
# დახურული ციკლის შეყვანა აუმჯობესებს უსაფრთხოების კონტროლებს ავტომატური კითხვარის პასუხებით

საასტური SaaS ლანდშაფტში უსაფრთხოების კითხვარები გახდა დეო-ფაქტო ბაბა ყოველი პარტნიორობის, ინვესტიციების და მომხმარებლის კონტრაქტისთვის. მოთხოვნების დიდი ოდენობა — ხშირად დეზაკდენა ყოველ კვირას — ქმნის მანუულ ბოჭოკს, რომელიც გასხდება ინტერფინინგის, იურიდიული და უსაფრთხოების რესურსებზე. **Procurize** ამ პრობლემას ვერებს AI‑დამსტურებული ავტომატიზაციით, მაგრამ რეალური კონკურენტული უპირატესობა მოდის კითხვარის პასუხებიდან **დახურული ციკლის შეყვანის სისტემის** შექმნისგან, რომელიც მუდმივად აუმჯობესებს ორგანიზაციის უსაფრთხოების კონტროლებს.

ამ სტატია გავაკურნებთ:

* დავანგრძლივოთ დახურული ციკლის შეყვანის შეხედულება შესაბამისობის ავტომატიზაციაში.  
* ახსნობეთ, როგორ பெரிய ენობრივი მოდელები (LLM‑ები) გადაკეთებენ ცოცხალ პასუხებს მოქმედებად შველებს.  
* წარმოჩინებთ მონაცემთა ნაკადს, რომელიც აკავშირებს კითხვარის პასუხებს, დამადასტურებელ შედეგად, პოლიტიკის გაუმჯობესებას და რისკის შეფასებას.  
* მოგაწვდით ნაბიჯ‑ნაბიჯ გიდს, როგორ განხორციელდეს ციკლი Procurize‑ში.  
* გამოყოფთ სახითმამეცნეულ სარგებელს და შეცდომებს, რომლებსაც უნდა გამოვცეთ.

---

## რა არის დახურული ციკლის შეყვანა შესაბამისობის ავტომატიზაციაში?

დახურული ციკლის შეყვანა არის უკუკავშირული პროცესი, სადაც სისტემის ქმედება (output) დაბრუნდება როგორც შესავალ (input) სისტემის თავის עצמו გაუმჯობესებით. შესაბამისის არხში **output‑ი**ა უსაფრთხოების კითხვარის პასუხი, რომელიც ხშირად შედგება დამადასტურებელ მასალასთან (მაგალითად, ლოგები, პოლიტიკის თანაკაცრები, სკრინშოტები). **უკუკავშირი** მოიცავს:

1. **დამადასტურებლის შესრულების მეტრიკები** — რამდენი მასალა უფრო ხშირად იქება გამოყენებული, მოძველებული ან პატეკი რეკლამენტისგან განისაზღვრულ.  
2. **რისკის განახლება** — რისკის ქულების ცვლილებები, როდესაც მიმთვალება განმასშტაბის პასუხი.  
3. **პოლიტიკის გამოტანის გამნახვა** — დადგება ასynchrony‑ები დოკუმენტირებულ კონტროლებსა და რეალურ პრაქტიკას შორის.

როცა ეს სიგნალები დაბრუნდება AI მოდელსა და შესაბამისის ბაზისზე, შემდეგი კითხვარის კრეფის სერიები გახდებიან **ჭკვედურები, უფრო სწორი და უფრო სწრაფი**.

---

## ციკლის ძირითადი კომპონენტები

```mermaid
flowchart TD
    A["ახალი უსაფრთხოების კითხვარი"] --> B["LLM ერგადინება დასაწყისის პასუხები"]
    B --> C["ადამიანის მიმოხილვა & კომენტარი"]
    C --> D["დამადასტურებლის რეპოზიტორიის განახლება"]
    D --> E["პოლიტიკისა და კონტროლების ანალიტიკური პროფილი"]
    E --> F["რისკის ქულის მოდელი"]
    F --> G["უკუკავშირის მეტრიკები"]
    G --> B
    style A fill:#E3F2FD,stroke:#1565C0,stroke-width:2px
    style B fill:#FFF3E0,stroke:#EF6C00,stroke-width:2px
    style C fill:#E8F5E9,stroke:#2E7D32,stroke-width:2px
    style D fill:#F3E5F5,stroke:#6A1B9A,stroke-width:2px
    style E fill:#FFEBEE,stroke:#C62828,stroke-width:2px
    style F fill:#E0F7FA,stroke:#006064,stroke-width:2px
    style G fill:#FFFDE7,stroke:#F9A825,stroke-width:2px
```

### 1. LLM‑ის დასაწყისის დაწერა
Procurize‑ის LLM ითვალისწინებს კითხვარს, მისცენ შესაბამისი პოლიტიკის პუნქტებზე, და ქმნის კონცისიდურ პასუხებს. თითოეულ პასუხს დანიშნავს ნდობის ქულას და მასალასთან დაკავშირებულ საქმეს.

### 2. ადამიანური მიმოხილვა & კომენტარი
უსაფრთხოების ანალიტიკები განიცხადავენ დასაწყისის პასუხს, დამატებითებიც, რომელსაც მიღება ან შემუშავება მოთხოვნის. ყველა მოქმედება ცნობდება **მიმოხილვის აუდიტ‑ტრაელში**.

### 3. დამადასტურებლის რეპოზიტორიის განახლება
თუ მიმოხილვა დაამატებს ახალი მასალას (მაგალითად, უახლესი პენეტრაცია რეპორტი), რეპოზიტორიით ავტომატურად ინახავს ფაილს, განასხმის მეტადასაა და ბინების შესაბამისი კონტროლს.

### 4. პოლიტიკისა და კონტროლების ანალიტიკური პროფილი
**ცდილობით გრაფიკით**, პროფილი ეყრდნობა, რომ ახალი მასალა დააკმაყოფილებს არსებული კონტროლების განმარტებებს. თუ ნახვების აღმოჩნდება, მას ეცემს პოლიტიკის შესწორება.

### 5. რისკის ქულის მოდელი
მოწყობილობა გადათვლის რისკის ქულებს მასალას ახალი მეტი სავსე, კონტროლის განსახილველი, გატაცება.

### 6. უკუკავშირის მეტრიკები
მეტრიკები, როგორიცაა *გამოყენების მაჟორიტა*, *მასალის ასაკი*, *კანტროლის გადაცილება* და *რისკის გადახტა*, დამარცხდება. ისინი გადაყენება LLM‑ის შემდეგის გენერაციის ციკლის ტრენირებლად.

---

## დახურული ციკლის შეყვანის გადატანა Procurize‑ში

### ნაბიჯი 1: შესაძლებლობა დამადასტურებელ მასალაზე ავტომატური ტაგირება

1. გადადით **Settings → Evidence Management**.  
2. ჩართეთ **AI‑Driven Metadata Extraction**. LLM‑ი წაიკითხავს PDF, DOCX, CSV ფაილებს, და გაექმებს სათაურებს, თარიღებს, კონტროლის ბინებზე.  
3. განისაზღვრეთ სახელის ფორმატია დამადასტურებელ ID‑ისათვის (მაგ. `EV-2025-11-01-PT-001`), რაც შემდგომში გადაფოსტენას მარტივად აძლევს.

### ნაბიჯი 2: ცოდნის მასალის სინქის განახლება

1. გახსენით **Compliance Hub → Knowledge Graph**.  
2. დააკლიკეთ **Sync Now** საქმის დამოკიდებულებების დასატვირთად.  
3. თითოეულ პუნქტზე მიხვედრეთ **Control ID**‑ის dropdown‑ით. ამის შედეგად ქმნის ბიფაკტიკური ბანიკს პოლიტიკასა და კითხვარის პასუხებს შორის.

### ნაბიჯი 3: რისკის მოდელის კონფიგურაცია

1. გადადით **Analytics → Risk Engine**.  
2. აირჩიეთ **Dynamic Scoring** და დასტურეთ ტილოს განაწილება:  
   * მასალას تازობის – 30 %  
   * კონტროლთა ვითარება – 40 %  
   * ისტორიად გასული არსებული ნაკლოვანება – 30 %  
3. ჩართეთ **Real‑Time Score Updates**, რომ ყოველ მიმოხილვას გარდატეხის ქული იმავე ისევ განახლდება.

### ნაბიჯი 4: უკუკავშირის ციკლის ტრიგერის დადგენა

1. **Automation → Workflows**‑ში შექმენით ახალი workflow‑ი “Closed Loop Update”.  
2. დაამატეთ მოქმედებები:  
   * **On Answer Approved** → უპასუხეთ LLM‑ის ტრენირის კვერი.  
   * **On Evidence Added** → გაიარეთ Knowledge Graph‑ის დადასტურება.  
   * **On Risk Score Change** → შედით მეტრიკაზე Feedback Dashboard‑ში.  
3. შენახეთ და **Activate** –workflow‑ი ახლა ავტომატურად გამოჩნდება ყველა კითხვარისთვის.

### ნაბიჯი 5: მონიტორინგი და გაუმჯობესება

გამოყენეთ **Feedback Dashboard** KPIs‑ის თვალის მანიუ:

| KPI | განსაზღვრება | საბაჟი |
|-----|----------------|--------|
| Answer Reuse Rate | პასუხის ავტომატური გამოყენების პროცენტუსი | > 70 % |
| Evidence Age Avg | საშუალო მასალის ასაკი პასუხებში | < 90 დღე |
| Control Coverage Ratio | შესრულებული კონტროლების პროცენტი პასუხებში | > 95 % |
| Risk Drift | რისკის ქულის განსხვავება მიმოხილვამდე და შემდეგ | < 5 % |

რეგულარულად მიმოხილეთ ეს მაჩვენებლები, და დაამატეთ LLM‑ის პრომპტ‑ებს, წონა, ან პოლიტიკის ენის შესაცვლელად.

---

## რეალურად მიღებული სარგებელი

| სარგებელი | რაოდენობრივი ნაწილი |
|-----------|--------------------|
| **ტაიმ‑ტეავსის შემცირება** | საშუალოდ 45 წთ => 7 წთ (≈ 85 % ქვენიშვნა). |
| **მასალების შენახვის ღირებულება** | ავტომატური ტაგირება აკრებს მან