
# Bank Soalan AI Adaptif Merevolusikan Penciptaan Soal Selidik Keselamatan

Enterprises today wrestle with an ever‑growing mountain of security questionnaires—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), C‑5, and dozens of bespoke vendor assessments. Each new regulation, product launch, or internal policy change can render a previously valid question obsolete, yet teams still spend hours manually curating, version‑controlling, and updating these questionnaires.  

**Bagaimana jika soal selidik itu sendiri boleh berkembang secara automatik?**  

In this article we explore a **generative‑AI powered Adaptive Question Bank (AQB)** that learns from regulatory feeds, prior responses, and analyst feedback to continuously synthesize, rank, and retire questionnaire items. The AQB becomes a living knowledge asset that fuels Procurize‑style platforms, making every security questionnaire a freshly‑crafted, compliance‑perfect conversation.

---

## 1. Mengapa Bank Soalan Dinamik Penting

| Isu Kesakitan | Pembaikan Tradisional | Penyelesaian Berkuasa AI |
|---------------|-----------------------|---------------------------|
| **Peralihan regulatori** – klausa baru muncul setiap suku tahun | Audit manual piawaian, kemas kini hamparan | Pengambilan suapan regulatori masa nyata, penjanaan soalan automatik |
| **Usaha pendua** – pelbagai pasukan mencipta semula soalan serupa | Repositori pusat dengan penandaan kabur | Pengelompokan kesamaan semantik + gabungan automatik |
| **Liputan lapuk** – soalan warisan tidak lagi sepadan dengan kawalan | Kitar semak berkala (sering terlepas) | Skoring keyakinan berterusan & pencetus pensaraan |
| **Geseran vendor** – soalan terlalu generik menyebabkan perbincangan berulang | Suntingan khusus per‑vendor | Penyesuaian soalan berasaskan persona melalui prompt LLM |

The AQB addresses these issues by turning question creation into an **AI‑first, data‑driven workflow** rather than a periodic maintenance chore.

---

## 2. Arkitek Teras Bank Soalan Adaptif

```mermaid
graph TD
    A["Enjin Suapan Peraturan"] --> B["Penormalisasi Peraturan"]
    B --> C["Lapisan Pengekstrakan Semantik"]
    D["Korpus Soal Selidik Sejarah"] --> C
    E["Penjana Prompt LLM"] --> F["Modul Sintesis Soalan"]
    C --> F
    F --> G["Enjin Skor Soalan"]
    G --> H["Simpanan Penarafan Adaptif"]
    I["Gelung Maklum Balas Pengguna"] --> G
    J["Pemetaan Ontologi"] --> H
    H --> K["API Integrasi Procurize"]
```

*All node labels are wrapped in double quotes as required by the Mermaid specification.*

**Penjelasan komponen**

1. **Enjin Suapan Peraturan** – menarik kemas kini daripada badan rasmi (contohnya **[NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)**, portal EU **[GDPR](https://gdpr.eu/)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, konsortium industri) menggunakan RSS, API, atau paip web‑scraping.  
2. **Penormalisasi Peraturan** – menukar format heterogen (PDF, HTML, XML) kepada skema JSON bersepadu.  
3. **Lapisan Pengekstrakan Semantik** – menggunakan Pengenalan Entiti Bernama (NER) dan pengekstrakan hubungan untuk mengenal pasti kawalan, obligasi, dan faktor risiko.  
4. **Korpus Soal Selidik Sejarah** – bank soalan yang telah dijawab, diberi anotasi dengan versi, hasil, dan sentimen vendor.  
5. **Penjana Prompt LLM** – menyusun prompt few‑shot yang mengarahkan model bahasa besar (contohnya Claude‑3, GPT‑4o) menghasilkan soalan baru yang selaras dengan obligasi yang dikesan.  
6. **Modul Sintesis Soalan** – menerima output LLM mentah, menjalankan pemprosesan selepas (pemeriksaan tatabahasa, pengesahan istilah undang‑undang) dan menyimpan soalan calon.  
7. **Enjin Skor Soalan** – menilai setiap calon berdasarkan **kaitan**, **kebaruan**, **kejelasan**, dan **impak risiko** menggunakan gabungan heuristik berasaskan peraturan dan model penarafan terlatih.  
8. **Simpanan Penarafan Adaptif** – menyimpan top‑k soalan per domain peraturan, dikemas kini setiap hari.  
9. **Gelung Maklum Balas Pengguna** – merekod penerimaan peninjau, jarak edit, dan kualiti respons untuk menala model skor.  
10. **Pemetaan Ontologi** – menyelaraskan soalan yang dihasilkan dengan taksonomi kawalan dalaman (contohnya **[NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)**, COSO) untuk pemetaan seterusnya.  
11. **API Integrasi Procurize** – mendedahkan AQB sebagai perkhidmatan yang boleh auto‑populasi borang soal selidik, mencadangkan soalan susulan, atau memberi amaran kepada pasukan tentang liputan yang hilang.

---

## 3. Dari Suapan ke Soalan: Saluran Penjanaan

### 3.1 Mengambil Perubahan Regulatori
- **Kekerapan:** Berterusan (push via webhook bila ada, tarik setiap 6 jam jika tidak).  
- **Transformasi:** OCR untuk PDF yang diimbas → pengekstrakan teks → tokenisasi berbahasa‑agnostik.  
- **Normalisasi:** Memetakan kepada objek “Obligasi” kanonik dengan medan `section_id`, `action_type`, `target_asset`, `deadline`.

### 3.2 Kejuruteraan Prompt untuk LLM
Kami menggunakan **prompt berasaskan templat** yang menyeimbangkan kawalan dan kreativiti:

```
Anda adalah arkitek pematuhan yang merangka item soal selidik keselamatan.
Memandangkan obligasi peraturan berikut, hasilkan soalan ringkas (≤ 150 aksara) yang:
1. Secara langsung menguji obligasi tersebut.
2. Menggunakan bahasa sederhana yang sesuai untuk responden teknikal dan bukan teknikal.
3. Menyertakan petunjuk “jenis bukti” pilihan (contoh: polisi, tangkapan skrin, log audit).

Obligasi: "<obligation_text>"
```

Contoh few‑shot menunjukkan gaya, nada, dan petunjuk bukti, memandu model menjauhi istilah undang‑undang sambil mengekalkan ketepatan.

### 3.3 Pemeriksaan Pasca‑Pemprosesan
- **Penghalang Istilah Undang‑Undang:** Kamus terkurasi menandakan istilah dilarang (contoh “shall” dalam soalan) dan mencadangkan alternatif.  
- **Penapis Pendua:** Penapisan berasaskan kesamaan embeddings (cosine > 0.85) mengaktifkan cadangan gabungan.  
- **Skor Kebolehbacaan:** Flesch‑Kincaid < 12 untuk capaian lebih luas.

### 3.4 Skoring & Penarafan
Model **gradient‑boosted decision tree** mengira skor komposit:

```
Score = 0.4·Relevance + 0.3·Clarity + 0.2·Novelty - 0.1·Complexity
```

Data latihan terdiri daripada soalan sejarah yang dilabel oleh penganalisis keselamatan (tinggi, sederhana, rendah). Model dilatih semula setiap minggu dengan maklum balas terkini.

---

## 4. Menyelaraskan Soalan Mengikut Persona

Pemegang kepentingan yang berbeza (CTO, Jurutera DevOps, Penasihat Undang‑Undang) memerlukan frasa berbeza. AQB menggunakan **embedding persona** untuk memodulasi output LLM:

- **Persona Teknikal:** Menekankan butiran pelaksanaan, mengundang pautan artifak (contoh log pipeline CI/CD).  
- **Persona Eksekutif:** Fokus pada tadbir urus, kenyataan polisi, dan metrik risiko.  
- **Persona Undang‑Undang:** Meminta klausa kontrak, laporan audit, dan sijil pematuhan.

Prompt lembut yang mengandungi deskripsi persona disambungkan sebelum prompt utama, menghasilkan soalan yang terasa “asal” bagi responden.

---

## 5. Manfaat Dunia Nyata

| Metrik | Sebelum AQB (Manual) | Selepas AQB (18 bulan) |
|--------|----------------------|------------------------|
| Masa purata mengisi soal selidik | 12 jam per vendor | 2 jam per vendor |
| Kelengkapan liputan soalan | 78 % (diukur melalui pemetaan kawalan) | 96 % |
| Bilangan soalan pendua | 34  per soal selidik | 3  per soal selidik |
| Kepuasan penganalisis (NPS) | 32 | 68 |
| Insiden peralihan regulatori | 7  per tahun | 1  per tahun |

*Angka diperoleh daripada kajian kes SaaS multitenan merangkumi 300 vendor dalam tiga vertikal industri.*

---

## 6. Melaksanakan AQB di Organisasi Anda

1. **Pengambilan Data** – Eksport repositori soal selidik sedia ada (CSV, JSON, atau melalui API Procurize). Sertakan sejarah versi dan pautan bukti.  
2. **Langganan Suapan Regulatori** – Daftar sekurang‑kurangnya tiga suapan utama (contohnya **[NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)**, EU **[GDPR](https://gdpr.eu/)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**) untuk memastikan kepelbagaian.  
3. **Pemilihan Model** – Pilih LLM berhost dengan SLA perusahaan. Untuk keperluan on‑premise, pertimbangkan model sumber‑terbuka (LLaMA‑2‑70B) yang ditala pada teks pematuhan.  
4. **Integrasi Maklum Balas** – Letakkan widget UI ringan di dalam penyunting soal selidik anda yang membolehkan penilai **Terima**, **Sunting**, atau **Tolak** cadangan AI. Tangkap acara interaksi untuk pembelajaran berterusan.  
5. **Tadbir Urus** – Bentuk **Lembaga Penjagaan Bank Soalan** yang terdiri daripada pemimpin pematuhan, keselamatan, dan produk. Lembaga mengkaji pensaraan berimpak tinggi dan meluluskan pemetaan regulatori baru setiap suku tahun.

---

## 7. Arah Masa Depan

- **Fusi Silang‑Regulatori:** Menggunakan **lapisan grafik pengetahuan** untuk memetakan obligasi setara merentasi piawaian, membolehkan satu soalan yang dihasilkan memenuhi pelbagai rangka kerja.  
- **Pengembangan Berbilang Bahasa:** Menggabungkan AQB dengan **lapisan terjemahan mesin neural** untuk menghasilkan soalan dalam lebih 12 bahasa, diselaraskan dengan nuansa pematuhan setempat.  
- **Radar Peraturan Ramalan:** Model siri masa yang meramalkan tren regulatori akan datang, memaksa AQB untuk *pra‑menjana* soalan bagi klausa yang dijangka muncul.

---

## See Also