
# Բացատրելի AI անվտանգության հարցաթերթիկների ավտոմատացման համար

Անվտանգության հարցաթերթիկները կարևոր պաշտպանողական քայլ են B2B SaaS վաճառքներում, վանդորների ռիսքի գնահատումներում և կանոնադրական աուդիտորներում։Անպաստաբար գործող ձեռքով մեթոդները դանդաղ են և սխալիների ենթակա են, ինչը առաջացրեց AI‑ձեռնարկեցված վիդեոներ, օրինակ՝ Procurize, որոնք կարող են ներմուծել քաղաքականության փաստաթղթեր, ստեղծել պատասխաններ և ավտոմատ կերպով ուղղարկել խնդիրները։Իրականում այս շարժիչները որակյալորեն նվազեցնում են աշխատանքի երկարությունը, սակայն նոր հարցադրություն ստեղծում են՝ **AI-ի որոշումների վստահությունը**։

Մոտեցեք **Բացատրելի AI (XAI)**֊ին, որը, որպես մի շարք տեխնիկաներ, թույլ է տալիս մարդկանց տեսնել մեքենայական ուսուցման մոդելների ներքին գործածությունը։ XAI‑ը ներառելով հարցաթերթիկների ավտոմատացման մեջ, կազմակերպությունները կարող են.

* **Արդյունաբերաբար աուդիտավոր փորձառություն** յուրաքանչյուր ստեղծված պատասխանի համար՝ հետագծելի փաստաբանությամբ։
* **Ցուցադրել համապատասխանությունը** արտաքին աուդիտորների, որոնք պահանջում են ապահովում կատարելության։
* **Արագացնել պայմանագրային զ negotiations**՝ քանզի իրավական և անվտանգության թիմերը ստանում են պատասխաններ, որոնք կարող են անհամեմատ 验증։
* **Շարունակաբար բարելավել** AI մոդելը հետադարձ կապների միջոցով, որոնք շարժում են մարդու տրամադրած բացատրությունները։

Այս հոդվածում մենք նկարագրում ենք XAI‑սարքված հարցաթերթիկների շարժիչի ճարտարապետությունը, ներկայացնում ենք գործնական գործող քայլերը, ցույց ենք տալիս Mermaid-ցանկը աշխատանքի հոսքի և քննարկում լավագույն պրակտիկները SaaS ընկերությունների համար, որոնք ցանկանում են կիրառել այս տեխնոլոգիան։

---

## 1. Ինչու է բացատրելիությունը կարևոր համապատասխանության մեջ

| Проблема | Традиционное AI решение | Пробел в объяснении |
|----------|--------------------------|--------------------|
| **Регуляторный надзор** | Черный ящик генерации ответов | Аудиторы не видят, почему сделано утверждение |
| **Внутренняя управляемость** | Быстрые ответы, низкая видимость | Команды безопасности сомневаются в непроверенных результатах |
| **Доверие клиентов** | Быстрые ответы, непрозрачная логика | Потенциальные клиенты боятся скрытых рисков |
| **Смещение модели** | Периодическое переобучение | Нет понимания, какие изменения в политике нарушили модель |

*Note: The table headers and cells have been translated to Armenian.*

| Խնդիր | ավանդական AI լուծում | բացատրելիության բացը |
|-------|----------------------|----------------------|
| **Կանոնների վերահսկում** | Սևումի տարբերակ պատասխանի գեներացիա | Աուդիտորները չեն կարող տեսնել, почему հայտարարությունն է արած |
| **Ներքին կառավարություն** | Արագ պատասխաններ, փոքր տեսանելիություն | Անվտանգության թիմերը շունչ չեն տալիս չստուգված արդյունքների վրա |
| **Հաճախորդների վստահություն** | Արագ պատասխաններ, անբասկերպի տրամաբանություն | Հնարավոր հաճախորդները վերում են պակասող սպառնալիքների մասին |
| **Մոդելի շեղում** | Կառավարական վերապատրաստում | Ոչ մի տեսանք, թե ինչ քաղաքականության փոփոխություններ կանարդեցող մոդելը |

Համապատասխանությունը չի վերաբերում միայն *ինչպե՞ս* դուք պատասխանում եք, այլև *ինչպե՞ս* հասել այդ պատասխանին։ GDPR‑ը և ISO 27001‑ը պահանջում են փաստաբանական պրոցեսներ։ XAI‑ը գրված է «ինչպե՞ս»‑ի՝ ցուցելով հատկությունների կարևորությունը, ծագմանը և վստահության գնահատումներին յուրաքանչյուր պատասխանի կողքով։

---

## 2. XAI‑ն շնորհված հարցաթերթիկների շարժիչի հիմնական բաղադրիչները

Ստորև ներկայացված է համակարգի բարձր‑աստիճան պատկերագրումը։ Mermaid-ցանկը պատկերում է տվյալների հոսք դու պոլիցիայից մինչև վերջնական աուդիտորի պատրաստ պատասխանին։

```mermaid
graph TD
    A["Policy Repository<br/>(SOC2, ISO, GDPR)"] --> B["Document Ingestion<br/>(NLP Chunker)"]
    B --> C["Knowledge Graph Builder"]
    C --> D["Vector Store (Embeddings)"]
    D --> E["Answer Generation Model"]
    E --> F["Explainability Layer"]
    F --> G["Confidence & Attribution Tooltip"]
    G --> H["User Review UI"]
    H --> I["Audit Log & Evidence Package"]
    I --> J["Export to Auditor Portal"]
```

*All node labels are wrapped in double quotes as required for Mermaid.*

### 2.1. Քաղաքականության պահեստը և ներմուծում

- Գտնել բոլոր համապատասխանության փաստաթղթերը տարբերակված, անփոփոխ օբյեկտային պահեստում։
- Օգտագործել բազմալեզվային տոկենիզատոր՝ քաղաքականությունը բաժանել ադատոմիկ կլաուզներ։
- Կցել մետա­դատա (չափ, տարբերակ, ներմուծման ամսաթիվ) յուրաքանչյուր կլաուզին։

### 2.2. Գիտելիք ցանցի կառուցման

- Կլաուզերը փոխարկել գագաթների և կապերի (օրինակ՝ “Տվյալների ծածկագրում” *պահանջում է* “AES‑256”)։
- Կատարել անունների արվեստի ճանաչում՝ կապված վերահսկողությունները ոլորտի ստանդարտների հետ։

### 2.3. Վեկտորային պահեստ

- Յուրաքանչյուր կլաուզ ներմուծել տրանսֆորմեր մոդելով (օրինակ՝ RoBERTa‑large) և պահել վեկտորները FAISS կամ Milvus ինդեքսում։
- Սեմանտիկ համատիպության որոնում ապահովում է, երբ հարցը պահանջում է “ծածկագրում հանգստի վրա”։

### 2.4. Պատասխանի գեներացման մոդել

- Պրոմպտ‑տուուննված LLM (օրին՝ GPT‑4o) ստանում է հարցը, համապատասխան կլաուզների վեկտորները և կոնտեքստուալ ընկերության մետա‑դատա։
- Ստեղծում է կոնկրետ պատասխան պահանջված ձևաչափում (JSON, ազատ տեքստ կամ համարժեքության մատրիցա)։

### 2.5. Բացատրելիության շերտ

- **Ֆիցչերի վերարտադրություն**՝ օգտագործելով SHAP/Kernel SHAP՝ գնահատելով, որ կլաուզներն առավելապես ազդեցություն ունեն պատասխանին։
- **Կոնտրաֆակտուալ գեներացում**՝ ցուցադրում, թե ինչպես պատասխանը փոխվի, եթե կլաուզը փոխվի։
- **Վշտակություն գնահատում**՝ միավորված մոդելի լոգ‑հավանականություններով և համատիպության գնահատումներով։

### 2.6. Օգտագործողի վերանայում UI

- Տպագրում է պատասխանը, առավելագույն 5‑ը ազդող կլաուզերի հավելվածը և վշտակության գագաթը։
- Թույլ է տալիս վերանայողներին հաստատել, խմբագրել կամ մրգակված փաստաբանական բացատրությամբ մերժել պատասխանը, որը հետակառուցված է ուսուցման ցիկլում։

### 2.7. Աւարտագրի գրանցում և ապացուցի փաթեթ

- Ամեն գործողություն հետևում է անփոփոխ գրառմանը (ուր-որի, երբ, ինչու)։
- Սիստեմը ավտոմատ կերպով կազմում է PDF/HTML ապացույցների փաթեթ՝ տրամադրվում է առկա քաղաքականության բաժինների մեջ տեղեկատվությունով ။

---

## 3. Ձեր հնարավոր ապագա գնումների մեջ XAI‑ն ներդնելը

### 3.1. Սկզբնացնել մինիմալ բացատրելիության արկղ

Եթե արդեն ունեք AI‑հարցաթերթիկների գործիք, դուք կարող եք XAI‑ը պլատինավորել առանց ամբողջական վերակառուցման՝.

```python
from shap import KernelExplainer
import torch

def explain_answer(question, answer, relevant_vectors):
    # Պրոքսի մոդել՝ հանգստի հավասարություն որպես գնահատիչ գործառույթ
    def model(input_vec):
        return torch.nn.functional.cosine_similarity(input_vec, relevant_vectors, dim=1)

    explainer = KernelExplainer(model, background_data=np.random.randn(10, 768))
    shap_values = explainer.shap_values(question_embedding)
    top_indices = np.argsort(-np.abs(shap_values))[:5]
    return top_indices, shap_values[top_indices]
```

Այս ֆունկցիան վերադարձնում է առավելագույն ազդեցված քաղաքականության կլաուզների ինդեքսները, որոնք դուք կարող եք ցույց տալ UI‑ում։

### 3.2. Միացնել առկա աշխատանքային շարժիներով

- **Ավելացնել խնդիր**՝ երբ վշտակությունը < 80 %՝ ինքնաբար գործիքի կազմակերպչին։
- **Մեկնարկի թեման**՝ կցել բացատրելիության արդյունքը մեկնաբանությունների շղթային, որպեսզի վերանայողները քննարկեն տրամաբանությունը։
- **Իմպուլսում տարբերակների**՝ եթե քաղաքականության կլաուզի թարմացվել է, նորից գործարկել բացատրելիության պլարանն ​​այդ պատասխանների համար, որոնք ազդացել են։

### 3.3. Շարունակական ուսուցման ցիկլ

1. **Ավելացնել հետադարձ կապ**՝ հավաքել “հաստատված”, “խմբագրված” կամ “մերժված” պիտակները և ազատ մեկնաբանությունները։
2. **Մոդելի ֆայն‑տնավորում**՝ պարբերաբար ֆայն‑տնավորեք LLM‑ը հավաստագրված հարց‑պատասխանի զույգերի վրա։
3. **Թարմացնել կրիցները**՝ նորագույն SHAP‑ի արժեքները հաշվարկել ամեն ֆայն‑տնավորմանց հետո, որպեսզի բացատրությունները համապատասխանեն։

---

## 4. მაპოვნილი НТ ընթացքում

| Метрика | До XAI | После XAI (12‑месный пилот) |
|--------|--------|------------------------------|
| Ortalama պատասխանների շրջանցում | 7.4 օր | 1.9 օր |
| Աւդիտորի «պատասխանում ավելին պետք է» հարցումներ | 38 % | 12 % |
| Ներքին վերագրման (խմբագրումներ) | 22 % | 8 % |
| Համապատասխանության թիմի ικαամամաս (NPS) | 31 | 68 |
| Մոդելի շեղման հայտնաբերման շտապություն | 3 ամիս | 2 շաբաթ |

Պիլոտային տվյալները (միջին չափի SaaS ընկերության վրա) ցույց են տալիս, որ բացատրելիությունը ոչ միայն բարելավում է վստահությունը, այլ նաև ընդհանուր արդյունավետությունը մեծացնում է։

---

## 5. Լավագույն պրակտիկների ցուցակ

- **Տվյալների կառավարում**՝ պահեք քաղաքականության նախնական ֆայլերը անփոփոխ և ժամանականշված։
- **Բացատրելիության խորություն**՝ տրամադրեք առնվազն երեք մակարդակ՝ ամփոփում, մանրակրկիտ վերարտադրում, հակակազմակերպություն։
- **Մարդու‑ծրագրային ցիկլ**՝ պատասխանները բարձր ռիսկի տվյալների համար միանգամից չհրատարակեք առանց վերջին մարդական հաստատման։
- **Կանոնային համաձայնություն**՝ կապեք բացատրելիության արդյունքները հատուկ աուդիտորի պահանջներին (օրինակ՝ “կողմնորոշման ստուգում” SOC 2-ում)։
- **Աշխատանքային վերահսկում**՝ հետևել վշտակության գնահատումներին, հետադարձ կապների տոկոսին և բացատրության հաճախականությանը։

---

## 6. Ապագա կողմը՝ “Բացատրելիություն‑Դիզայնով”

Առաջիկա համապատասխանում AI‑ն կներառի XAI‑ն ուղղակի կերպարը մոդելը (օրինակ՝ ուշադրության‑հասկանալու երկխոսություն)՝ որպես պոստ‑հոկսը։ Ախպածակիչները ներառում են.

- **Ինտիրեզված LLM‑ներ**, որոնք ավտոմատ կերպով գեներացնում են ծածկագրերը ինֆերանսի ընթացքում։
- **Ֆեդերալային բացատրելիություն**՝ բազմաճանաչ միջավայրերում, որտեղ յուրաքանչյուր հաճախորդի քաղաքականության գրաֆը պահպանվում է մասնավոր։
- **Կանոնադրական XAI ստանդարտներ** (ISO 42001, նախատեսված 2026)՝ պահանջելով նվազագույն վերարտադրման խորություն։

Զարգացած կազմակերպությունները, ովքեր այսօր ընդունում են XAI‑ը, կլինեն ավելի պատրաստված՝ կիրառել այդ ստանդարտները առանց պատճառով, դարձնելով համապատասխանությունը ծախս‑կետից մոտեցող թիրախային առավելություն։

---

## 7. Սկսել Procurize‑ի հետ XAI‑ի

1. **Ակտիվացրեք բացատրելիության հավելվածը** ձեր Procurize‑ի վիդեոների հարկում (Կարգավորումներ → AI → Բացատրելիություն)։
2. **Վերբեռնեք քաղաքականության գրադարն** “Policy Sync” հրահանգման միջոցով; համակարգը ավտոմատ կերպով կառուցում է գիտելիք գրաֆը։
3. **Գործարկեք պիլոտը** պակաս ռիսկին խմբի հարցաթերթիկների վրա և վերանայեք գեներացված դիտակների յոթագրերը։
4. **Կրկնեք**՝ օգտագործելով հետադարձ կապը՝ ֆայն‑տնավորեք LLM‑ը և բարելավեք SHAP‑ի րեֆրակտորները։
5. **Փչի՛ր**՝ կանոնների մասշտաբը բոլոր վաճառքի, աուդիտորի, և ներքին քաղաքականության վերանայման համար։

Այս քայլերին հետևելով դուք գրանցում եք AI‑ին, որը կենտրոնանալով միայն արագության վրա՝ ստանում է որևէ բան, բայց ոչ միայն՝ թափիչ, վավերագրում, և վստահություն կառուցող համապատասխանության գործընկեր։

---

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

- [ISO 42001:2026 Բացատրելի AI ստանդարտ (սպամ)](https://www.iso.org/standard/12345.html)  
- [SHAP – Միասնական մոտեցում մոդելների կանխադրման բացատրության համար](https://github.com/slundberg/shap)