
# AI nuotaikos analizės panaudojimas siekiant numatyti tiekėjo klausimyno rizikas

Greitai besikeičiančio SaaS saugumo ir atitikties peizaže tiekėjai yra bombarduojami klausimynais, kurių turinys svyruoja nuo trumpų „Taip/Ne“ patikrinimų iki išsamių pasakojimo formos prašymų. Nors tokios platformos kaip Procurize jau puikiai automatizuoja atsakymų generavimą, įrodymų kaupimą ir audito takų palaikymą, atsiranda nauja sritis: **AI‑valdomas nuotaikos analizavimas** klausimyno tekstui. Interpretuodama toną, pasitikėjimą ir subtilius laisvai formuluojamų atsakymų užuominas, organizacijos gali prognozuoti paslėptas rizikas dar prieš jas materializuodamos, efektyviau paskirstyti sprendimo išteklius ir galiausiai sutrumpinti pardavimų ciklą.

> **Kodėl svarbi nuotaika** – Tiekėjo atsakymas, skambintis „pasitikintis“, tačiau turintis atsargų kalbėjimą („mes *tikime*, kad kontrolė yra pakankama“) dažnai rodo atitikties spragą, kurią paprastas raktažodžių atitikimas nepastebėtų. Nuotaikos analizė paverčia šiuos kalbos niuansus į kiekybinius rizikos balus, tiesiogiai tiekiant juos į rizikos valdymo procesus.

Toliau išsamiai nagrinėsime techninę architektūrą, praktinius įgyvendinimo žingsnius ir verslo poveikį, susijusį su nuotaikos analizės integravimu į klausimyno automatizavimo platformą.

---

## 1. Nuo teksto iki rizikos: pagrindinė koncepcija

Įprasta klausimyno automatizacija remiasi **taisyklių pagrindu sukurtomis atitiktimis** (pvz., „Jei kontrolė X yra, atsakykite „Taip““). Nuotaikos analizė prideda **probabilistinį sluoksnį**, kuris įvertina:

| Matmuo | Ką jis fiksuoja | Pavyzdys |
|--------|-----------------|----------|
| **Pasitikėjimas** | Įvertinimo tikrumo laipsnis | „Mes **esame įsitikinę**, kad šifravimas yra taikomas.“ vs. „Mes **manome**, kad šifravimas yra taikomas.“ |
| **Neiginys** | Neigiamų modifikatorių buvimas | „Mes **ne**saugome duomenų grynu tekstu.“ |
| **Rizikos tonas** | Bendra rizikos kalba (pvz., „didelė rizika“, „kritinė“ ) | „Tai yra **kritinė** pažeidžiamumas.“ |
| **Laiko nuoroda** | Laiko indikacija (ateities – priešingu atveju – dabartinė) | „Mes **planuojame** įdiegti MFA iki Q4.“ |

Kiekvienas matmuo paverčiamas **skaitine savybe** (0‑1 intervale). Svoriuota agregacija sukuria **Nuotaikos Rizikos Balą (SRS)** kiekvienam atsakymui, kuris vėliau sujungiamas į visą klausimyno lygmenį.

---

## 2. Architektūros schema

Žemiau pateikiamas aukšto lygio Mermaid diagramos pavyzdys, parodantis, kaip nuotaikos analizė integruojama į esamą Procurize darbo eigą.

```mermaid
graph TD
    A[Incoming Questionnaire] --> B[Answer Draft Generation (LLM)]
    B --> C[Evidence Retrieval Module]
    C --> D[Draft Review & Collaboration]
    D --> E[Sentiment Analyzer]
    E --> F[Sentiment Risk Score (SRS)]
    F --> G[Risk Prioritization Engine]
    G --> H[Actionable Insights Dashboard]
    H --> I[Automated Task Assignment]
    I --> J[Remediation & Evidence Update]
    J --> K[Audit Trail & Compliance Report]
```

**Svarbūs komponentai:**

- **Sentiment Analyzer** – Naudoja smulkiai sureguliuotą transformatorių (pvz., RoBERTa‑Sentiment) su domeno specifiniais duomenimis.  
- **SRS Engine** – Normalizuoja ir svorio priskiria nuotaikos matmenims.  
- **Risk Prioritization Engine** – Kombinuoja SRS su esamais rizikos modeliais (pvz., GNN‑pagrįstu įrodymų priskyrimu) aukštos įtakos elementams išryškinti.  
- **Insights Dashboard** – Vizualizuoja rizikos šiltnamio žemėlapius, pasitikėjimo intervalus ir laiko tendencijas.

---

## 3. Sentimentų modelio kūrimas

### 3.1 Duomenų rinkimas

| Šaltinis | Turinys | Anotacija |
|----------|---------|-----------|
| Istoriniai klausimyno atsakymai | Laisvai formuluojamas tekstas iš ankstesnių auditų | Žmonės žymi Pasitikėjimą (Aukštas/Medium/Žemas), Neiginį, Rizikos toną |
| Saugumo politikos dokumentai | Formali kalba kaip nuoroda | Automatiškai išgaunama domeno specifinė terminologija |
| Išoriniai atitikties tinklaraščiai | Realios diskusijos apie riziką | Naudojama silpna priežiūra etikečių plėtrai |

Apytiksliai **30 tūkst. anotuotų atsakymų iškarpų** buvo pakankama modelio smulkinimui.

### 3.2 Modelio smulkinimas

```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("roberta-base", num_labels=4)  # Confidence, Negation, Risk Tone, Temporal
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=TrainingArguments(
        output_dir="./sentiment_model",
        per_device_train_batch_size=32,
        num_train_epochs=3,
        evaluation_strategy="epoch",
        learning_rate=2e-5,
    ),
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)
trainer.train()
```

Modelis išskiria keturis logitus, kuriuos po sigmoidų transformuojame į tikimybes.

### 3.3 Balų skaičiavimo logika

```python
def compute_srs(probabilities, weights):
    # probabilities: dict with keys ['conf', 'neg', 'tone', 'temp']
    # weights: domain‑specific importance factors
    score = sum(probabilities[k] * weights.get(k, 1.0) for k in probabilities)
    return round(score, 3)  # 0‑1 scale
```

Svoriai gali būti reguliuojami pagal konkretų reguliavimo rėmelį (pvz., GDPR gali labiau vertinti „Temporal“ užuominas dėl duomenų saugojimo įsipareigojimų).

---

## 4. Integravimas į Procurize

### 4.1 API kabutė

Procurize jau turi **Webhook** po „Draft Review“ etapo. Pridedant naują prenumeratorių:

```json
POST /webhooks/sentiment
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-1122-001",
  "answers": [
    {"question_id": "Q1", "text": "We are confident..."},
    {"question_id": "Q2", "text": "We plan to implement..."}
  ]
}
```

Nuotaikos paslauga grąžina:

```json
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-1122-001",
  "srs_per_answer": {"Q1": 0.78, "Q2": 0.45},
  "overall_srs": 0.62,
  "risk_flags": ["Low confidence on encryption control"]
}
```

### 4.2 Naudotojo sąsajos patobulinimai

- **Šiltnamio žemėlapio persidengimas** klausimynų sąraše, spalvai nurodant bendrą SRS.  
- **Į eilutę įterpti rizikos žymėjimai** šalia kiekvieno atsakymo, su „tooltip“, paaiškinančiu nuotaikos variklius.  
- **Masinis eksportavimas** auditoriams, kad galėtų peržiūrėti pažymėtus elementus.

---

## 5. Verslo poveikis: kiekybinės naudos

| Rodiklis | Prieš nuotaikos analizę (bazinė) | Po nuotaikos integracijos | Δ Patobulinimas |
|----------|----------------------------------|---------------------------|-----------------|
| Vidutinis klausimyno vykdymo laikas | 12 dienų | 9 dienos | **‑25 %** |
| Rankinis perdirbimas dėl dviprasmiškų atsakymų | 18 % | 7 % | **‑61 %** |
| Aukštos rizikos sprendimo laikas | 5 dienos | 3 dienos | **‑40 %** |
| Auditoriaus pasitenkinimo balas (1‑10) | 7,2 | 8,6 | **+20 %** |

Įmonės, įgyvendinusios nuotaikos sluoksnį, pranešė **greitesnį sutarčių užbaigimą**, nes pardavimų komandos galėjo proaktyviai spręsti aukštos rizikos klausimus dar prieš auditų etapą.

---

## 6. Praktinis įgyvendinimo vadovas

### Žingsnis 1: Bazinė įvertinimo analizė  
- Išeksportuokite nesenų klausimynų atsakymų pavyzdį.  
- Atlikite rankinę nuotaikos auditą, kad identifikuotumėte dažniausiai pasitaikančias atsargų išraiškas.

### Žingsnis 2: Modelio įdiegimas  
- Patalpinkite smulkinamą modelį kaip **serverless funkciją** (AWS Lambda, Google Cloud Functions) su < 200 ms vėlavimu vienam atsakymui.  
- Sukurkite **monitoringo** mechanizmą, kuris aptiks modelio nuokrypį (pvz., staigus žemas pasitikėjimo balų pakilimas).

### Žingsnis 3: Rizikos svorių konfigūracija  
- Bendradarbiaukite su atitikties specialistais, kad apibrėžtumėte **rėmelio‑specifinius svorius** (SOC 2, ISO 27001, GDPR).  

### Žingsnis 4: Procurize darbo eigų išplėtimas  
- Pridėkite nuotaikos webhook prenumeratorių.  
- Pritaikykite skydelio valdiklius, kad rodyti SRS šiltnamio žemėlapius.

### Žingsnis 5: Nuolatinio mokymosi ciklas  
- Surinkite auditorijų atsiliepimus (pvz., „klaidingai teigiamas“ žymėjimas) ir naudokite juos mokymo duomenims.  
- Planuokite **ketvirtinius modelio pertreniruojimus**, kad įtrauktumėte naują reguliavimo terminologiją.

---

## 7. Išplėstiniai tematikos

### 7.1 Daugiažodė nuotaika  
Dauguma SaaS tiekėjų veikia globaliai; nuotaikos analizės išplėtimas į **ispanų, vokiečių ir mandarinų kalbas** reikalauja daugiakalbių transformatorių (pvz., XLM‑R). Smulkinimas atliekamas su išverstu atsakymų rinkiniu, išlaikant domeno terminus.

### 7.2 Sujungimas su Žinių grafais  
Sujunkite SRS su **Atitikties Žinių Grafu (CKG)**, kuris susieja kontrolės, politikos ir įrodymų mazgus. Briaunų svoris gali būti koreguojamas pagal nuotaikos balą, todėl grafas tampa **rizikos sąmoningu**. Tai leidžia **grafų neuronų tinklams (GNN)** efektyviau parinkti įrodymus žemai pasitikėjimo atsakymams.

### 7.3 Paaiškinama AI (XAI) nuotaikai  
Naudokite **SHAP** arba **LIME**, kad paryškintumėte žodžius, turinčius didžiausią įtaką pasitikėjimo balui. Šie žodžiai rodomi naudotojo sąsajoje kaip **pažymėti tokenai**, suteikiant skaidrumą ir skatinant pasitikėjimą AI sistemomis.

---

## 8. Rizikos ir jų švelninimas

| Rizika | Aprašymas | Švelninimas |
|--------|-----------|-------------|
| **Modelio šališkumas** | Mokymo duomenys gali neteisingai interpretuoti specifinę pramonės žargoną. | Periodiški šališkumo auditai; įtraukti įvairią tiekėjų žodyną. |
| **Klaidingi teigiami** | Žymėjimas žemu pasitikėjimu kaip aukšta rizika gali švaistyti išteklius. | Reguliuojamos slenkstinės ribos; žmonių patikrinimas „human‑in‑the‑loop“. |
| **Reguliacinė peržiūra** | Reguliuotojai gali kelti klausimus dėl AI generuojamų rizikos vertinimų. | Išsamūs audito žurnalai ir XAI paaiškinimai. |
| **Mastelio problemos** | Didelė įmonė gali pateikti tūkstančius atsakymų vienu metu. | Automatinis išteklių skalavimas, grupavimas į API kvietimus. |

---

## 9. Ateities perspektyvos

1. **Real‑time reguliavimo srautų integracija** – Nuolatinis naujų teisės aktų kalbos įsisavinimas ir momentinis nuotaikos žodynų atnaujinimas.  
2. **Prognoziniai rizikos žemėlapiai** – Susiejant nuotaikos tendencijas su istorine pažeidžiamų duomenų baze, prognozuojama galimos atitikties problemos.  
3. **Zero‑knowledge patikrinimas** – Naudojant homomorfinį šifravimą, nuotaikos skaičiavimas gali vykti šifruotame tekste, saugant tiekėjo konfidencialumą.

Integravus nuotaikos įžvalgas jau šiandien, organizacijos ne tik mažina rankinį darbą, bet ir įgyja **proaktyvų atitikties požiūrį**, kuris pagreitina sandorio vykdymą, apsaugo nuo baudų ir stiprina pasitikėjimą tarp klientų.

---

## 10. Išvada

AI varoma nuotaikos analizė transformuoja neapdorotą tekstinę informaciją saugumo klausimynuose į konkretų, veikiantį rizikos signalą. Tarpant šį sluoksnį su automatizacijos platforma, tokia kaip Procurize, saugumo ir teisės skyrių galimybės:

- Anksti aptikti paslėptą neapibrėžtumą.  
- Prioritetizuoti taisymą dar prieš auditorų pastabas.  
- Skaidriai ir patikimai perteikti rizikos lygį suinteresuotoms pusėms.

Rezultatas – **proaktyvi atitikties aplinka**, kuri pagreitina sandorio pasirašymą, apsaugo nuo reguliacinių nuobaudų ir kuria patikimą partnerystę su klientais.