
# AI‑ის სენტიმენტის ანალიზის ხელსაწყოთა გამოყენება გაყიდვების კითხვარების რისკის პროგნოზირებისთვის

საჯარო SaaS‑ის უსაფრთხოების და შესაბამისობის აწრყავით განვითარებაში, პროვაიდერებს ულაპარაკენ უამრავი კითხვარი, რომელიც შეიძლება იყოს საშუალო „დიახ/არა“ შემოწმება ან გრძელი ნარატივის მოთხოვნა. რომელშიც Procurize‑ის მსგავს პლატფორმები უკვე კარგად მუშაობენ პასუხების ავტომატიზაციაზე, მტკიცებულებების აგრეგაციისა და აუდიტის ტრეკებზე, ახლახანს წარმოშობა ახალი სფეროა: **AI‑გან მშობით სენტიმენტის ანალიზია** კითხვარის ტექსტის. თავისუფალი პასუხებში ტონის, վստահებულობისა და სუბტილიტების ახსნის საშუალებით, ორგანიზაციებმა შეუძლიათ განსაზღვროს საბაზისო რისკები, სანამ ისინი წარმოშობს, ეფექტურად გაალაგონ რემედიის რესურსები და საბოლოოდ შემქცენ გაყიდვების ციკლის განახლება.

> **რატომ აქვს სენტიმენტს მნიშვნელობა** – პროვაიდერის პასუხი, რომელიც „ვიწყალურ“ არის, თუმცა შეიცავს ეჭვიან შპოლს („ჩვენ *თავინდება* რომ კონტროლი საკმარისია“) ხშირად ნიშნავს შესაბამისობას უარყოფის რისკს, რომელიც უბრალოდ საკვანძო სიტყვების მიძიებით ვერ იხილება. სენტიმენტის ანალიზი გადაკეთებს ამ ლინგვისტიკური ნიუანსებს ძირითადი რისკის ქორუებზე, რომელიც პირდაპირ აუტპუტირებულია შემდეგი რისკ‑მმართველის სამუშაოთას.

ქვემოთ მივდივართ ტექნიკური არქიტექტურაზე, პრაქტიკული ინტე გრაციის ნაბიჯებზე, და ბიზნესი‑მშრომლობის გავლენაზე, როდესაც სენტიმენტის ანალიზი ინტ ეტრაცია ხდება კითხვარის ავტომატიზაციის პლატფორმაში.

---

## 1. ტექსტიდან რისკზე: ძირითადი კონცეფცია

ტრადიციული კითხვარის ავტომატიზაცია გრადირებულია **წეს‑მომხმარებლო მიბმის** (მაგალ. „თუ კონტროლ X არსებობს – უპასუხეთ ‘დიახ’“) იმაზე. სენტიმენტის ანალიზი აზეამატებს **პუბლიკაციურ შრე-ს**, რომელიც ოპტიმიზირებულია:

| განაასება | რა აერთიანებს | მაგალითი |
|-----------|----------------|------------|
| **დამატებული** | ღირებულება, რომელიც განმარტავს თანხმობას | “ჩვენ **დარწმუნებულნი** ვართ, რომ შიფრაცია გამოიყენება.” vs. “ჩვენ **დანაკარგის** შიფრაციების არსებობას.” |
| **ნეგაცია** | უარყოფითი