
# Dynamiczna Orkiestracja Dowodów napędzana AI dla Kwestionariuszy Bezpieczeństwa w Zakupach

## Dlaczego tradycyjna automatyzacja kwestionariuszy się zacina

Kwestionariusze bezpieczeństwa — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/), oraz dziesiątki formularzy specyficznych dla dostawców — są strażnikami transakcji B2B SaaS.  
Większość organizacji nadal polega na **ręcznym kopiowaniu‑wklejaniu**:

1. **Zlokalizuj** odpowiedni dokument z polityką lub kontrolą.  
2. **Wydobądź** dokładny fragment, który odpowiada na pytanie.  
3. **Wklej** go do kwestionariusza, często po krótkiej edycji.  
4. **Śledź** wersję, recenzenta i ścieżkę audytu w oddzielnym arkuszu kalkulacyjnym.

Wady tego podejścia są dobrze udokumentowane:

* **Czasochłonne** — średni czas realizacji 30‑pytaniowego kwestionariusza przekracza 5 dni.  
* **Błędy ludzkie** — niepasujące fragmenty, przestarzałe odniesienia i pomyłki przy kopiowaniu‑wklejaniu.  
* **Dryf zgodności** — gdy polityki się zmieniają, odpowiedzi stają się nieaktualne, co naraża organizację na uwagi audytowe.  
* **Brak pochodności** — audytorzy nie widzą jasnego powiązania między odpowiedzią a podstawowym dowodem kontroli.

Dynamic Evidence Orchestration (DEO) firmy Procurize rozwiązuje każdy z tych problemów dzięki silnikowi AI‑first, opartemu na grafie, który nieustannie się uczy, weryfikuje i aktualizuje odpowiedzi w czasie rzeczywistym.

## Podstawowa architektura Dynamic Evidence Orchestration

Na wysokim poziomie DEO jest **warstwą orkiestracji mikro‑serwisów**, umieszczoną pomiędzy trzema kluczowymi domenami:

* **Policy Knowledge Graph (PKG)** — semantyczny graf modelujący kontrole, klauzule, artefakty dowodowe i ich powiązania w różnych ramach.  
* **LLM‑Powered Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** — duży model językowy, który pobiera najbardziej istotne dowody z PKG i generuje sfinalizowaną odpowiedź.  
* **Workflow Engine** — menedżer zadań w czasie rzeczywistym, przydzielający odpowiedzialności, rejestrujący komentarze recenzentów i zapisujący pochodność.

Poniższy diagram Mermaid wizualizuje przepływ danych:

```mermaid
graph LR
    A["Questionnaire Input"] --> B["Question Parser"]
    B --> C["RAG Engine"]
    C --> D["PKG Query Layer"]
    D --> E["Evidence Candidate Set"]
    E --> F["Scoring & Ranking"]
    F --> G["Draft Answer Generation"]
    G --> H["Human Review Loop"]
    H --> I["Answer Approval"]
    I --> J["Answer Persisted"]
    J --> K["Audit Trail Ledger"]
    style H fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Policy Knowledge Graph (PKG)

* **Węzły** reprezentują kontrole, klauzule, pliki dowodowe (PDF, CSV, repozytoria kodu) oraz ramy regulacyjne.  
* **Krawędzie** opisują zależności typu *„implementuje”, „odnosi‑się do”, „zaktualizowane‑przez”*.  
* PKG jest **inkrementalnie aktualizowany** przy pomocy zautomatyzowanych potoków pobierania dokumentów (DocAI, OCR, hooki Git).

### 2. Retrieval‑Augmented Generation

* LLM otrzymuje **tekst pytania** oraz **okno kontekstowe** zawierające top‑k kandydatów dowodowych zwróconych z PKG.  
* Dzięki RAG model syntezuje zwięzłą, zgodną odpowiedź, zachowując **cytacje** jako przypisy w markdown.

### 3. Real‑Time Workflow Engine

* Przydziela szkic odpowiedzi **ekspertowi tematycznemu** (SME) na podstawie **routingu opartego na rolach** (np. inżynier bezpieczeństwa, radca prawny).  
* Rejestruje **wątki komentarzy** i **historię wersji** bezpośrednio podłączone do węzła odpowiedzi w PKG, zapewniając niezmienny zapis audytowy.

## Jak DEO zwiększa szybkość i dokładność

| Metryka | Tradycyjny proces | DEO (pilotaż) |
|--------|-------------------|--------------|
| Średni czas na pytanie | 4 godziny | 12 minut |
| Kroki kopiuj‑wklej | > 5 | 1 (automatyczne wypełnienie) |
| Poprawność odpowiedzi (zaliczenie audytu) | 78 % | 96 % |
| Kompletność pochodności | 30 % | 100 % |

**Główne czynniki poprawy**:

* **Błyskawiczne wyszukiwanie dowodów** — zapytanie grafowe zwraca dokładną klauzulę w < 200 ms.  
* **Generowanie oparte na kontekście** — LLM unika halucynacji, bazując odpowiedzi na rzeczywistych dowodach.  
* **Ciągła weryfikacja** — detektory dryfu polityk sygnalizują przestarzałe dowody, zanim trafią do recenzenta.

## Plan wdrożenia dla przedsiębiorstw

1. **Ingestja dokumentów**  
   * Połącz istniejące repozytoria polityk (Confluence, SharePoint, Git).  
   * Uruchom potoki DocAI, aby wyodrębnić strukturalne klauzule.

2. **Bootstrapping PKG**  
   * Wypełnij graf węzłami dla każdej ramy ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) itp.).  
   * Zdefiniuj taksonomię krawędzi (implementuje → kontrole, odnosi‑się → polityki).

3. **Integracja LLM**  
   * Wdrożenie dostrojonego LLM (np. GPT‑4o) z adapterami RAG.  
   * Skonfiguruj rozmiar okna kontekstowego (k = 5 kandydatów dowodowych).

4. **Dostosowanie workflow**  
   * Mapuj role SME na węzły grafu.  
   * Ustaw boty Slack/Teams do powiadomień w czasie rzeczywistym.

5. **Pilotażowy kwestionariusz**  
   * Przeprowadź test na małym zestawie kwestionariuszy dostawców (≤ 20 pytań).  
   * Zbieraj metryki: czas, liczba edycji, opinie audytowe.

6. **Uczące się iteracje**  
   * Zwrotne informacje od recenzentów wprowadzaj do pętli treningowej RAG.  
   * Aktualizuj wagi krawędzi PKG na podstawie częstotliwości użycia.

## Najlepsze praktyki dla trwałej orkiestracji

* **Utrzymuj jednokrotne źródło prawdy** — nie przechowuj dowodów poza PKG; używaj jedynie odnośników.  
* **Kontrola wersji polityk** — traktuj każdą klauzulę jako artefakt śledzony w Git; PKG zapisuje hash commita.  
* **Wykorzystuj alerty dryfu polityk** — automatyczne powiadomienia, gdy data ostatniej modyfikacji kontroli przekracza ustalony próg zgodności.  
* **Audytowalne przypisy** — wymuszaj styl cytowania zawierający ID węzła (np. `[evidence:1234]`).  
* **Prywatność na pierwszym miejscu** — szyfruj pliki dowodowe w spoczynku i używaj dowodów zero‑knowledge przy poufnych pytaniach vendorów.

## Przyszłe usprawnienia

* **Uczenie federacyjne** — dzielenie się anonimizowanymi aktualizacjami modelu pomiędzy wieloma klientami Procurize w celu poprawy rankingu dowodów bez ujawniania własnych polityk.  
* **Integracja dowodów zero‑knowledge** — pozwól vendorom weryfikować integralność odpowiedzi bez ujawniania podstawowych dowodów.  
* **Dynamiczny pulpit wskaźników zaufania** — połączenie latencji odpowiedzi, świeżości dowodów i wyników audytów w czasie rzeczywistym w formie mapy ryzyka.  
* **Asystent głosowy** — umożliwienie SME akceptacji lub odrzucenia generowanych odpowiedzi poprzez naturalne polecenia głosowe.

## Zakończenie

Dynamic Evidence Orchestration redefiniuje sposób udzielania odpowiedzi na kwestionariusze bezpieczeństwa w zakupach. Dzięki połączeniu **semantycznego grafu polityk**, **LLM‑napędowanego RAG** oraz **silnika workflow w czasie rzeczywistym**, Procurize eliminuje ręczne kopiowanie‑wklejanie, zapewnia pełną pochodność i znacząco skraca czasy reakcji. Dla każdej organizacji SaaS, która chce przyspieszyć proces sprzedaży przy jednoczesnym zachowaniu gotowości do audytu, DEO jest naturalnym kolejnym krokiem w drodze do pełnej automatyzacji zgodności.