
# Dirbtinio intelekto valdomas adaptyvus klausimynų orkestravimas realiu laiku tiekėjų atitikties srityje

Įmonės saugumo klausimynai, atitikties auditai ir reguliaciniai vertinimai tampa kasdieniu sraintiniu tašku SaaS įmonėms. Didžiulis sistemų, tokių kaip [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), CMMC ir dešimtys specifinių pramonės kontrolinių sąrašų, kiekis reiškia, kad saugumo ir teisinės komandos praleidžia begales valandų kopijuodamos ir įklijuodamos tas pačias įrodymų, sekdamos versijų pokyčius ir šaudydamos už trūkstamų duomenų.

**Procurize AI** sprendžia šią problemą su vieninga platforma, tačiau kitą evoliuciją žymi **Adaptyvus klausimynų orkestravimo variklis (AQOE)**, kuris sujungia generatyvų DI, grafų pagrindu veikiančią žinių reprezentaciją ir realaus laiko darbo proceso automatizavimą. Šiame straipsnyje išsamiai nagrinėsime AQOE architektūrą, pagrindinius algoritmus ir praktines naudų, kurios gali būti įtrauktos į esamą Procurize sistemą.

---

## 1. Kodėl reikalingas dedikuotas orkestravimo sluoksnis

| Iššūkis | Tradicinis požiūris | Pasekmė |
|-----------|------------------------|-------------|
| **Fragmentuoti duomenų šaltiniai** | Rankiniai dokumentų įkėlimai, skaičiuoklės ir įvairios bilietų valdymo priemonės | Duomenų silo sukelia dubliavimą ir pasenusius įrodymus |
| **Statinis maršrutavimas** | Iš anksto apibrėžtos paskyrimo lentelės pagal klausimyno tipą | Prasta kompetencijų atitiktis, ilgesnis atsakymo laikas |
| **Vienkartinė AI generacija** | Vieną kartą iškviesti LLM, nukopijuoti rezultatą | Nėra grįžtamojo ryšio, tikslumas stagnuoja |
| **Atitikties nuotolėjimas** | Periodiniai rankiniai peržiūros | Praleidžiami reglamentų atnaujinimai, auditų rizika |

Orkestravimo sluoksnis gali **dinamiškai maršrutuoti**, **nuolat praturtinti žinias** ir **užbaigti grįžtamojo ryšio ciklą** tarp AI generacijos ir žmogaus patvirtinimo — viskas realiu laiku.

## 2. Aukšto lygio architektūra

```mermaid
graph LR
  subgraph "Input Layer"
    Q[Questionnaire Request] -->|metadata| R[Routing Service]
    Q -->|raw text| NLP[NLU Processor]
  end

  subgraph "Core Orchestration"
    R -->|assign| T[Task Scheduler]
    NLP -->|entities| KG[Knowledge Graph]
    T -->|task| AI[Generative AI Engine]
    AI -->|draft answer| V[Validation Hub]
    V -->|feedback| KG
    KG -->|enriched context| AI
    V -->|final answer| O[Output Formatter]
  end

  subgraph "External Integrations"
    O -->|API| CRM[CRM / Ticketing System]
    O -->|API| Repo[Document Repository]
  end
```

**Pagrindinės komponentės:**

1. **Maršrutizacijos tarnyba** – Naudoja lengvą GNN, kad susietų klausimyno sekcijas su tinkamiausiais vidiniais ekspertais (saugumo operacijos, teisiniai, produktų).
2. **NLU procesorius** – Išgauna entitetus, ketinimus ir atitikties artefaktus iš neapdoroto teksto.
3. **Žinių grafas (KG)** – Centralizuota semantinė saugykla, modeliuojanti politiką, kontrolės priemones, įrodymų artefaktus ir jų reguliacinius susiejimus.
4. **Generatyvi AI variklis** – Retrieval‑augmented generation (RAG), kuris naudoja KG ir išorinius įrodymus.
5. **Patvirtinimo centras** – Žmogaus į ciklą UI, kuri surenka patvirtinimus, redagavimus ir pasitikėjimo balus; grąžina į KG nuolatiniam mokymuisi.
6. **Užduočių planuotojas** – Prioritizuoja darbo elementus pagal SLA, rizikos balus ir išteklių prieinamumą.

## 3. Adaptyvus maršrutavimas su grafų neuroniniais tinklais

Tradicinis maršrutavimas remiasi statinėmis paieškos lentelėmis (pvz., “SOC 2 → Security Ops”). AQOE pakeičia tai **dinaminį GNN**, kuris įvertina:

* **Mazgo savybės** – kompetencija, darbo krūvis, istorinis tikslumas, sertifikavimo lygis.  
* **Briaunų svoriai** – panašumas tarp klausimyno temų ir kompetencijų sričių.  

GNN inferencija vyksta milisekundėmis, leidžiant **realio laiko paskyrimą**, net kai atsiranda naujų klausimynų tipų. Laikui bėgant, modelis yra tobulinamas su sustiprinimo signalais iš Patvirtinimo Centro (pvz., “ekspertas A pataisė 5 % AI sugeneruotų atsakymų → padidinti pasitikėjimą”).

### Pavyzdinis GNN pseudokodas (Python stiliaus)

```goat
import torch
from torch_geometric.nn import GATConv

class RouterGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim):
        super().__init__()
        self.conv1 = GATConv(in_dim, 64, heads=4, dropout=0.2)
        self.conv2 = GATConv(64*4, out_dim, heads=1, concat=False)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = torch.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return torch.softmax(x, dim=1)

# Inference
scores = model(node_features, edge_index)
assigned_expert = scores.argmax(dim=1)
```

Modelis nuolat **pertreniruojamas** per naktį su naujausiais patvirtinimo duomenimis, užtikrinant, kad maršrutavimo sprendimai evoliucionuoja kartu su komandos dinamiką.

## 4. Žinių grafas kaip vienintelis tiesos šaltinis

**KG** saugo tris pagrindines esminių tipų entitetus:

| Entitetas | Pavyzdys | Santykiai |
|-----------|----------|-----------|
| **Policy** | “Duomenų šifravimas ramyje” | `enforces` → Control, `mapsTo` → Framework |
| **Control** | “AES‑256 šifravimas” | `supportedBy` → Tool, `evidencedBy` → Artifact |
| **Artifact** | “CloudTrail Log (2025‑11‑01)” | `generatedFrom` → System, `validFor` → Period |

Visi entitetai yra versijuoti, suteikdami nekeičiamos audito takelį. KG veikia **savybių grafų duomenų baze** (pvz., Neo4j) su **laikiniu indeksavimu**, leidžiančiu vykdyti užklausas, pvz.:

```cypher
MATCH (p:Policy {name: "Data Encryption at Rest"})-[:enforces]->(c)
WHERE c.lastUpdated > date('2025-01-01')
RETURN c.name, c.lastUpdated
```

## 5. Gauti‑praturtinta generacija (RAG) procesas

1. **Konteksto gavimas** – Semantinis paieškos (vektoriaus panašumas) užklausa KG ir išorinėje dokumentų saugykloje, kad gautų top‑k svarbiausius įrodymus.  
2. **Promptų konstravimas** – Sistema sukuria struktūruotą promptą:

```
You are an AI compliance assistant. Answer the following question using ONLY the supplied evidence.

Question: "Describe how you encrypt data at rest in your SaaS offering."
Evidence:
1. CloudTrail Log (2025‑11‑01) shows AES‑256 keys.
2. Policy doc v3.2 states "All disks are encrypted with AES‑256".
Answer:
```

3. **LLM generavimas** – Pritaikytas LLM (pvz., GPT‑4o) sukuria juodraštinį atsakymą.  
4. **Post‑apdorojimas** – Juodraštis yra pervedamas per **faktų tikrinimo modulį**, kuris tikrina kiekvieną teiginį su KG. Bet kokios neatitiktys sukelia **grįžimą prie žmogaus recenzento**.  

**Pasitikėjimo balavimas**  
Kiekvienas sugeneruotas atsakymas gauna **pasitikėjimo balą**, apskaičiuotą iš:

* Duomenų gavimo atitikimas (kosinio panašumas)  
* LLM tokenų lygio tikimybė  
* Patvirtinimo atsiliepimų istorija  

Balai virš 0,85 automatiškai patvirtinami; žemesni balai reikalauja žmogaus patvirtinimo.

## 6. Žmogaus į ciklą patvirtinimo centras

Patvirtinimo centras yra supaprastinta web sąsaja, kuri rodo:

* Juodraštį atsakymą su paryškintomis įrodymų citatomis.  
* Įterptas komentarų gijas kiekvienam įrodymo blokui.  
* **Vieno paspaudimo “Patvirtinti”** mygtukas, kuris įrašo kilmės duomenis (vartotojas, laiko žyma, pasitikėjimo balas).  

Visos sąveikos yra registruojamos atgal į KG kaip **`reviewedBy`** briaunos, praturtinant grafą *žmogaus sprendimo* duomenimis. Šis grįžtamojo ryšio ciklas maitina du mokymosi procesus:

1. **Promptų optimizavimas** – Sistema automatiškai koreguoja promptų šablonus, remdamasi priimtais ir atmestais juodraščiais.  
2. **KG praturtinimas** – Nauji artefaktai, sukurti peržiūros metu (pvz., naujai įkelta audito ataskaita), susiejami su atitinkamomis politikomis.

## 7. Realio laiko skydelis ir metrika

**Realio laiko atitikties skydelis** vaizduoja:

* **Pralaidumas** – klausimynų skaičius per valandą.  
* **Vidutinis atsako laikas** – AI sugeneruoti vs. tik žmogaus.  
* **Tikslumo šilumos mapa** – pasitikėjimo balai pagal sistemą.  
* **Išteklių panaudojimas** – ekspertų darbo krūvio pasiskirstymas.  

```mermaid
graph TB
  A[Throughput Chart] --> B[Turnaround Time Gauge]
  B --> C[Confidence Heatmap]
  C --> D[Expert Load Matrix]
  D --> E[Audit Trail Viewer]
```

## 8. Verslo poveikis – ką gaunate

| Metrika | Prieš AQOE | Po AQOE | Patobulinimas |
|---------|------------|---------|----------------|
| Vidutinis atsako laikas | 48 valandos | 6 valandos | 87 % greičiau |
| Rankinis redagavimo pastangas | 30 min per atsakymui | 5 min per atsakymui | 83 % sumažėjimas |
| Atitikties nuotolėjimo incidentai | 4/ketvirtį | 0/ketvirtį | 100 % šalinimas |
| Audito radiniai dėl įrodymų spragų | 2 per auditą | 0 | 100 % sumažėjimas |

Šie skaičiai pagrįsti pilotiniu projektu su trimis vidutinio dydžio SaaS įmonėmis, kurios įdiegė AQOE į esamą Procurize sprendimą šešis mėnesius.

## 9. Įgyvendinimo kelias

1. **1 etapas – Pagrindas**  
   • Įdiegti KG schemą ir importuoti esamus politikų dokumentus.  
   • Sukurti RAG procesą su baziniu LLM.  

2. **2 etapas – Adaptyvus maršrutavimas**  
   • Išmokyti pradinį GNN naudojant istorinius paskyrimo duomenis.  
   • Integruoti su užduočių planuotoju ir bilietų sistema.  

3. **3 etapas – Patvirtinimo ciklas**  
   • Įdiegti Patvirtinimo centro UI.  
   • Rinkti atsiliepimus ir pradėti nuolatinį KG praturtinimą.  

4. **4 etapas – Analitika ir skalavimas**  
   • Sukurti realio laiko skydelį.  
   • Optimizuoti daugiapatalpinių SaaS aplinkų (rolėmis paremtų KG dalijimų).  

Įprastas laiko grafikų: **12 savaičių** 1‑2 etapams, **8 savaitės** 3‑4 etapams.

## 10. Ateities kryptys

* **Federaciniai žinių grafai** – Dalintis anonimizuotais KG subgrafais tarp partnerių organizacijų, išlaikant duomenų suverenitetą.  
* **Zero‑knowledge įrodymai** – Kriptografiškai patikrinti įrodymų egzistavimą neatskleidžiant neapdorotų dokumentų.  
* **Įvairialypis įrodymų išgavimas** – Kombinuoti OCR, vaizdų klasifikaciją ir garso transkripciją, kad įkeltų ekrano nuotraukas, architektūros diagramas ir įrašytus atitikties perėjimus.  

Šie patobulinimai pavers AQOE iš **produktyvumo didintuvo** į **strateginį atitikties intelekto variklį**.

## 11. Pradžia su Procurize AQOE

1. **Užsiregistruokite** į Procurize bandomąją versiją ir įjunkite **„Orkestracijos beta“** parinktį.  
2. **Importuokite** esamą politikų saugyklą (PDF, Markdown, CSV).  
3. **Susiekite** sistemas su KG mazgais naudojant pateiktą vedlį.  
4. **Pakvieskite** savo saugumo ir teisinės komandos ekspertus; susiekite juos su kompetencijos žymėmis.  
5. **Sukurkite** pirmą klausimyno užklausą ir stebėkite, kaip variklis automatiškai paskirsto, kuria ir patvirtina atsakymus.  

Dokumentacija, SDK ir pavyzdžiai su Docker Compose yra prieinami **Procurize kūrėjų centre**.

## 12. Išvada

Adaptyvus klausimynų orkestravimo variklis paverčia chaotišką, rankinį procesą į **savęs optimizuojamą, DI valdomą darbo eigą**. Sujungiant grafų pagrindo žinias, realio laiko maršrutavimą ir nuolatinį žmonių atsiliepimą, organizacijos gali sumažinti atsako laikus, pagerinti atsakymų kokybę ir išlaikyti audituojamą kilmės grandinę – viskas tuo pačiu metu atlaisvinant vertingus talentus, kad jie galėtų koncentruotis į strategines saugumo iniciatyvas.