
# AI naratyvo nuoseklumo tikrintuvas saugumo klausimynams

## Įvadas

Įmonės vis labiau reikalauja **greitų, tikslų ir audituotinų** atsakymų į saugumo klausimynus, tokius kaip [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) ir [GDPR](https://gdpr.eu/) vertinimus. Nors AI gali automatiškai užpildyti atsakymus, **naratyvo sluoksnis** – paaiškinamasis tekstas, jungiantis įrodymus su politika – lieka trapus. Vienas neatitikimas tarp dviejų susijusių klausimų gali sukelti įspėjamų signalų, paskatinti papildomus užklausimus arba net atšaukti sutartį.

**AI naratyvo nuoseklumo tikrintuvas (ANCC)** sprendžia šią problemą. Traktuodamas klausimynų atsakymus kaip **semantinį žinių grafiką**, ANCC nuolat tikrina, ar kiekvienas naratyvo fragmentas:

1. **Atitinka** organizacijos autoritetingus politikos pareiškimus.  
2. **Nuosekliai cituoja** tą patį įrodymą susijusiuose klausimuose.  
3. **Išlaiko toną, formuluotę ir reguliacinę intenciją** visame klausimynų rinkinyje.

Šiame straipsnyje išsamiai apžvelgiame konceptą, pagrindinę technologijų struktūrą, žingsnis po žingsnio įgyvendinimo vadovą ir matomus naudų rodiklius.
---

## Kodėl naratyvo nuoseklumas svarbus

| Simptomas | Verslo poveikis |
|-----------|-----------------|
| Skirtingas formulavimas tame pačiame kontrolės elemente | Painiava audituose; padidintas rankinis peržiūros laikas |
| Nesuderintos įrodymų citatos | Prarasti dokumentai; didesnė nesutapimo rizika |
| Prieštaringi teiginiai skyriose | Klientų pasitikėjimo praradimas; ilgesnės pardavimo ciklai |
| Neperžiūrėtas nuokrypis laikui bėgant | Pasenusi atitikties būsena; reguliacinės baudos |

Studijoje, apžvelgtoje 500 SaaS tiekėjų vertinimų, **42 % auditų vėlavimų** tiesiogiai susieti su naratyvo neatitikimais. Todėl šių spragų automatinis aptikimas ir koregavimas yra aukšto pelningumo galimybė.

---

## Pagrindinė ANCC architektūra

ANCC variklis susideda iš trijų glaudžiai susijusių sluoksnių:

1. **Ištraukimo sluoksnis** – Apdoroja neapdorotas klausimyno atsakymų (HTML, PDF, markdown) rinkmenas ir išgauna naratyvo ištraukas, politikos nuorodas bei įrodymų ID.  
2. **Semantinio suderinimo sluoksnis** – Naudoja smarkiai pritaikytą Didelį Kalbos Modelį (LLM), kad įkoduotų kiekvieną ištrauką į aukštadimensinę vektorinę erdvę ir apskaičiuotų panašumo balus prieš kanoninę politikos saugyklą.  
3. **Nuoseklumo grafiko sluoksnis** – Sukuria žinių grafiką, kuriame mazgai atstovauja naratyvo fragmentams arba įrodymų elementams, o briaunos fiksuoja „ta pati tema“, „tas pats įrodymas“ arba „konfliktas“ ryšius.

Žemiau pateikiamas aukšto lygio Mermaid diagramos pavyzdys, atvaizduojantis duomenų srautą.

```mermaid
graph TD
    A["Neapdoroto klausimyno įvestis"] --> B["Ištraukimo paslauga"]
    B --> C["Naratyvo fragmentų saugykla"]
    B --> D["Įrodymų nuorodų indeksas"]
    C --> E["Įterpimo variklis"]
    D --> E
    E --> F["Panašumo įvertintojas"]
    F --> G["Nuoseklumo grafiko kūrėjas"]
    G --> H["Įspėjimų ir rekomendacijų API"]
    H --> I["Vartotojo sąsaja (Procurize skydelis)"]
```

**Svarbūs punktai**

- **Įterpimo variklis** naudoja domenui specifinį LLM (pvz., GPT‑4 variantą, pritaikytą atitikties kalbai) ir generuoja 768‑dimensinius vektorius.  
- **Panašumo įvertintojas** taiko kosinuso panašumo slenkstį (pvz., > 0.85 – „labai nuoseklu“, 0.65‑0.85 – „reikalauja peržiūros“).  
- **Nuoseklumo grafiko kūrėjas** naudoja Neo4j arba panašų grafinį duomenų bazės sprendimą greitam naršymui.

---

## Darbo eiga praktikoje

1. **Klausimyno įkėlimas** – Saugumo arba juridinės komandos įkelia naują klausimyną. ANCC automatiškai aptinka formatą ir išsaugo neapdorotą turinį.  
2. **Realiojo laiko fragmentavimas** – Kai vartotojai rašo atsakymus, Ištraukimo paslauga išgauna kiekvieną paragrafą ir susieja jį su klausimo ID.  
3. **Politikos įterpimo palyginimas** – Nauja ištrauka iš karto įkoduojama ir lyginama su pagrindine politikos duomenų baze.  
4. **Grafiko atnaujinimas ir konflikto aptikimas** – Jei fragmentas cituoja įrodymą X, grafikas patikrina visus kitus mazgus, taip pat cituojančius X, dėl semantinio suderinimo.  
5. **Momentinė grįžtamoji informacija** – Sąsaja parodo žemus nuoseklumo balus, siūlo pataisytą formuluotę arba automatiškai įterpia nuoseklią kalbą iš politikos saugyklos.  
6. **Audito takelio generavimas** – Kiekvienas pakeitimas registruojamas su laiko žyme, vartotoju ir LLM pasitikėjimo balu, sukuriant nesuvaldomą audito žurnalą.

---

## Įgyvendinimo vadovas

### 1. Paruoškite autoritetingą politikos saugyklą

- Saugojimas **Markdown** arba **HTML** formatu, aiškiai pažymėtais sekcijų ID.  
- Kiekvieną punktą žymėkite **metaduomenimis**: `regulation`, `control_id`, `evidence_type`.  
- Indeksuokite saugyklą naudojant **vektorinę duomenų saugyklą** (pvz., Pinecone, Milvus).

### 2. Pritaikykite LLM atitikties kalbai

| Žingsnis | Veiksmas |
|----------|----------|
| Duomenų rinkimas | Surinkite 10 k+ žymėtų Q&A porų iš ankstesnių klausimynų, anonimizuotų dėl privatumo. |
| Promptų kūrimas | Naudokite formatą: `"Policy: {policy_text}\nQuestion: {question}\nAnswer: {answer}"`. |
| Mokymas | Vykdykite LoRA adapterius (pvz., 4‑bit kvantavimas) efektyviam pritaikymui. |
| Vertinimas | Matuokite **BLEU**, **ROUGE‑L** ir **semantinį panašumą** prieš atskirtą patikrinimo rinkinį. |

### 3. Patalpinkite Ištraukimo ir Įterpimo paslaugas

- **Docker** konteineriai.  
- **FastAPI** REST galai.  
- **Kubernetes** su horizontaliojo podų autoskalingu, kad susidorotų su piko klausimynų srautais.

### 4. Sukurkite nuoseklumo grafiką

```mermaid
graph LR
    N1["Naratyvo mazgas"] -->|references| E1["Įrodymo mazgas"]
    N2["Naratyvo mazgas"] -->|konfliktuoja su| N3["Naratyvo mazgas"]
    subgraph KG["Žinių grafikas"]
        N1
        N2
        N3
        E1
    end
```

- Pasirinkite **Neo4j Aura** kaip valdomą debesies paslaugą.  
- Nustatykite apribojimus: `UNIQUE` ant `node.id`, `evidence.id`.

### 5. Integruokite su Procurize UI

- Pridėkite **šoninės juostos valdiklį**, rodantį nuoseklumo balus (žalia = aukšta, oranžinė = peržiūra, raudona = konfliktas).  
- Įdiekite **„Sinchronizuoti su politika“** mygtuką, automatiškai taikantį rekomenduojamą formuluotę.  
- Naudotojo perrašymus saugokite su **paaiškinimo laukeliu**, išlaikant auditabilumą.

### 6. Sukurkite stebėjimą ir įspėjimus

- Eksportuokite **Prometheus metrikas**: `ancc_similarity_score`, `graph_conflict_count`.  
- Nustatykite **PagerDuty** įspėjimus, kai konfliktų skaičius viršija konfigūruotą slenkstį.

---

## Naudos ir investicijų grąžos rodikliai

| Rodiklis | Tikėtinas patobulinimas |
|----------|------------------------|
| Rankinio peržiūros laikas per klausimyną | ↓ 45 % |
| Papildomų paaiškinimų užklausų skaičius | ↓ 30 % |
| Audito patikimumas iš karto | ↑ 22 % |
| Sandorio užbaigimo laikas | ↓ 2 dienos (vidutiniškai) |
| Atitikties komandos pasitenkinimas (NPS) | ↑ 15 balų |

Pilotinis projektas vidutinio dydžio SaaS įmonėje (≈ 300 darbuotojų) atnešė **$250 k** darbo jėgos išlaidų sutaupymą per pusę metų ir **vidutiniškai 1,8 dienos** sutrumpino pardavimo ciklą.

---

## Geriausios praktikos

1. **Palaikykite vieningą informacijos šaltinį** – Įsitikinkite, kad politikos saugykla yra vienintelė autoritarinė vieta; apribokite redagavimo teises.  
2. **Periodiškai permokykite LLM** – Reguliariai atnaujinkite modelį, kad atitiktų naujus reglamentus.  
3. **Įtraukite žmogaus į procesą (HITL)** – Žemos pasitikėjimo pasiūlymams (< 0.70 panašumo) reikalaukite rankinio patvirtinimo.  
4. **Versijų grafiko momentiniai kopijavimai** – Prieš svarbius išleidimus sukurkite momentinius duomenų grafiko įrašus, kad būtų galima atkurti ir atlikti forensinę analizę.  
5. **Gerbkite duomenų privatumą** – Prieš perduodant tekstą LLM, maskuokite bet kokį asmeninį identifikacinį informaciją; naudokite vietinio serverio inferenciją, jei to reikalauja atitiktis.

---

## Ateities kryptys

- **Zero‑Knowledge įrodymo integracija** – Leisti sistemai įrodyti nuoseklumą neatskleidžiant neapdoroto naratyvo teksto, atitinkant griežtus privatumo reikalavimus.  
- **Federuotas mokymasis tarp klientų** – Dalintis modelio patobulinimais tarp kelių Procurize klientų, išlaikant kiekvieno kliento duomenis lokaliai.  
- **Automatinė reguliacinių naujinimų radars** – Susieti nuoseklumo grafiką su tiesiogine reguliavimo naujinimų srautu, kad automatiškai žymėtų pasenusias politikos sekcijas.  
- **Daugiakalbė nuoseklumo patikra** – Praplėsti įterpimo sluoksnį, palaikant prancūzų, vokiečių, japonų kalbas, užtikrinant, kad pasaulinės komandos išliktų suderintos.

---

## Išvada

Naratyvo nuoseklumas yra tylus, bet itin svarbus veiksnys, atskiriantis **išsamų, audituojamą atitikties programą** nuo trapios, klaidų kupinos. Įdiegus AI naratyvo nuoseklumo tikrintuvą į Procurize klausimynų darbo eigą, organizacijos gauna **realaus laiko patikrinimą**, **paruoštą auditui dokumentaciją** ir **paspartintą sandorio greitį**. Trijų sluoksnių architektūra – ištrauka, semantinis suderinimas ir grafinis nuoseklumas – suteikia mastelį, galintį augti kartu su reguliaciniais pakeitimais ir besivystančiomis AI technologijomis.

Pasirinkite ANCC jau šiandien ir paverskite kiekvieną saugumo klausimyną **pasitikėjimo kūrimo pokalbiu**, o ne trukdžiu.