
# Կոնտեքստուսապես հիմնված AI ուղղորդման մեքենա իրական‑ժամանակում վաճառողի հարցաթերթիկների հանձնարարության համար

Անվտանգության հարցաթերթիկները և համակողմանի ստուգումները միշտ նոր թշնամու աղբյուրն են SaaS վաճառողների համար: Ճանկացած ֆրեմուարքի բազմազանությունը՝ [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html) և դարակավոր փաստածղղերի ցուցակները—բարդորեն պահանջում են մաքսիմում տարբեր մասնագիտություններ՝ անվտանգության ինժեներ, իրավաբանումը, ապրանքների կառավարիչներ և նույնիսկ տվյալների գիտելիքի թիմեր: Ավանդական ձեռքը‑ցուցացուցացում գերծվող է շենքերին, ձևավորում է մարդհակասեր սխալներ և չի թողնում բացուող հաշվառման հետքեր:

**Procurize**‑ը լուծում է այս խնդիրը **Կոնտեքստուսապես հիմնված AI ուղղորդման մեքենայով**, որը ավտոմատ կերպով հանձնարարում է յուրաքանչյուր հարցաթերթիկը—կամ նաև նրա բաժինները—համապատասխան դիրքագծում իրական‑ժամանակում: Միավարտում օգտագործում է մեծ-լեզվի մոդելի (LLM) ինֆերենցիա, ներքին խորհուրդների դինամիկ գիտելիքների գրաֆ և Ռեինֆոցսեմենտ‑լերման հիմքված աշխատանքային բեռնաբաժինիչ: Արդյունք ստացվում է ինքնափոխողիչ համակարգ, որը ոչ միայն արագացնում է պատասխանների ժամանակը, այլև շարունակաբար բարելավում է ուղղորդման ճշտությունը կազմակերպության հասանելիության ժամկետում:

---

## Ինչու է իրական‑ժամանակում, կոնտեքստուալ‑սարքավորված ուղղորդման կարևորությունը

| Ցուք | Հին մոտեցում | AI‑կուժակված լուծում |
|------|----------------|---------------------|
| **Պոլուություն** – թիմերը հաճախ ինքնուրինակ են սպասում ժամեր կամ օրեր՝ տիկեթը ձեռքով տարբերակելու համար | Էլ‑փոստ կամ տիկեթ-համակարգի փոխանցումներ | Անհրաժեշտ նշանակում մի քանի վայրկյան ներսում հարցաթերթիկի ներմուծումից հետո |
| **Սխալ համընմանություն** – պատասխանում են այն մարդիկ, ովքեր չունեն խորություն, ինչը հանգեցնում է վերանորոգմանը | Անպարտական գնահատում աշխատանքային վերանղվածության տակ | Սեմאַנטիկ համընմանություն LLM‑ից ստացված մտքի և գիտելիքների գրաֆի հիմքով |
| **Աշխարհագրական բեռնաբաժին** – որոշ աշխատողներ շատ բեռնված են, այլեն՝ բաց կլինի | Ձեռքով բեռնման վերահսկում | Ռինֆոցսեմենտ‑լերմա պլանավորիչ, որի արդյունքում բեռնը հավասարադրվում է թիմի համար |
| **Հաշվառելիություն** – չկա բացում, թե ինչու է ընտրված այդ անձինքը | Ժամամագրային նշումներ | Անխրալելի ուղղորդման մատյանը պահպանվում է թողհաշվառման գրանցումներում |

Այս խնդիրների լուծման միջոցով ուղղորդման մեքենան դառնում է չափադրական պաշտպանող առաջին գիծը համակողմանի շղթայում, ապահովելով, որ յուրաքանչյուր պատասխանը սկսվում է ճիշտ ձեռքերից:

---

## Շղթայական տեսություն

Ուղղորդման մեքենան կառուցված է **միկրո‑ծառայանքի** հիման վրա, որը միացված է Procurize-ի եղանակական հարցաթերթիկների կենտրոնին: Ստորև ներկայացված է տվյալների հոսքի բարձր-կարգի դիագրամը:

```mermaid
graph LR
    A["Incoming Questionnaire (PDF/JSON)"] --> B["Document AI Ingestion"]
    B --> C["Semantic Chunking & Intent Extraction"]
    C --> D["Expertise Knowledge Graph Query"]
    D --> E["Reinforcement Learning Scheduler"]
    E --> F["Assignment Notification (Slack/Email)"]
    F --> G["Procurize Review Workspace"]
    G --> H["Audit Log (Immutable Ledger)"]
```

*Բոլոր գագաթների տողերը նշված են որպես չարտադրելի, ըստ Mermaid-ի սահմանված խմբագրման*:

### Գործող բաղադրիչները

1. **Document AI Ingestion** – Օգտագործում OCR‑ը և կառուցված պարսարքիչները PDF‑ները, Word‑երը կամ JSON‑երը վերածելու համար ստանդարտ տեքստի ձևաչափում:
2. **Semantic Chunking & Intent Extraction** – LLM (օրինակ, GPT‑4o) բաժանում է հարցաթերթիկը տրամաբանական բաժինների (օրինակ՝ «Տվածտիներ պահպանում», «Պատահված արձագանք») և ստեղծում է մտքի ամպատկեր.
3. **Expertise Knowledge Graph** – Գրաֆի տվյալների շտեմարան (Neo4j կամ TigerGraph) պահում է աշխատակիցների գագաթները՝ նրանց դրոշակները, նախորդ պատասխանված բաժինները և վստահության միավորները: Զղիաները նկարագրում են լուծում, բեռնաբաժինների պատմություն և կարգադրման մասնագիտություններ.
4. **Reinforcement Learning Scheduler** – Քաղաքական‑գրաադիան մոդելը դիտարկում է ուղղորդման արդյունքները (ընդունման գրադուս, վերադասման ժամանակ, որակման միավոր) և բացակայաբար բարելավում է նախընտրելի քաղաքականությունը.
5. **Assignment Notification Layer** – Ինտեգրում Slack, Microsoft Teams և էլ‑փոստի հետ և իրական‑ժամանակում թարմացնում է Procurize‑ի UI‑ը.
6. **Audit Log** – Գրանցում է տպագրման չի‑հասանելի գրառում՝ հավելված կոնսոլիդացիակամ կամ AWS QLDB՝ համակողմանի ստուգողների համար:

---

## Քայլ‑քայլ. Ինչպե՞ս է մեքենան ուղղորդում հարցաթերթիկը

### 1. Ներմուծում և Կանոնականացում
- Խնդիրքը բեռնվում է Procurize-ի համակարգի մեջ:
- Document AI‑ը դուրս է բերում ըստ տեքստի, պահպանելով հիերարխիկ նշիչները (բաժիններ, ենթաբաժիններ):
- Հաշվարկվում է ստուգման համատեղապատասխանությունը հետագա ամբողջության ստուգման համար.

### 2. Հմտությունների ամպատկեր
- LLM‑ը ստանում է յուրաքանչյուր բաժին և վերադարձնում է:
  - **Բաժնի անվանում** (սպասարկված)
  - **Կանոնակարգային համատեքստ** (SOC 2, ISO 27001, GDPR և այլն)
  - **Վստահության‑քաշված ամպատկեր** (վեկտորի տեսակ)

### 3. Գրաֆի հարցում
- Ամպատկերային վեկտորը համընկնում է լուծման գրաֆի հետ՝ օգտագործելով կոսինուսային համընմանություն:
- Աւարտակտը նաև ֆիլտրում է ըստ:
  - **Ընթացիկ բեռն** (վերջին 24 ժամում հանձնված խնդիրները)
  - **Վերջին հաջողության տոկոսը** (աջողությամբ անցող պատշաճ ստուգումները)
  - **Կանոնակարգային շրջանակ** (օրինակ՝ միայն GDPR‑կանոնավորված անդամներին निजապես մասնավոր բաժինների համար)

### 4. Պլանավորիչի որոշում
- Ռեինֆոցսեմենտ‑լերմա պլանավորիչը ստանում է պատվիրատուների տեղեկություններ և ընտրում այն, որն առավելապես բաշխում է սպասվող մրցանակը.
  \[
  R = \alpha \times \text{Speed} + \beta \times \text{Quality} - \gamma \times \text{Load}
  \]
- Պարամետրերը (α, β, γ) կարգադրվում են ըստ կազմակերպության քաղաքականության (օրինակ՝ արագություն նախապատվիելու համար).

### 5. Ծանուցում և Ընդունում
- Ընտրած անձը ստանում է push‑ծանուցում՝ ուղղակի հղումով ընթացիկ բաժին Procurize‑ում:
- Ընդունման պատուհան (կանոնական 15 րուչ) թույլ է տալիս սպասված անձինք մերժել և գործարկել փոխարինող ընտրություն.

### 6. Հաշվառման հետքառք
- Յուրաքանչյուր որոշում, ամպատկերները և գրաֆի հարցման նկարագրությունը գրառվում են անխրալելի հաշվառման գրանցումում:
- Ստուգողները կարող են վերանայել ուղղորդման տրամաբանականը՝ համոզվելու՝ ներքին SLA‑ների հետ:

---

## AI մոդելները համակարգի հետ

| Մոդել | Հնարավորություն | Ինչո՞ւ է այն հիանալի |
|------|----------------|----------------------|
| **GPT‑4o** (կամ նման) | Ինտենտի արտածում, բնական լեզվի ամփոփում | Վերջին սարաբաղի հասկացողություն, օրինակի բացակայությամբ անհամակ: |
| **Sentence‑Transformer (SBERT)** | Ամպատկերների գեներացում՝ համընմանության փնտրում | Արտաշարիչ վեկտորներ, որոնք համապատասխան են սպեցի և արագի համար. |
| **Graph Neural Network (GNN)** | Հայտնաբերում հեղինակային միավորների տարբերակները գրաֆում | Պատկանում է բազմակողմանի կապերը «Աղբյուր → PCI‑DSS՝ կառավարել → գիտի կոդավորումների»: |
| **Policy Gradient RL (Proximal Policy Optimization)** | իրական‑ժամանակում ուղղորդման քաղաքականության օպտիմալացում | Աշխատում է ոչ‑ստատիկ միջավայրերում, որտեղ բեռը և հմտությունները առօրյա փոփոխվում են: |

Բոլոր մոդելները ծառայաբար են մատուցվում **model‑as‑a‑service** շաստի (օրինակ՝ NVIDIA Triton կամ TensorFlow Serving) `լատենցի` 200 միլիսեկունդից ցածր.

---

## Ինտեգրაცია Procurize‑ի առկա աշխատանքային պրոցեսների հետ

1. **API Կոնտրակտ** – Router-ը բացում է RESTful վերջնակետ (`/api/v1/route`)՝ ընդունելով ստանդարտացված JSON‑ը:
2. **Webhooks** – Procurize‑ի UI‑ը գրանցում է webhook‑ը, որը գործարկվում է “questionnaire uploaded” իրադարձության ժամանակ:
3. **User Profiles Sync** – HR‑սարքերում (Workday, BambooHR) ընդգրկված են աշխատակցի գաղտնի տվյալները գրաֆի հետ ամեն գիշեր:
4. **Compliance Dashboard** – Routing‑ի չափավորները (միջին պալան, հաջողության տոկոս) ցուցադրվում են շարունակական պատշաճության աղյուսակում:
5. **Security** – Բոլոր հաղորդումները պաշտպանության տակ են, օգտագործելով mTLS; տվյալները պահպանում են հաճախորդ‑կառավարվող բանալիներով:

---

## Մարքաչափորեն դիտելի առավելություններ

| Չափորոշիչ | Նախարկված Router‑ից առաջ | Router‑ի հետ (3 ամիս) |
|------------|---------------------------|----------------------|
| **Միջին նշանակման պալան** | 4.2 ժամ | 3.5 րոպե |
| **Առաջին‑փաստաթղթի որակի գնահատում** (0‑100) | 71 | 88 |
| **Բեռաժակների գերաշխատությունն** | 12/ամիս | 1/ամիս |
| **Հաշվառման հետքի վերանայում** | 2 օր (ձեռքով) | <5 վրկ (ավտոմատ հարցում) |
| **User Satisfaction (NPS)** | 38 | 71 |

Այս թվերը հիմնված են fintech‑ի և health‑tech-ի հետագա ընտրությունների վրա, որտեղ համակողմանի արագությունը է շուկայական տարբերակ:

---

## Ընկերությունների իրականացման Blueprint‑ը

1. **Փիլիտային փուլ (2 კვირա)**  
   - Միացման թիմը կապում Router‑ը:  
   - Սահմանում վնասվածք‑հատկանիշները (կարտահանումներ, առաջագրվող հարցաթերթիկների ID‑ներ):  
   - Հասնել փոքրաչափ չափորոշիչները:

2. **Մոդելի ախի­բ­լ­­­ին (4 շաբաթ)**  
   - Սովորեցնել LLM‑ի հարցման գրադարան՝ ոլորտի հատուկ բնագավառով:  
   - Վաճառքի GNN‑ը ծանրաբերե՛ք նախորդ պատասխանների զույգերով:  
   - Կատարման A/B թեստեր RL‑ի մրցանակի ֆունկցիայա վրա:

3. **Ամբողջական իրականացում (8 շաբաթ)**  
   - Բոլոր բիզնես‑մուտքերը միացնել:  
   - Թույլտվություն փոխարինողական Router‑ի պուլսին «Compliance Ops» խմբի համար:  
   - Անխրալելի մատյանին կամ ServiceNow‑ում կամ SAP‑GRC-ին միացնել:

4. **Կապպողնեցնող բարելավումներ**  
   - Շարակաչ հակիրճը շաբաթական RL‑ի թարմացումներով:  
   - Գրաֆի լուծումը քառամսական թարմեցնել HR‑ից և արտոնությունների պորտալներից:  
   - Կառավարել քառամսական անվտանգության զետեղվածները ծառայության ենթակառուցվածքի համար:

---

## Ապագա ուղղվածություններ

- **Ֆեդերատորական Գիտելիքների Գրաֆեր** – Անանուն լուծումների միջևիր շերեգային լուծում, երբդեմ ուտքի՝ եղած privacy‑ին:  
- **Zero‑Knowledge Proof Վավերացում** – Ապակ avoid-­‑­ը թե՞ ինչու է ընտրվել որոշված ընտրություն՝ առանց տվյալների բացահայտում:  
- **Բազմալեզու Router** – Ընդլայնել LLM‑ի մտքի արտածումը 30+ լեզուների, թույլ տալ գլոբալ թիմերին ստանալ նշանակումները իրենց սեփական լեզվով:  
- **Explainable AI Layers** – Սխալի առանցքային՝ «John‑ը ընտրված է՝, քանի որ նա կարդեց վերջին GDPR‑ի տվյալների պահպանումը»:

Այս հետազոտական ուղղվածությունները ներկայացնում են Router‑ը միայն հանձնարարականների փաստումային գործիք, այլև մեկ ռազմավարական համակողմանի ներգրավվածության կենտրոն:

---

## Եզրակացում

Procurize-ի կոնտեքստուսապես հիմնված AI Router‑ը ցույց է տալիս, թե ինչպես ստեղծական AI, գրաֆների անալիտիկա և Ռինֆոցսեմենտ‑լերմա կարող են միանալ՝ հնարավորությունը ավտոմատացնել անվտանգության հարցաթերթիկների ամենափակ քայլը: Անխճտված, համապատասխանության‑համապատասխան դերակատարները ապահովում են ռիսկի նվազեցում, բարելավված սպասարկումի արագություն և ուժեղ հաշվառման շղթա—հիմնվածք՝ այն սկսված աշխարհում, որտեղ համակողմանի արագություննเป็น պայքարի կռիվ:

Այս համակարգը ներդնել պահանջում է ճշգրիտ ինտեգրացիա, տվյալների որակի սակավ և շարունակական մոդելների պաշտպանություն, սակայն շահերը—ժամանակի խուսափում, բարձրագույն պատասխանի որակ և հաշվառելիք—բոլորից էլ ընդլայնված են: Երբ կանոնաչափերը զարգանում են, Router‑ի դասի մեքենա ինքնաբար ֆակտորների հետագա մտքեր եմ կազմերում, հետևելով նաև կառավարչինները՝ հավատալու և օգտագործելու հնարավորություն:  

---

## <span class='highlight-content'>Դիտել</span> Also

- https://procurize.com/blog/ai-powered-compliance-playbook-generation  
- https://www.owasp.org/index.php/Threat_Modeling_and_Risk_Management  
- https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2022/NIST.IR.8399.pdf  
- https://raftlabs.com/blog/knowledge-graph-for-compliance-automation