  

# Ժամանակին‑սահմանված AI համագործակցող օգնական անվտանգության հարցագրությունների համար  

Սաֆ-պայմանագրերի արագաշատ աշխարհում անվտանգության հարցագրությունները դարձել են յուրաքանչյուր նոր գործարքի դռան վարորդները։ Մատակարորդներ, աուդիտորներ և խոշոր հաճախորդներ պահանջում են ճշգրիտ, արդի պատասխաններ տարադրյալ բավարարող հարցերին, և գործընթացը սովորաբար այսպես է քայլում։

1. **Հավաքել** հարցարանը գվենից։  
2. **Պատրաստել** յուրաքանչյուր հարց հարմար մասնագետին։  
3. **Որոնել** ներքին քաղաքականության փաստաթղթեր, հնարավոր պատասխաններ և ապաստարանային ֆայլեր։  
4. **Նկարագրել** պատասխան, տալ հեղինակի զտում և վերջում **ստեղծել** այն։  

Ստորև ներկայացված է, թե ինչպե՞ս **ժամանակին‑սարդարված AI օգնական**ը կարող է սեղմվել հարցարանի աշխատատիրույթում, զրույցի միջոցով թիմին աջակցել, տեղադրել ճիշտ քաղաքականության հատվածը, առաջարկել պոլիշված պատասխան և ապահովել ամբողջ զրույցի აუდիտելիություն։  

---  

## Ինչու խոսակցական‑կենտրոնացված օգնականը խաղի փոփոխող է  

| Ցանձնել | Ավանդական լուծում | AI‑խոսակցական օգնականի առավելություն |  
|----------|------------------|---------------------------------------|  
| **Ժամանակաճախ դեպքի որոնում** | Ձեռքով որոնում քաղաքականությունների ռեպոզիտորիաներում։ | Ցպասելի, համատեքստ‑սպասված քաղաքականության և ապաստարանի վերականգնված արդյունք։ |  
| **Պատասխանների անհամապատասխանություն** | Տարբեր գրողներ, տարբեր ոճեր։ | Միակ AI մոդել, որը ուժով պահպանում է կանոնները և համաձայնական արտահայտությունները։ |  
| **Ձեռքի գիտելիքի կորուստ** | Պատասխանները գտնվում են էլ․ նամակների կամ PDF‑ների մեջ։ | Յուրաքանչյուր առաջարկում է գրանցված և որոնելի զարհրոցում։ |  
| **Ցանցում հասանելիության սահմանափակություն** | Միայն հանձնվածը տեսնում է սցենարը։ | Ամբողջ թիմը կարող է զրույցում աշխատել, մեկնաբանել և հաստատել միևնույն թեմայում։ |  
| **Համաձայնության ռիսկ** | Անշարժ սխալումներ հղումներում կամ հին փաստաթղթեր։ | AI‑նքնազուգում է փաստաթղթի տարբերակը, ժամկետը և քաղաքականության կապը։ |  

---  

## Օգնողի հիմնական հատկությունները  

1. **Համատեքստ‑սպասված պատասխանների գեներացիա**  
   - Երբ օգտատերին գրված է “Ինչպե՞ս եք գաղտնագրում տվյալները ռեստում”, օգնականը ամփոփում է հարցը, համաարաջացնում հետագա քաղաքականության (օր. “Տվյալների գաղտնագրի քաղաքականություն v3.2”) և առաջարկում համառող պատասխան։  

2. **Կողմնորոշված ապաստարանների կապում**  
   - AI‑ն խորհրդում է ճիշտ փաստաթուղթը (օր. “Encryption‑Certificate‑2024.pdf”) և տեղադրում հղում կամ ներդրված հատված պատասխանին։  

3. **Տարբերակների և ժամկետների վավաստում**  
   - Նախեմն ընդունելով առաջարկը, օգնականը ստուգում է փաստաթղթի գործողության ամսաթիվը և զգուշացնում է, եթե այն թարմացում պահանջում է։  

4. **Ամարագույն սքանչիկ վերանայում**  
   - Թիմի անդամները կարող են **@նշել** վերանայուները, տալ մեկնաբանություններ կամ խնդրին “երկրորդ կարծիք” AI‑ից տարբեր ձևաչափի համար։  

5. **Աուդիտ‑պատվիրյալ զրույցի գրանցում**  
   - Յուրաքանչյուր հարաբերություն, առաջարկ և ընդունում գրանցված են, ժամանականշված և կապված են հարցագրման գրառմամբ հետագա աուդիտների համար։  

6. **Ինտեգրացիոն խարիսխեր**  
   - Webhook‑ները հանձնում են ընդունված պատասխանները Procurize-ի կառուցված պատասխանների դաշտերում, և օգնականը կարող է հրավիրվել Slack‑ում, Microsoft Teams‑ում կամ անմիջապես վեբ‑կինոում։  

---  

## Համակարգի ճարտարագիտություն ներառյալ  

Ստորև ներկայացված է typical interaction-ի բարձր‑պարագա համահեգործություն, Mermaid‑դիագրամում։ Բոլոր node‑ների պիտակները ներկայացված են երկուա՛ղծերում, ինչպես պահանջվում է։  

```mermaid
flowchart TD
    A["Օգտագործողը բացում է հարցարանը Procurize֊ում"] --> B["AI օգնականի վիջեթը բեռնվում է"]
    B --> C["Օգտագործողը հարցնում է զրույցում"]
    C --> D["NLP շերտը հանողում է իմպլիտը և կողմերը"]
    D --> E["Policy Retrieval Service-ը հարցում է փաստաթղթի պահոցին"]
    E --> F["Վերադարձված են համապատասխան քաղաքականություն հատվածները"]
    F --> G["LLM-ը գեներացնում է չըված պատասխան հղումներով"]
    G --> H["Օգնագիրը ներկայացում է պոլիզ, ապաստարանների հղումներ և տարբերակների ստուգում"]
    H --> I["Օգտագործողը ընդունում է, խմբագրում կամ պահանջում վերանայում"]
    I --> J["Ընդունված պատասխանը ուղարկվում է Procurize-ի պատասխանի ինժե՞տին"]
    J --> K["Պատասխան պահվում է, ստեղծվում է աուդիտ‑լոգ"]
    K --> L["Թիմը ստանում է ծանուցում և կարող է մեկնաբանել"]
```  

**Կետրակների բաղադրիչներ**  

| Բաղադրիչ | Աջակարգ |  
|-----------|----------|  
| **Chat UI Widget** | Ներդանում է հարցարանի էջում, ղեկավարում է օգտվողի մուտքագրումը և ցուցադրում AI պատասխանները։ |  
| **NLP Intent Engine** | Վերլուծում է անգլերեն հարցերը, գտնում հիմնաբառերը (օր. “encryption”, “access control”)։ |  
| **Policy Retrieval Service** | Ինդեքսային որոնում բոլոր քաղաքականության PDF‑ների, Markdown‑ների և տարբերակների վրա։ |  
| **LLM (Large Language Model)** | Ակնկալում է մարդկային ಓԿ‑պատասխաններ, ապահովում համաձայնական լեզուն և ձևաչափը։ |  
| **Validation Layer** | Վավաստում է փաստաթղթի տարբերակը, ժամկետը և քաղաքականության և հարցի համապատասխանությունը։ |  
| **Response Engine** | Պատասխանը տեղադրում է Procurize-ի կառուցված դաշտում և թարմացնում աուդիտ‑ջրագրի։ |  
| **Notification Service** | Ուղարկում է Slack/Teams ազդակները, երբ պատասխանը պատրաստ է վերանայմանը։ |  

---  

## Իրականացման քայլ‑քայլ ուղեցույց  

### 1. Փաստաթղթի ինդեքսի կազմումը  

1. **Տեքստի դուրսբերում** – Օգտագործեք Apache Tika՝ PDF‑ների, Word‑ների և Markdown‑ների պարզ տեքստը դուրսբերվելու համար։  
2. **Խճացում** – Բաժանեք փաստաթղթի 300‑բայթի հատվածների, պահպանելով ֆայլի անունը, տարբերակը, էջի համարը։  
3. **Զերծում** – Ստեղծեք վեկտորային զերծումներ բաց կոդով մոդելով (օր. `sentence‑transformers/all‑mini‑lm‑L6‑v2`)։ Պահպանեք վեկտորները Pinecone կամ Qdrant ցանցային տվյալների բազայում։  
4. **Մետադատա** – Հավելեք մետա‑դաշտեր՝ `policy_name`, `version`, `effective_date`, `expiry_date`։  

```python
from tqdm import tqdm
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import pinecone

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-mini-lm-L6-v2")
model = AutoModel.from_pretrained("sentence-transformers/all-mini-lm-L6-v2")

def embed_chunk(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
    embeddings = model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1).detach().cpu().numpy()
    return embeddings.squeeze()

# օրինակային պիտոն քոդ
for chunk in tqdm(chunks):
    vec = embed_chunk(chunk["text"])
    pinecone.upsert(
        id=chunk["id"],
        vector=vec,
        metadata=chunk["metadata"]
    )
```  

### 2. NLP իմպլիտ շերտի կառուցումը  

Իրականացնել բաց‑բրադիտակ `BERT`‑ի թեթև թյունակ, որը կարող է որոշել **հարցի տեսակը** (նամընկ, ապաստարանների հարցում, բացատրություն) և կողմերը:  

```python
from transformers import pipeline

classifier = pipeline("text-classification", model="distilbert-base-uncased-finetuned-qa")

def parse_question(question):
    result = classifier(question)[0]
    intent = result["label"]
    entities = re.findall(r"\b(encryption|access control|backup|retention)\b", question, flags=re.I)
    return {"intent": intent, "entities": entities}
```  

### 3. LLM-ի հրամանական կառուցումը  

```text
You are an AI compliance assistant. Provide concise answers (max 150 words) to security questionnaire items. Always:
- Reference the exact policy clause number.
- Include a hyperlink to the latest version of the policy.
- Use the company’s approved style: third‑person, present tense.
If you are unsure, ask the user for clarification.
```  

### 4. Ժամանակին‑սարդարված վավաստում  

```python
def validate_snippet(meta):
    today = datetime.date.today()
    if meta["expiry_date"] and today > meta["expiry_date"]:
        return False, f"Policy expired on {meta['expiry_date']}"
    return True, "Valid"
```  

### 5. Պատասխանի գրանցում Procurize-ում  

```http
PATCH /api/questionnaires/1234/answers/56 HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <token>

{
  "answer_text": "All data at rest is encrypted using AES‑256 GCM as described in Policy #SEC‑001, version 3.2 (effective Jan 2024). See the attached Encryption‑Certificate‑2024.pdf.",
  "evidence_ids": ["ev-9876"],
  "assistant_log_id": "log-abc123"
}
```  

---  

## Պրակտիկա առավելություններ. Թեստային պլանների թվագրերը  

| Կարգանիշ | Նախ AI օգնականի | Աւստի AI օգնականի |  
|----------|-------------------|-------------------|  
| **Միջին պատասխանների գեներացիայի ժամանակ** | 12 րոպե / հարց | 2 րոպե / հարց |  
| **Թեմի ամբողջական ավարտի ժամկետ** | 5 օր (≈ 40 հարց) | 12 ժամ |  
| **Վերադասների չափերը** | 38 % պատասխանները հարկավոր էր վերանայել | 12 % |  
| **Համաձայնական ճշգրտության միաչափ** (բնական աուդիտի) | 87 % | 96 % |  
| **Թիմի քաջալերության NPS** | 28 | 67 |  

---  

## Սկսելու քայլերը Procurize‑ի օգտատերերի համար  

1. **Ակտիվացրեք AI օգնականը** – ադմինիստրատորի կոնսոլում, միացրեք **AI Collaboration**-ը *Integrations → AI Features* բաժնում։  
2. **Կապակցեք փաստաթղթի պահոցը** – միացրեք ձեր ամպամակ (AWS S3, Google Drive, Azure Blob) որտեղ տեղադրված են քաղաքականությունները, Procurize‑ը իհարկե կգործի ինդեքսավորման պելայնը։  
3. **Հրավիրեք թիմի անդամները** – ավելացրեք օգտատերերը *AI Assist* դերով, նրանք կտեսնեն զրույցի գնդակ ամեն հարցարանի էջում։  
4. **Կարգավորեք ծանոցները** – ավելացրեք Slack կամ Teams webhook‑ URL‑երը, որպեսզի աշխատընթացի **Answer ready for review** ազդակները հասնան։  
5. **Զուգախոսական հարցում** – բացեք որևէ բաց հարցարան, գրում ուլայք «What is your data retention period?», դիտեք օգնականի պատասխանը։  
6. **Վերանայեք և հաստատեք** – օգտագործեք **Accept** կոճակը, որպեսզի պատասխանն ներառվի կառուցված դաշտում, հատուկը կլինի **Audit Log**‑ում։  

**Խորհուրդ**. Սկսեք փոքր քաղաքականության հավաքածուն (Data Encryption, Access Control)՝ ապահովելու համապատասխանությունը, ապա ընդլայնեք ամբողջ համահավասարակշռված գրադարանին։  

---  

## Ապագա փոփոխությունների պլան  

| Նախագծային հատկություն | Նկարագրություն |  
|-----------------------|----------------|  
| **Բազարար ոճի աջակցություն** | Օգնողը կհաստատի հարցերի և պատասխանի օպտիմալ դասավորությունը իսպաներեն, գերմաներեն, ճապոներեն լեզուներով, ընդլայնելով գլոբալ հասանելիությունը։ |  
| **Կապի բացահայտման պրակտիկա** | AI‑ն ինքնուրույն պայծառավճարում կհայտնաբերի բացակայող քաղաքականությունները, նախընտրելով դրանք առաջիկա հարցին։ |  
| **Ապաստահանների ինքնաբար ծնված կապում** | Պատասխանների բովանդակության հիմնված AI‑ն ավտոմատորեն ընտրում է վերջին ապաստարանի ֆայլերը, նվազեցնելով ձեռքի ախտապակիկը։ |  
| **Համախանության գնահատավարման վանդակ** | Համաժամիկ AI‑ն կկազմի իրական‑ժամանակի համախանության սքանչակարդի, որը հասանելի կլինես գլոբալ ղեկավարների համար։ |  
| **Explainable AI** | “Why this answer?” կկեղծի դիտագչակավոր, ցուցադրելով օգտագործված քաղաքականության հատվածները և համընկնդրության չափակները։ |  

---  

## Եզրակալ  

Անվտանգության հարցարանը միայն ավելի սնշածում է, երբ կարգավորիչները պատկանում են սրուլիտստրագործ սխալի և ընկերների հաճախորդները պահանջում են մանրամասն տեղեկատվություն։  

**Ժամանակին‑սարդարված AI օգնականը** հեշտացնում է՝  

* Ադհենիկ, քաղաքականությամբ հաստատված պատասխանների առաջարկը։  
* Մուտքի միավորում ամբողջ թիմի համաժամական համագործակցության մեջ։  
* Անհամապատասխան, նույնարագելիք աուդիտ‑հղված զրույցի գրանցում։  
* Անխուսափելի միավորում Procurize‑ի աշխատանքային գծի եւ երրորդ կողմի գործիքների հետ։  

Այս օգնությամբ, դուք կկրճատեք հարցարանից ավարտման ժամանակը մինչև **80 %**, իսկ միաժամանակ կառուցում եք զինված, տվյալ‑հնչունությունով համաձայնության ծրագիր, որոնք պակասում են ձեր բիզնեսի աճին։  

*Կատարդեմ՝ ուզում եք փորձել? Ակտիվացրեք AI օգնականը Procurize-ում և նայեք ձեր ապահովության թիմը պատասխանալ վստահությամբ – հենց զրույցում։*