
# Dirbtinio intelekto varomas realaus laiko derybų asistentas saugumo klausimynų diskusijoms

Saugumo klausimynai tapo kritišku įėjimo tašku B2B SaaS sandoriuose. Pirkėjai reikalauja detalių įrodymų, o tiekėjai skuba pateikti tikslius, nuolat atnaujinamus atsakymus. Procesas dažnai virsta el. pašto perkrova, kuri stabdo sandorius, sukelia žmogaus klaidų ir išsekina atitikties komandas.

Įžengia **Dirbtinio intelekto varomas realaus laiko derybų asistentas (RT‑NegoAI)** – pokalbių AI sluoksnis, įsikūręs tarp pirkėjo saugumo peržiūros portalo ir tiekėjo politikos saugyklos. RT‑NegoAI stebi tiesioginį dialogą, akimirksniu iškelia susijusias politikos nuostatas, simuliuoja siūlomų pakeitimų poveikį ir prašant generuoja įrodymų ištraukas. Iš esmės, jis perdaro statišką klausimyną į dinaminį, bendradarbiavimo derybų lauką.

Toliau išsamiai paaiškiname pagrindines koncepcijas, techninę architektūrą ir praktinius RT‑NegoAI privalumus bei pateikiame žingsnis po žingsnio vadovą SaaS įmonėms, pasirengusioms įdiegti šią technologiją.

---  

## 1. Kodėl svarbios realaus laiko derybos  

| Problema | Tradicinis požiūris | AI‑palaikytas realaus laiko sprendimas |
|----------|----------------------|----------------------------------------|
| **Delsa** | El. pašto gijos, rankinis įrodymų paieškas – dienos iki savaitės | Akimirksniu gauti įrodymų ir juos sintezuoti |
| **Nenuoseklumas** | Skirtingi komandos nariai atsako skirtingai | Centralizuotas politikos variklis garantuoja vienodus atsakymus |
| **Pernuostojimo rizika** | Tiekėjai pažada kontrolės priemones, kurių neturi | Politikos poveikio simuliacija įspėja apie nesutapimus |
| **Trūksta skaidrumo** | Pirkėjai nemato, kodėl pasiūloma kontrolė | Vizualus įrodymų kilmės skydelis kuria pasitikėjimą |

Rezultatas – trumpesnis pardavimų ciklas, didesnė laimėjimo rodiklio procentinė dalis ir atitikties požiūris, kuris auga kartu su verslu.

---  

## 2. RT‑NegoAI pagrindiniai komponentai  

```mermaid
graph LR
    A["Pirkėjo portalas"] --> B["Derybų variklis"]
    B --> C["Politikos žinių grafikas"]
    B --> D["Įrodymų paieškos paslauga"]
    B --> E["Rizikos įvertinimo modelis"]
    B --> F["Pokalbio vartotojo sąsaja"]
    C --> G["Politikos metaduomenų saugykla"]
    D --> H["Dokumentų AI indeksas"]
    E --> I["Istorinės pažeidimų duomenų bazė"]
    F --> J["Gyvosios pokalbio sąsaja"]
    J --> K["Realio laiko pasiūlymų perdanga"]
```

**Mazgo paaiškinimas**

* **Pirkėjo portalas** – SaaS pirkėjo saugumo klausimyno naudotojo sąsaja.  
* **Derybų variklis** – Pagrindinis orkestratorius, priimantis vartotojo užklausas, nukreipiantis jas į sub‑paslaugas ir grąžinantis pasiūlymus.  
* **Politikos žinių grafikas** – Grafų pagrindu sukurtas visų įmonės politikų, nuostatų ir jų reguliavimo ryšių modelis.  
* **Įrodymų paieškos paslauga** – Veikia per Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ir išgauna susijusius dokumentus (pvz., SOC‑2 ataskaitas, audito žurnalus).  
* **Rizikos įvertinimo modelis** – Supaprastintas GNN, prognozuojantis pasiūlytos politikos pakeitimo riziką realiu laiku.  
* **Pokalbio vartotojo sąsaja** – Priekinės pusės pokalbio valdiklis, įterpiantis pasiūlymus tiesiai į klausimyno redagavimo langą.  
* **Gyvosios pokalbio sąsaja** – Leidžia pirkėjui ir tiekėjui aptarti atsakymus, o AI pažymi dialogą.

---  

## 3. Politikos poveikio simuliacija realiu laiku  

Kai pirkėjas paklausia kontrolės (pvz., „Ar šifruojate duomenis ramybės režimu?“), RT‑NegoAI daro daugiau nei parodyti „taip/ne“ atsakymą. Jis vykdo **simuliacijos kanalą**:

1. **Identifikuoti nuostatą** – Paieška žinių grafike tiksliai politikoje, apimančioje šifravimą.  
2. **Įvertinti dabartinę būseną** – Užklausti įrodymų indeksą ir patvirtinti įgyvendinimo statusą (pvz., AWS KMS įjungtas, šifravimo rėžimas „at rest“ įjungtas visose paslaugose).  
3. **Prognozuoti nuslydimą** – Naudoti nuslydimų aptikimo modelį, išmokytą iš istorinių keitimo žurnalų, norint įvertinti, ar kontrolė išliks atitinkančia per artimiausias 30‑90 dienas.  
4. **Generuoti poveikio įvertinimą** – Sujungti nuslydimų tikimybę, reguliacinį svorį (pvz., [GDPR](https://gdpr.eu/) vs. [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)) ir tiekėjo rizikos kategoriją į vieną skaitinį indikatorių (0‑100).  
5. **Pateikti „Kas‑jei“ scenarijus** – Parodyti pirkėjui, kaip hipotetinis politikos patobulinimas (pvz., plėsti šifravimą į atsarginės kopijos saugyklą) pakeistų įvertinimą.

Interakcija atrodo kaip žyma šalia atsakymo lauko:

```
[Šifravimas ramybės režimu] ✔︎
Poveikio įvertinimas: 92 / 100
← Spauskite „Kas‑jei“ simuliaciją
```

Jei įvertinimas krenta žemiau konfigūruoto slenksčio (pvz., 80), RT‑NegoAI automatiškai siūlo korekčines priemones ir pasiūlo sukurti **laikiną įrodymo priedą**, kurį galima prisegti prie klausimyno.

---  

## 4. Įrodymų sintezė pagal poreikį  

Asistentas naudoja hibridinį **RAG + Document AI** kanalą:

* **RAG retriveris** – Visi atitikties artefaktai (audito ataskaitos, konfigūracijos momentiniai duomenys, „code‑as‑policy“ failai) įkoduojami į vektorinę duomenų bazę. Retriveris grąžina top‑k labiausiai susijusių fragmentų pagal užklausą.  
* **Document AI ekstraktorius** – Kiekvienam fragmentui specialiai apmokytas LLM išgauna struktūruotus laukus (data, apimtis, kontrolės ID) ir juos žymi reguliacinių atitikmenų žymėmis.  
* **Sintegracijos sluoksnis** – LLM sujungia išgautus laukus į glaustą įrodymo pastraipą, cituodamas šaltinius su nekeičiama nuoroda (pvz., SHA‑256 PDF puslapio hash).

Pavyzdinis išėjimas šifravimo klausimui:

> **Įrodymas:** „Visi gamybiniai duomenys šifruojami ramybės režimu naudojant AES‑256‑GCM per AWS KMS. Šifravimas įjungtas Amazon S3, RDS ir DynamoDB. Žr. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) Type II ataskaita (4.2 skyrius, hash `a3f5…`).”

Kadangi įrodymas generuojamas realiu laiku, tiekėjui nebūtinai tvarkyti iš anksto parengtų teksto šablonų; AI visada atspindi naujausią konfigūraciją.

---  

## 5. Rizikos įvertinimo modelio detalės  

Rizikos įvertinimas – **Grafų neuroninis tinklas (GNN)**, apdorojantis:

* Mazgo savybes: politikos nuostatos metaduomenys (reguliacinis svoris, kontrolės brandumo lygis).  
* Briaunų savybes: loginiai priklausomybės ryšiai (pvz., „šifravimas ramybės režimu“ → „raktų valdymo politika“).  
* Laikines priemones: nesenų politikos keitimų įvykiai (pastarųjų 30 dienų).  

Mokymo duomenys – istoriniai klausimyno rezultatai (patvirtinti, atmesti, renegocijuoti) kartu su vėlesniais audito rezultatais. Modelis prognozuoja **nesuderinamumo** tikimybę bet kuriam siūlomam atsakymui, iš kurios atgaunamas **poveikio įvertinimas**, rodomas vartotojams.

Pagrindiniai privalumai:

* **Paaiškinamumas** – Sekant dėmesį grafų briaunoms, UI gali parodyti, kurie susiję kontrolės elementai paveikė įvertinimą.  
* **Prisitaikymas** – Modelį galima smulkiai derinti pagal pramonę (SaaS, FinTech, sveikatos apsauga) be architektūros perprojektavimo.

---  

## 6. Vartotojo patirtis – nuo klausimo iki uždaro sandorio  

1. **Pirkėjas klausia**: „Ar atliekate trečiosios šalies įsilaužimo testavimus?“  
2. **RT‑NegoAI** iškelia „Įsilaužimo testų“ nuostatą, patvirtina paskutinę testų ataskaitą ir parodo pasitikėjimo žymą.  
3. **Pirkėjas prašo paaiškinimo**: „Ar galite pasidalinti paskutine ataskaita?“ – asistentas akimirksniu generuoja atsisiunčiamą PDF fragmentą su saugiu hash ryšiu.  
4. **Pirkėjas klausia**: „Kas būtų, jei testas nebuvo atliktas per pastarąjį ketvirtį?“ – „Kas‑jei“ simuliacija rodo, kaip įvertinimas nukrenta nuo 96 iki 71 ir siūlo korekciją (suplanuoti naują testą, pridėti laikiną auditų planą).  
5. **Tiekėjas spusteli**: „Generuoti laikiną planą“ – RT‑NegoAI sudraugina trumpą pasakojimą, išgauna būsimo testavimo grafiką iš projektų valdymo įrankio ir prisega jį kaip laikiną įrodymą.  
6. **Abi šalys patvirtina** – klausimyno būsena keičiasi į *Užbaigtas*, o nekintama audito takra įrašoma į blokų grandinės kaukę ateities atitikties patikrinimams.

---  

## 7. Įgyvendinimo planas  

| Sluoksnis | Technologijų rinkinys | Pagrindinės funkcijos |
|-----------|----------------------|------------------------|
| **Duomenų įsisavinimas** | Apache NiFi, AWS S3, GitOps | Nuolatinis politikos dokumentų, audito ataskaitų ir konfigūracijų snapshotų importas |
| **Žinių grafas** | Neo4j + GraphQL | Saugo politikų, kontrolės, reguliacinių susiejimų ir priklausomybės briaunas |
| **Vektorinė paieška** | Pinecone arba Milvus, OpenAI embeddings | Greita panašumo paieška tarp visų atitikties artefaktų |
| **LLM pagrindas** | Azure OpenAI Service (GPT‑4o), LangChain | Orkestruoja RAG, įrodymų ištraukas ir naratyvų generavimą |
| **Rizikos GNN** | PyTorch Geometric, DGL | Mokina ir teikia įvertinimo modelį |
| **Derybų orchestratorius** | Node.js mikroservisas, Kafka srautai | Įvykių valdymas, užklausų maršrutizavimas ir UI atnaujinimai |
| **Priekinė sąsaja** | React + Tailwind, Mermaid vizualizacijos | Gyvo pokalbio valdiklis, pasiūlymų perdanga, įrodymų kilmės skydelis |
| **Audito kaukė** | Hyperledger Fabric arba Ethereum L2 | Nekintama įrodymų hashų ir derybų žurnalų saugykla |

**Diegimo patarimai**

* **Zero‑Trust** – Visos mikroservisų komunikacijos vyksta per mutual TLS; žinių grafas izoliuotas VPC viduje.  
* **Stebimumas** – Naudokite OpenTelemetry, kad sekate kiekvieną užklausą per Retriver → LLM → GNN, leidžiant greitai ištaisyti žemos pasitikėjimo atsakymus.  
* **Atitiktis** – Priverstinai laikykitės „retrieval‑first“ politikos: modelis turi cituoti šaltinį kiekvienam faktiniam teiginiui.

---  

## 8. Sėkmės matavimai  

| KPI | Tikslas | Matavimo metodas |
|-----|----------|-------------------|
| **Sandorio greitis** | 30 % greitesnis užbaigimas | Vidutinio dienų skaičiaus nuo klausimyno gavimo iki sandorio pasirašymo palyginimas |
| **Atsakymo tikslumas** | 99 % atitikimas audito rezultatams | Atsitiktinio 5 % AI‑generuotų įrodymų patikrinimas auditoriaus |
| **Vartotojo pasitenkinimas** | ≥ 4,5 / 5 žvaigždutės | UI integruotas po‑dėstymo apklausų apklausa |
| **Nuslydimų aptikimas** | > 90 % politikos pokyčių aptikimas per 24 h | Registruoti nuslydimų detections vėlavimą ir lyginti su pakeitimų žurnalais |

Nuolatiniai A/B testai tarp **bazinio rankinio darbo proceso** ir **RT‑NegoAI integruoto proceso** atskleis tikrąjį ROI.

---  

## 9. Saugumo ir privatumo aspektai  

* **Duomenų rezidencija** – Visi konfidencialūs politikos dokumentai lieka tiekėjo privačioje debesijos aplinkoje; vektorinėje duomenų bazėje saugomi tik įterpimai, kurie nėra PII.  
* **Zero‑Knowledge įrodymai** – Dalijantis įrodymų hashais su pirkėju, RT‑NegoAI gali įrodyti, kad hashas priklauso pasirašytam dokumentui, neatskleidžiant turinio, kol pirkėjas nepateikia autentifikacijos.  
* **Differencijali privatumas** – Rizikos įvertinimo modelis prideda kalibruotą triukšmą mokymo duomenims, neleidžiant atskleisti konfidencialios kontrolės būsenos.  
* **Prieigos kontrolė** – Rolės pagrindu suteikiamos teisės, leidžiančios tik įgaliotiems atitikties specialistams paleisti „Kas‑jei“ simuliacijas, kurios gali atskleisti ateities planus.

---  

## 10. Pradėti – 3‑mėnesio pilotinis planas  

| Etapas | Trukmė | Etapai |
|--------|--------|--------|
| **Atranka ir duomenų mapavimas** | 1‑3 sav. | Inventorizuoti visus politikos artefaktus, sukurti GitOps saugyklą, apibrėžti grafų schemą |
| **Žinių grafas ir paieška** | 4‑6 sav. | Užpildyti Neo4j, įkelti įterpimus, patikrinti top‑k atitiktį |
| **LLM ir RAG integracija** | 7‑9 sav. | Fine‑tune ant esamų įrodymų ištraukų, įgyvendinti citavimo politiką |
| **Rizikos GNN kūrimas** | 10‑11 sav. | Treniravimas ant istorinių klausimyno rezultatų, pasiekti > 80 % AUC |
| **UI ir Live Chat** | 12‑13 sav. | Sukurti React valdiklį, integruoti Mermaid vizualizacijas |
| **Pilotinis paleidimas** | 14‑15 sav. | Pasirinkti 2‑3 pirkėjus, rinkti KPI duomenis |
| **Iteracija ir skalavimas** | 16‑ sav. | Patobulinti modelius, pridėti daugiakalbę paramą, išplėsti į visą pardavimų komandą |

---  

## 11. Ateities tobulinimai  

1. **Daugiakalbė deryba** – Įdėti vertimo sluoksnį, kad globalūs pirkėjai gautų įrodymus jų gimtąja kalba, neprarandant citatų integralumo.  
2. **Balsu valdomas sąveika** – Integruoti kalbos‑į‑tekstą, leidžiant pirkėjams užduoti klausimus balso įrašu per video pristatymus.  
3. **Federuotas mokymasis** – Dalintis anonimizuotais rizikos įvertinimo gradientais tarp partnerių ekosistemų, didinant modelio patikimumą, neauginant duomenų privatumo.  
4. **Reguliacinis radaras** – Realiu laiku gauti reguliavimo atnaujinimus (naujos GDPR priedų, PCI‑DSS pataisos) ir automatiškai žymėti paveiktas nuostatas derybų metu.

---  

## 12. Išvada  

Saugumo klausimynai išliks kertiniu B2B SaaS sandorių elementu, tačiau tradicinis „el. pašto šuolinų“ modelis nebeatlaikys šiuolaikinio verslo greičio. Įdiegus **Dirbtinio intelekto varomą realaus laiko derybų asistentą** tiesiai į klausimyno darbo eigą, tiekėjai gali:

* **Sutrumpinti sandorio ciklą** per akimirksniu pateikiamus, įrodymų pagrįstus atsakymus.  
* **Išlaikyti atitikties griežtumą** naudodami tiesioginę politikos poveikio simuliaciją ir nuslydimų aptikimą.  
* **Padidinti pirkėjo pasitikėjimą** per skaidrų įrodymų kilmės skydelį ir „kas‑jei“ scenarijų planavimą.  

RT‑NegoAI įgyvendinimas reikalauja žinių‑grafų inžinerijos, RAG sintezės ir grafų neuroninių tinklų derinimo – technologijų, kurios jau yra brandžios atitikties AI aplinkoje. Su gerai apibrėžtu pilotu ir aiškiais KPI stebėjimais, bet kuri SaaS įmonė gali paversti varginantį atitikties slenkstį į konkurencinį pranašumą.