
# Ինտենտի վրա հիմնված ուղղվածություն և իրական‑ժամանակի ռիսկի գնահատում՝ անվտանգային հարցագրությունների ավտոմատացման նոր զարգացում

Ընկերությունները այսօր առնչվում են անընդհատ հարցումներ անվտանգության հարցագրությունների վերաբերյալ վաճառողների, գործընկերների և աուդիտորների կողմից։ Ավանդական ավտոմատացման գործիքները դիտաբանում են յուրաքանչյուրը որպես ստատիկ ձևաթուղթ լրացման գործողություն, հաճախ անտեսելով հարցերի հետևյալ համատեքստը։ **Procurize-ի նորագույն AI հարթակը** ուղղված այս մոդելին, **հասկանում էնիս տրամադրած իմպուլսը** յուրաքանչյուր հարցի համար և **գնահատում է համապատասխան ռիսկը իրական‑ժամանակում**։ Արդյունքը կլին է դինամիկ, ինքնաբարելանգող աշխատանքական մեթոդ, որը ուղղում է հարցերը ճիշտ գիտելիքի աղբյուրի, ցուցադրում ամենակիրագրված ապացույցները և անընդմեջ բարելավում իր կատալիքը։

> **Հիմնական ընկալում։** Ինտենտի վրա հիմնված ուղղվածություն և իրական‑ժամանակի ռիսկի գնահատում միասին ստեղծում են ադապտիթեղ ինզիներ, որը իրականում հասնում է ճշգրիտ, աուդիտավորելի պատասխանների ավելի արագ մատուցմանը, քան ցանկացած կանոնների վրա հիմնված համակարգը։

---

## 1. Ինչո՞ւ են այլաստորածնել Ինտենտը դեպի Սինտաքսը

Հիմնարկված հարցագրությունների շատ լուծումներ հիմնվելու են բանալի բառերի համընկնդմանը։ “Encryption” բառը պարունակող հարցումը ակտիվացնում է նախապես սահմանված ռեապոզիտորիի հատված՝ անկախ այն մասին, թե հարցվողը հետաքրքրված է տվյալների‑առողջության, տվյալների‑տեղափոխության կամ բանալու‑կառավարման գործընթացով։ Սա հանգեցնում է.

* **Ապահովված ապացույցների լրացում կամ ավելացում** – ծնված գործառույթ կամ համահունչության բացեր։  
* **Բարձր վերանայումների շրջան** – վերանայողները պետք է ձեռքով կտրանց անպատշգամբ բաժինները։  
* **Անսպառնալի ռիսկային դիրքորոշում** – նույն տեխնիկական վերահսկման տարբեր արժեքներում գնահատվում են տարբեր գնահատումներով across տարբեր գնահատումներով across assessments։

### Ինտենտի Հեռագրական Առանցքային Գործողություն

```mermaid
flowchart TD
    A["Incoming Questionnaire"] --> B["Natural Language Parser"]
    B --> C["Intent Classifier"]
    C --> D["Risk Context Engine"]
    D --> E["Routing Decision"]
    E --> F["Knowledge Graph Query"]
    F --> G["Evidence Assembly"]
    G --> H["Answer Generation"]
    H --> I["Human‑in‑the‑Loop Review"]
    I --> J["Submit to Requester"]
```

* **Natural Language Parser** բաժանում է տեքստը կետերի, հայտնաբերում է հաստատվածություններ (օր՝ “AES‑256”, “[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)”)։  
* **Intent Classifier** (լարմար ւած LLM) կապառում է հարցը մի քանի տասուն իննտենտի կատեգորիաներ, ինչպես *Data‑Encryption*, *Incident‑Response* կամ *Access‑Control*։  
* **Risk Context Engine** գնահատում է հարցողի ռիսկի պրոֆիլի (անցորդի կարգավիճակ, տվյալների զգայունություն, պայմանագրի արժեք) և տրամադրում **իրական‑ժամանակի ռիսկի գնահատում** (0‑100)։  

**Routing Decision** օգտագործում է ինչպես ինտենտը, այնպես էլ ռիսկի գնահատումը՝ ընտրելով լավագույն գիտելիքի աղբյուրը — քաղաքականության փաստաթուղթ, աուդիտային մատյան, կամ հետազոտու՝ մասնագետ (SME)։

---

## 2. Իրական‑ժամանակի ռիսկի գնահատում՝ Стատիկ Ցանկերի Ներմուծումից դեպի Դինամիկ Վերլուծություն

Ռիսկի գնահատումը ավանդամակ նվիրված քայլ է՝ համահունչության թիմերը պետք է քննարկեն ռիսկի մատրիցները անցումից հետո։ Մեր հարթակը ավտոմատաշխանում է այն **հազարամեկ տեղում** մուլտի‑ֆակտոր առանցքներով.

| Ֆակտոր | Նկարագրություն | Քաշ |
|--------|----------------|------|
| Վանդորի կարգավիճակ | Ռենտհոտ, Կրիտիկական, կամ Բացասական ռիսկի | 30% |
| Տվյալների զգայունություն | PII, PHI, Ֆինանսանդակ, Հանրային | 25% |
| Կանոնակարգային ծածկածություն | [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) | 20% |
| Պատմական արդյունքներ | Նախադիտված աուդիտային բացառություններ | 15% |
| Հարցի բարդություն | Տեխնիկական ենթակազմերի քանակը | 10% |

Վերջնական գնահատումը հետևյալ երկու կարևոր գործողությունները ազդում է.

1. **Ապացույցի խորություն** – Բարձր‑ռիսկի հարցերը ավտոմատ կերպով պահում են ավելի խոր նին վերադուոգծ վայրը, գաղտնիքների բանալիներ և երրորդ‑կողմի հավաստագրեր։  
2. **Մարդու վերանայման մակարդակ** – 80-ի վերևի գնահատումը պահանջում են ԴՊ-ի (SME) պարտադիր հաստատում; 40-ի ներքևը կարող է ավտոմատ հաստատվել մեկ AI վստահության ստուգումից հետո։

```goat
// Pseudo‑code for risk calculation (illustrative only)
score = 0
score += vendorTierWeight * tierFactor
score += dataSensitivityWeight * sensitivityFactor
score += regulatoryWeight * overlapFactor
score += historyWeight * findingsFactor
score += complexityWeight * complexityFactor
return clamp(score, 0, 100)
```

> *Նշում.* Վերդիագրամը օգտագործում է **goat** Նիկոլագի համար պսյուդո‑կոդը; իրական հոդվածը` օգտագործում է Mermaid պատկերների համար:

---

## 3. Միացյալ Հարթակի Ճարտարական Համապատասխանի Պլան

Հարթակը միացնում է երեք հիմնական շերտեր.

1. **Ինտենտի ինժեն** – LLM‑ադ հունված դասակարգիչ, որը շարունակաբար բարդվում է with Feedback loops.  
2. **Ռիսկի գնահատման ծառայություն** – Stateless microservice, հաղորդում REST endpoint‑ով և օգտագործում feature store‑ները։  
3. **Ապագին օրքստրատոր** – Event‑driven orchestartor (Kafka + Temporal) որը უკողպիսում է փաստաթղթեր, տարբերակված քաղաքականության ռեպոզիտորներ և արտաքին API‑ներ։

```mermaid
graph LR
    subgraph Frontend
        UI[Web UI / API Gateway]
    end
    subgraph Backend
        IE[Intention Engine] --> RS[Risk Service]
        RS --> EO[Evidence Orchestrator]
        EO --> DS[Document Store]
        EO --> PS[Policy Store]
        EO --> ES[External Services]
    end
    UI --> IE
```

**Առաջընթաց Օգտակարություններ**

* **Սքալաբելություն** – Յուրաքանչյուր մաս չափվում է անկախ, 𝐄𝑂‑ն կարող է մեկ րոպեում գրանցել հազարավոր հարցեր։  
* **Աուդիտավորելիություն** – Յուրաքանչյուր որոշում գրվել է անշարժ ID‑ներով, ապահովելով ամբողջական հետքառադիրքային տիրողություն աուդիտորների համար։  
* **Ընդլայնելիություն** – Նոր ինտենտի կատեգորիաները ավելացվում են LLM‑ի հավելվածների միջոցով առանց հիմնական կոդի փոփոխության։

---

## 4. Կառուցման Ճրունակություն – Սրնդից մինչև Արտադրություն

| Գործընթաց | Առաջակները | Անհրաժեշտ Ժամանակը |
|-----------|------------|---------------------|
| **Բանավորում** | Հավաքել հարցակույտի քարտեզը, սահմանել ինտենսիվի ταξիկօնի, քարտեզավորել ռիսկի գործոնները։ | 2 շաբաթ |
| **Մոդելերի մշակություն** | LLM‑ի ինտենսիվի համար, կառուցել ռիսկի գնահատման microservice, տեղադրել feature store‑ը։ | 4 շաբաթ |
| **Օրսի կառուցում** | Տեղադրել Kafka, Temporal Workers, մի լրիվ փաստաթղթի ռեպոզիտորին։ | 3 շաբաթ |
| **Փիլիտային փորձ** | Գործის կատարում խուսարտ-վաճառողների վրա, հավաքել menneskelig‑loop‑ի հետագծերը։ | 2 շաբաթ |
| **Ամբողջական ներդրում** | Ընդլայնված բոլոր հարցակույտի տեսակները, ակտիվացնել ինքնա‑հաստատման շեմերը։ | 2 շաբաթ |
| **Շարունակական ուսուցում** | Feedback loops‑ի ներդրում, ամսական մոդելների վերաբերություն։ | Պարբերական |

**Անհրաժեշտ Խորհրդատու Քայլեր**

* **Սկսեք Փոքր** – Ընտրեք արկված որակագիր (օրինակ՝ մի պարզ [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) հարցում) ինտենսիվի դասակարգիչը վավերացնելու համար։  
* **Բոլորն Ենքողում** – Պղպջակողք՝ վստահության գնահատում, ուղղորդման որոշում, վերանայողների մեկնաբանությունները, ապագա մոդելըներին։  
* **Տարածեք Տվյալների Հասանելիություն** – Օգտագործեք դեր‑համապատասխան քաղաքականություն՝ սահմանված ում կարող են տեսնել բարձր‑ռիսկի ապացույցները։  

---

## 5. Իրական‑Աշխարհի Վիճակագրություն՝ Նախածայների Տվյալները

| Չափանիշ | Նախ մոդել (Intent Engine) | Հետո մոդել (Intent Engine) |
|----------|---------------------------|----------------------------|
| Միջին Ռևեզու (օրեր) | 5.2 | 1.1 |
| Դուրս եկող ձեռնագրվող ժամեր/ամիս | 48 | 12 |
| Աուդիտային հայտնակետերը՝ Անկամաժողովի ապացույցների անբավարարություն | 7 | 1 |
| SME Հանգստի Քանակ (1‑5) | 3.2 | 4.7 |

Այս թվերը ցույց են տալիս **78%** նվազում պատասխանման արագության, **75%** նվազում ձեռնագրվում զբաղվածության և մեկնաբանության բարձրացում։  

---

## 6. Ապագա Բարելավումներ – Ի՞նչ Սահմանվում է

1. **Zero‑Trust Վիֆիկացիա** – Համադրե՛ք հարթակը գաղտնի հաշվարկական մօրեների հետ, որպեսզի ապացույցները չբացահայտվեն հղումներով։  
2. **Ֆեդերատիվ Ուսուցում Ընկերությունների Միջև** – Կիսված ինտենսիվի և ռիսկի մոդելներ՝ ապահովակամ պահպանում առանց տվյալների քաջդորում:  
3. **Պրոդուկտիվ Կարգավորիչ Ռադար** – Կարգավորեք ռիսկի ինժենին՝ սեփականակալի լիտերը, որպեսզի կանխ լինի ռեգուլյատորների նորությունների ազդեցությունները։  

Այս հնարավորությունների միջոցով հարթակը վերադառնում է **պրակտիվ համատեղության պաշտպանում**՝ ընդհանրապես ոչ միայն արձագանքող պատասխանների տրամադրման, այլև իրավական և ռիսքի մարմնի վերադիտում։  

---

## 7. Պատրաստություն Procurize‑ի հետ

1. **Գրանցվեք անվճար փորձարկման համար** Procurize-ի կայքում։  
2. **Ներմուծեք առկա հարցակույտների գրացույցը** (CSV, JSON կամ API)։  
3. **Սրախտեք ԻՆՏԵՆՏ Ինտուիտը**՝ ընտրելով’industrie‑սպեմի դասակարգումը։  
4. **Կազմեք ռիսկի շեմերը**՝ ուղղված ձեր կազմակերպության ռիսկի կողմնորոշմանը։  
5. **Հրավերեք SME‑ները** վերանայել բարձր‑ռիսկի պատասխանները և փակել հետագծի ճշգրտումը։  

Այս քայլերով հասնете կենդանի, ինտենսիվ‑վերադարձնված հարցակույտի կենտրոն, որը իսպասում է յուրաքանչյուրը հետամուտից:  

---

## 8. Արդյունք

Ինտենսիվ‑վերադարձնված ուղղվածությունն ու իրական‑ժամանակի ռիսկի գնահատումը վերագրում են նոր չափագրումներ անվտանգային հարցակույտների ավտոմատացման ոլորտում։ Մատչելով **“որո՛ք”** հարցի հետևյալը և **«քանի կարևոր է»**‑ը, Procurize-ի միացյալ AI հարթակը տրամադրում է.

* Պատասխանների արագություն և ճշգրիտություն։  
* Դիտանելի ձեռնարկվածություն։  
* Աուդիտային, ռիսկ‑ծրագրային ապացույցների հետապաշար՝ արագ ազդեցություն համահունչության վրա։  

Ձեր կազմակերպությունները, որոնք կդարձնեն այս մեթոդը, կբարձրացնեն ոչ միայն գործառույթային ծախսերը, այլև ձեռք են բերելու մրցակցային համահունչության առավելություն՝ դարձնելով այն, ինչը երբևէ սպառված էր խոչընդոտ, վստահության և անկանխատեսելիության աղբյուրի հորիզոնում:  

---

## <span class='highlight-content'>Տես</span> Also
- <https://www.isaca.org/resources/news-and-trends/newsletters/atisac/2024/intent-based-compliance-automation>
- <https://cloud.google.com/architecture/real-time-risk-scoring-ml>
- <https://www.openai.com/research/retrieval-augmented-generation>
- <https://www.crowdsec.net/blog/zero-trust-ai-compliance>