխանությունը լինի հիմնական տրանսֆորմացիա՝ արդարադրվելը՝ ռիսկերի դեմ։

---

## 9. Արդյունք

Միագրվող ԱԻ հարցաթերթիկների ավտոմատացման հարթակը սպառում էնորգի, որ փչագրում են տարազվածը, տեխնիկական և համապատասխանության թիմերը: Գիտության գրաֆիկի ինտեգրանալ, գեներատիվ ԱԻ‑ը և իրական‑ժամանակի օર્કեստրաции­‑ն, կազմակերպությունները կարող են

* Կրճատել պատասխանների ժամկետը մինչև **70 %**,
* Բարձրացնել պատասխանների ճշգրտությունը և աուդիտային պատրաստություն,
* Պարբերաբար պահպանել անչափագելի ապշակող տիրույթ,
* Կանանցաչափ կատարել համապատասխանության ավտոմատ նորացումերը:

SaaS‑կազմարվածների համար, որոնք մնալու են աճում, բարձրացնում կարգակառավարությունում աճի հետ միաժամանակ, սա **պետք է, ոչ միայն հաճելի**‑ն է, այլ մրցակցային անկյունոպթեր է:

---

## Տես նաև

* [NIST CSF Integration with Generative AI](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)