
# Dirbtinio intelekto pagrįsta šakninių priežasčių analizė saugos klausimynų spūstims

Saugos klausimynai yra kiekvieno B2B SaaS sandorio vartai. Nors platformos, tokios kaip Procurize, jau supaprastino **kas** – atsakymų rinkimą, užduočių priskyrimą ir būsenų sekimą – **kodėl** vėluoja dažnai lieka paslėpta skaičiuoklėse, Slack gijų ir el. pašto grandinėse. Ilgai trukantys atsakymo laikai ne tik sulėtina pajamas, bet ir nuvertina pasitikėjimą bei padidina operacines išlaidas.

Šiame straipsnyje pristatome **unikalią Dirbtinio intelekto pagrįstą Šakninių priežasčių analizės (RCA) variklį**, kuris automatiškai atranda, klasifikuoja ir paaiškina pagrindines priežastis saugos klausimynių spūstims. Suderinus **procesų kasybą**, **žinių grafiko raisonementą** ir **generatyvų retrieval‑augmented generation (RAG)**, variklis paverčia neapdorotus veiklos žurnalus į veiksmų įžvalgas, kurias komandų galima įgyvendinti per minutes, o ne dienas.

---

## Turinys
1. [Kodėl spūstys svarbios](#kodėl-spūstys-svarbios)  
2. [Pagrindinės koncepcijos už DI‑valdomos RCA](#pagrindinės-koncepcijos-už-di‑valdomos-rca)  
3. [Sistemos architektūros apžvalga](#sistemos-architektūros-apžvalga)  
4. [Duomenų įsisavinimas ir normalizavimas](#duomenų-įsisavinimas-ir-normalizavimas)  
5. [Procesų kasybos sluoksnis](#procesų-kasybos-sluoksnis)  
6. [Žinių grafiko raisonemento sluoksnis](#žinių-grafiko-raisonemento-sluoksnis)  
7. [Generatyvus RAG paaiškinimų variklis](#generatyvus-rag-paaiškinimų-variklis)  
8. [Integracija su Procurize darbo srautais](#integracija-su-procurize-darbo-srautais)  
9. [Pagrindiniai privalumai ir ROI](#pagrindiniai-privalumai-ir-roi)  
10. [Įgyvendinimo kelias](#įgyvendinimo-kelias)  
11. [Ateities patobulinimai](#ateities-patobulinimai)  
12. [Išvada](#išvada)  

---  

## Kodėl spūstys svarbios  

| Simptomas | Verslo poveikis |
|-----------|-----------------|
| **Vidutinis atsakymo laikas > 14 dienų** | Sandorių greitis sumažėja iki 30 % |
| **Dažna būsena „laukia įrodymo“** | Audito komandos praleidžia papildomas valandas ieškodamos išteklių |
| **Pakartotinis perdirbimas to paties klausimo** | Žinių dubliavimas ir prieštaringi atsakymai |
| **Nenumatytos eskalacijos į teisinį ar saugos vadovą** | Nematoma nesąžiningumo rizika |

Įprasti skydeliai rodo *kas* vėluoja (pvz., „12‑asis klausimas laukiama“). Jie retai paaiškina *kodėl* – ar trūksta politikos dokumento, ar perkrautas peržiūros darbuotojas, ar sisteminė žinių spraga. Be šios įžvalgos procesų savininkai remiasi spėlione, o tai lemia begalinį gesinimo ciklą.

---  

## Pagrindinės koncepcijos už DI‑valdomos RCA  

1. **Procesų kasyba** – iš auditų žurnalų (užduočių priskyrimai, komentarų laiko žymės, failų įkėlimai) išgaunamas priežastingumo įvykių grafas.  
2. **Žinių grafikas (KG)** – atvaizduoja entitetus (klausimai, įrodymų tipai, atsakingi, atitikties standartai) ir jų ryšius.  
3. **Grafiniai neuroniniai tinklai (GNN)** – išmoksta įterpimus ant KG, kad aptiktų anomalinius kelius (pvz., peržiūrų darbuotoją su neįprastai dideliu vėlavimu).  
4. **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – generuoja natūralios kalbos paaiškinimus, ištraukdama kontekstą iš KG ir procesų kasybos rezultatų.  

Kombinuodami šiuos metodus RCA variklis gali atsakyti į tokius klausimus kaip:  

*„Kodėl [SOC 2] ‑ Šifravimo klausimas vis dar laukia po trijų dienų?“*  

---  

## Sistemos architektūros apžvalga  

```mermaid
graph LR
    A[Procurize įvykių srautas] --> B[Įsisavinimo sluoksnis]
    B --> C[Vienodų įvykių saugykla]
    C --> D[Procesų kasybos paslauga]
    C --> E[Žinių grafiko kūrėjas]
    D --> F[Anomalijų detektorius (GNN)]
    E --> G[Entitetų įterpimo paslauga]
    F --> H[RAG paaiškinimų variklis]
    G --> H
    H --> I[Įžvalgų skydelis]
    H --> J[Automatinis remedijacijos robotas]
```

Architektūra yra **modulinė**, leidžianti keisti ar atnaujinti atskirus komponentus nepertraukiant visos duomenų grandies.

---  

## Duomenų įsisavinimas ir normalizavimas  

1. **Įvykių šaltiniai** – Procurize siunčia webhook įvykius: *task_created*, *task_assigned*, *comment_added*, *file_uploaded*, *status_changed*.  
2. **Schemos susiejimas** – lengvas ETL paverčia kiekvieną įvykį į kanoninę JSON struktūrą:  

```json
{
  "event_id": "string",
  "timestamp": "ISO8601",
  "entity_type": "task|comment|file",
  "entity_id": "string",
  "related_question_id": "string",
  "actor_id": "string",
  "payload": { ... }
}
```

3. **Laiko normalizavimas** – visi laiko žymėjimai konvertuojami į UTC ir saugomi laiko serijos duomenų bazėje (pvz., TimescaleDB) greitam slankio lango užklausų vykdymui.

---  

## Procesų kasybos sluoksnis  

Kasybos variklis kuria **Tiesiogiai sekamą grafiką (DFG)**, kurio viršūnės – *klausimas‑užduotis* poros, o briaunos atspindi veiksmų seką.  
Svarbiausi metrikos rodikliai kiekvienai briaunai:  

* **Lyderio laikas** – vidutinė trukmė tarp dviejų įvykių.  
* **Perdavimų dažnis** – kaip dažnai keičiasi atsakingas asmuo.  
* **Perdirbimo koeficientas** – būsenų keitimų skaičius (pvz., *draft → review → draft*).  

Pavyzdys išsiskirianti spūsties šablonas:

```
Q12 (Laukia) → Priskirta peržiūros darbuotojui A (5 d) → Darbuotojas A prideda komentarą (2 h) → Nėra tolesnių veiksmų (3 d)
```

Ilgas etapas „Priskirta peržiūros darbuotojui A“ sukelia anomalijos įspėjimą.

---  

## Žinių grafiko raisonemento sluoksnis  

KG modeliuoja domeną su šiais pagrindiniais mazgų tipais:  

* **Klausimas** – susietas su atitikties standartu (pvz., [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)), įrodymo tipu (politika, ataskaita).  
* **Atsakingasis** – vartotojas arba komanda, atsakinga už atsakymą.  
* **Įrodymo išteklius** – saugomi debesų konteineriuose, versijuoti.  
* **Įrankio integracija** – pvz., GitHub, Confluence, ServiceNow.  

Santykiai: *„owned_by“*, *„requires_evidence“*, *„integrates_with“*.

### GNN‑pagrįstas anomalijos įvertinimas  

GraphSAGE modelis paskleidžia mazgų savybes (pvz., istorinis vėlavimas, darbo krūvis) per KG ir pateikia **Rizikos balą** kiekvienam laukiančiam klausimui. Aukštų balų mazgai automatiškai pasižymi kaip tyrimo objektai.

---  

## Generatyvus RAG paaiškinimų variklis  

1. **Išgavimas** – suteikus aukštų rizikų klausimo ID, variklis išgauna:  
   * neseniai atliktus procesų kasybos įvykius,  
   * KG poapvalį (klausimą + atsakingus + įrodymus),  
   * susijusius komentarus.  
2. **Užklausos šablonas** – šablonas suteikia kontekstą dideliam kalbos modeliui (Claude‑3, GPT‑4o):  

```
Tu esi ekspertas atitikties srityje. Remdamasis žemiau pateiktais duomenimis, paaiškink, KODĖL šis saugos klausimynų elementas vėluoja, ir pasiūlyk VIENĄ veiksmingiausią kitą žingsnį.
[Įdėkite išgautą JSON]
```

3. **Generavimas** – LLM grąžina glaustą, žmonėms suprantamą pastraipą, pvz.:  

> *„12‑asis klausimas laukia, nes peržiūros darbuotojas A šiuo metu tvarko tris SOC 2 įrodymų užduotis, kurių kiekviena viršija 2 dienų SLA. Naujai įkeltas politikos dokumentas neapima reikalaujamo šifravimo algoritmo, todėl pradedama rankinė patikslinimo kilpa, kuri užtruko 3 dienas. Priskirkite užduotį peržiūros darbuotojui B, kuris šiuo metu neturi atvirų SOC 2 bilietų, ir paprašykite inžinerijos komandos atnaujinto šifravimo politikos.“*

Sugeneruotas tekstas saugomas Procurize kaip **Įžvalgos pastaba**, susieta su pradiniu užduoties įrašu.

---  

## Integracija su Procurize darbo srautais  

| Integracijos taškas | Veiksmas | Rezultatas |
|----------------------|----------|------------|
| **Užduočių sąrašo UI** | Rodyti raudoną „Įžvalga“ žymą šalia didelės rizikos elementų. | Momentinis matomumas savininkams. |
| **Automatinis remedijacijos robotas** | Aukštos rizikos aptikimo metu automatiškai priskirti į darbą geriausiai neapkrautą kvalifikuotą asmenį ir paskelbti komentarą su RAG paaiškinimu. | Mažina rankinių perskyrimo ciklų skaičių apie 40 %. |
| **Skydelio valdiklis** | KPI: *Vidutinis spūsties aptikimo laikas* ir *Vidutinis laiko iki išsprendimo (MTTR)* po RCA įjungimo. | Teikia vadovybei matuojamą ROI. |
| **Audito eksporto formatas** | Įtraukti RCA įžvalgas į atitikties audito paketą skaidriam šakninių priežasčių dokumentavimui. | Gerina pasirengimą auditui. |
| **Dashboard Widget** | Rodyti RCA susijusių ROI metrikų grafikus. | Kūrybiškas sprendimų priėmimas. |

Visos integracijos naudoja esamą Procurize REST API ir webhook sistemą, užtikrinantį nedidelį diegimo krūvį.

---  

## Pagrindiniai privalumai ir ROI  

| Metrija | Prieš RCA | Su RCA | Patobulinimas |
|---------|------------|--------|----------------|
| **Vidutinis klausimynų atsakymo laikas** | 14 dienų | 9 dienos | –36 % |
| **Rankinis triage laikas vienam klausimynui** | 3,2 val. | 1,1 val. | –65 % |
| **Sandorių greičio nuostolis** (vidut. $30 tūk. per savaitę) | $90 tūk. | $57 tūk. | –$33 tūk. |
| **Audito perdirbimo kiekis** | 12 % įrodymų | 5 % įrodymų | –7 procentiniai taškai |

Vidutinė vidutinės size SaaS organizacija (≈ 150 klausimynų per ketvirtį) gali pasiekti **> $120 tūk. metinių taupymų** bei neapčiuopiamos partnerių pasitikėjimo padidėjimą.

---  

## Įgyvendinimo kelias  

1. **Fazė 0 – Įrodymo koncepcija (4 savaitės)**  
   * Prisijungti prie Procurize webhook.  
   * Sukurti minimalų įvykių saugyklą + paprastą DFG vizualizatorių.  

2. **Fazė 1 – Žinių grafiko pradinė struktūra (6 savaitės)**  
   * Įkelti esamą politikų saugyklos metaduomenis.  
   * Modeliuoti pagrindinius entitetus ir santykius.  

3. **Fazė 2 – GNN mokymas ir anomalijų įvertinimas (8 savaitės)**  
   * Pažymėti istorinės spūsties atvejus (prižiūrimas) ir mokyti GraphSAGE.  
   * Diegti įvertinimo mikroservisą per API šliužą.  

4. **Fazė 3 – RAG variklio integracija (6 savaitės)**  
   * Derinti LLM užklausų šablonus į organizacijos atitikties kalbą.  
   * Sujungti išgavimą su KG + procesų kasybos duomenimis.  

5. **Fazė 4 – Gamybos paleidimas ir stebėsena (4 savaitės)**  
   * Įjungti automatines Įžvalgos pastabas Procurize UI.  
   * Įdiegti stebėsenos skydelius (Prometheus + Grafana).  

6. **Fazė 5 – Nuolatinis mokymasis (nuolatinis)**  
   * Rinkti naudotojų atsiliepimus apie paaiškinimus → permokyti GNN ir tobulinti užklausų šablonus.  
   * Išplėsti KG į naujus standartus ([PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/), [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)).  

---  

## Ateities patobulinimai  

* **Federuotas mokymasis kelių nuomininkų tarpuje** – dalintis anonimizuotais spūsties modeliais tarp partnerių organizacijų, išlaikant duomenų privatumą.  
* **Prognozinė planavimo sistema** – sujungti RCA su sustiprintu planavimo algoritmu, kuris proaktyviai paskirsto peržiūros darbuotojų talpą prieš atsirandant spūstims.  
* **Paaiškinimo DI UI** – vizualizuoti GNN dėmesio žemėlapius tiesiai KG, leidžiant atitikties specialistams auditą patikrinti, kodėl mazgas gavo aukštą rizikos balą.  

---  

## Išvada  

Saugos klausimynai nebe tik paprastas kontrolinis sąrašas – tai strateginis kontaktinis taškas, formuojantis pajamas, rizikos poziciją ir įmonės reputaciją. Įdiegus **DI‑valdomą Šakninių priežasčių analizę** į klausimynų gyvenimo ciklą, organizacijos perkelia operacijas nuo reakcijos prie proactive, duomenimis pagrįstų sprendimų.

Derindami **procesų kasybą**, **žinių grafiko raisonementą**, **grafinius neuroninius tinklus** ir **generatyvų RAG**, paverčiame neapdorotas veiklos žurnalo įrašus aiškiais, veiksmais pagrįstais įžvalgomis – trumpindami atsakymo laiką, mažindami rankinį darbą ir pristatydami matomą ROI.

Jei jūsų komanda jau naudoja Procurize klausimynų orkestravimui, logiškas kitas žingsnis – suteikti jai **RCA variklį**, kuris **paaiškina WHY**, o ne tik **WHAT**. Rezultatas – greitesnis, patikimesnis atitikties procesas, augantis kartu su jūsų verslu.