
# Motorul de rezumare adaptivă a dovezilor pentru chestionare de furnizori în timp real

Întreprinderile de astăzi primesc zeci de chestionare de securitate în fiecare săptămână — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, C5 și un set în creștere de sondaje specifice industrie. Candidații în mod obișnuit copiază răspunsurile într-un formular web, atașează PDF‑uri și apoi petrec ore întregi verificând dacă fiecare dovadă corespunde controalelor declarate. Efortul manual creează puncte de blocaj, crește riscul de inconsistențe și majorează costul afacerii.

**Procurize AI** a rezolvat deja multe puncte dureroase prin orchestrarea sarcinilor, comentarii colaborative și schițe de răspuns generate de IA. Următoarea frontieră este **gestionarea dovezilor**: cum să prezinți artefactul potrivit — politică, raport de audit, instantanee de configurare — în formatul exact pe care îl așteaptă evaluatorul, asigurând totodată că dovada este proaspătă, relevantă și auditabilă.

În acest articol dezvăluim **Motorul de rezumare adaptivă a dovezilor (AESE)** — un serviciu AI auto‑optimizant care:

1. **Identifică** fragmentul de dovadă optim pentru fiecare element de chestionar în timp real.  
2. **Rezuma** fragmentul într-o narațiune concisă și pregătită pentru reglementări.  
3. **Leagă** rezumatul înapoi la documentul sursă într-un graf de cunoaștere versionat.  
4. **Validează** rezultatul în raport cu politicile de conformitate și standardele externe folosind un LLM îmbunătățit cu RAG.  

Rezultatul este un răspuns **cu un singur click** conform, care poate fi revizuit, aprobat sau suprascris de un om, în timp ce sistemul înregistrează o pistă de proveniență rezistentă la manipulare.

---

## De ce gestionarea tradițională a dovezilor nu este suficientă

| Limitație | Abordare clasică | Avantaj AESE |
|-----------|------------------|--------------|
| **Căutare manuală** | Analiștii de securitate răsfoiesc SharePoint, Confluence sau hard‑disk‑uri locale. | Căutare semantică automată peste un depozit federat. |
| **Atașamente statice** | PDF‑uri sau capturi de ecran sunt atașate neschimbate. | Extracție dinamică a secțiunilor necesare, reducând dimensiunea pachetului. |
| **Derapaj de versiune** | Echipele atașează adesea dovezi învechite. | Versionarea nodurilor din graful de cunoaștere garantează cel mai recent artefact aprobat. |
| **Fără raționament contextual** | Răspunsurile sunt copiate literalmente, pierzând nuanță. | Rezumare contextuală condusă de LLM aliniează limbajul cu tonul chestionarului. |
| **Lacune de audit** | Nu există trasabilitate de la răspuns la sursă. | Marginile de proveniență în graf creează o cale de audit verificabilă. |

Aceste lacune se traduc în **timpuri de răspuns cu 30‑50 % mai lungi** și o probabilitate crescută de eșecuri de conformitate. AESE le abordează pe toate într-un singur pipeline coerent.

---

## Arhitectura de bază a AESE

Motorul este construit în jurul a trei straturi strâns cuplate:

1. **Stratul de Recuperare Semantică** – Folosește un index hibrid RAG (vectori densi + BM25) pentru a aduce fragmente candidate de dovezi.  
2. **Stratul de Rezumare Adaptivă** – Un LLM fin‑ajustat cu template‑uri de prompt care se adaptează contextului chestionarului (industrie, reglementare, nivel de risc).  
3. **Stratul Graf de Proveniență** – Un graf de proprietăți care stochează noduri de dovezi, noduri de răspuns și muchii „derived‑from”, îmbogățite cu versionare și hash criptografic.

Mai jos este un diagramă Mermaid care ilustrează fluxul de date de la cererea de chestionar până la răspunsul final.

```mermaid
graph TD
    A["Questionnaire Item"] --> B["Intent Extraction"]
    B --> C["Semantic Retrieval"]
    C --> D["Top‑K Fragments"]
    D --> E["Adaptive Prompt Builder"]
    E --> F["LLM Summarizer"]
    F --> G["Summarized Evidence"]
    G --> H["Provenance Graph Update"]
    H --> I["Answer Publication"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*Toate etichetele nodurilor sunt încadrate în ghilimele duble, conform cerinței.*

---

## Flux de lucru pas cu pas

### 1. Extracție de intenție

Când utilizatorul deschide un câmp al chestionarului, UI‑ul trimite textul brut al întrebării unui model ușor de intentie. Modelul clasifică cererea într-una din mai multe **categorii de dovezi** (politică, raport de audit, configurare, extras de jurnal, atestare terță parte).

### 2. Recuperare semantică

Intenția clasificată declanșează o interogare contra indexul hibrid RAG:

- **Vectori densi** sunt generați de un encoder fin‑ajustat pe corpusul de conformitate al organizației.  
- **BM25** oferă potrivire lexicală pentru citări regulatorii (de ex. „ISO 27001 A.12.1”).

Motorul returnează **Top‑K** (implicit = 5) fragmente, fiecare reprezentat printr-un record de metadate ușor:

```json
{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}
```

### 3. Constructor de prompt adaptiv

Sistemul compune un prompt dinamic care introduce:

- Întrebarea originală din chestionar.  
- Fragmentele de dovezi selectate (ca listă succintă).  
- Ghiduri de ton regulativ (ex.: „folosiți voce pasivă, referiți numere de clauze”).  

Exemplu de fragment de prompt:

```
You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.
```

*(Promptul rămâne în engleză pentru a se potrivi cu modelul LLM; descrierea este tradusă în articol.)*

### 4. Rezumator LLM

Un **LLM adaptat domenial** (de ex. un model de 13 B fin‑ajustat pe 10 k de perechi istorice chestionar‑dovadă) procesează promptul. Modelul generează un rezumat care:

- **Citează** sursa exactă a dovezii (ex.: „vezi Access Control Policy §4.2”).  
- **Păstrează** coerența cu răspunsurile aprobate anterior (prin exemple few‑shot).  

Exemplu tipic de ieșire:

> „Aplicăm principiul celor mai puține privilegii prin controale bazate pe roluri definite în Access Control Policy § 4.2. Permisiunile sunt revizuite trimestrial, conform Audit Report Q3‑2024, care a confirmat 100 % conformitate cu rolurile definite.”

### 5. Actualizare graf de proveniență

Nodul de răspuns este creat în graf cu proprietăți:

- `answer_id`, `question_id`, `generated_at`, `model_version`.  
- Muchii `DERIVED_FROM` care leagă fiecare nod de dovezi sursă.  

Fiecare muchie stochează `hash`‑ul fragmentului sursă, garantând iremovabilitatea. Graful este persistat într-o bază de date susținută de **Merkle‑tree**, permițând dovezi de nealterare și verificare criptografică.

### 6. Publicare răspuns și revizuire umană

Răspunsul generat apare în UI‑ul chestionarului cu un buton **„Vizualizare Dovezi”**. Apăsarea afișează fragmentele legate, versiunile lor și o **semnătură digitală**. Revizorii pot:

- **Aproba** (creează un înregistrare de audit imuabilă).  
- **Edita** (declanșează o nouă versiune a nodului de răspuns).  
- **Respinge** (alimentează bucla de învățare a modelului).  

---

## Învățare prin consolidare din feedback uman (RLHF)

AESE folosește un ciclu de RLHF ușor:

1. Capturează acțiunile revizorului (aprobare/editare/respingere) și timpii de intervenție.  
2. Transformă editările în **date de preferință pereche** (răspuns original vs. editat).  
3. Periodic ajustează LLM‑ul pe aceste preferințe folosind un algoritm Proximal Policy Optimization (PPO).  

În timp, modelul interiorizează frazarea specifică organizației, reducând necesitatea intervențiilor manuale cu până la **70 %**.

---

## Garanții de securitate și conformitate

| Preocupare | Măsură de atenuare AESE |
|------------|------------------------|
| **Scurgere de date** | Toate operațiunile de recuperare și generare au loc în interiorul unui VPC. Greutățile modelului nu părăsesc mediul securizat. |
| **Dovezi nealterabile** | Hash‑uri criptografice stocate pe muchii imutabile ale grafului; orice modificare invalidatează semnătura. |
| **Aliniere regulativă** | Template‑urile de prompt încorporează reguli de citare specifice reglementărilor; modelul este auditat trimestrial. |
| **Confidențialitate** | Informațiile cu date cu caracter personal (PII) sunt redactate în timpul indexării cu un filtru de confidențialitate diferențială. |
| **Explicabilitate** | Răspunsul include un „trasabil al sursei” care poate fi exportat ca jurnal PDF de audit. |

---

## Indicatori de performanță

| Indicator | Baza (manual) | AESE (pilot) |
|-----------|----------------|--------------|
| Timp mediu de răspuns per element | 12 min (căutare + scriere) | 45 sec (rezumat automat) |
| Dimensiune atașament dovadă | 2.3 MB (PDF complet) | 215 KB (fragment extras) |
| Rată de aprobare la prima încercare | 58 % | 92 % |
| Completitudine pistă audit | 71 % (lipsă informații de versiune) | 100 % (bazat pe graf) |

Aceste numere provin dintr-un pilot de șase luni realizat la un furnizor SaaS de dimensiune medie, cu aproximativ 1 200 de elemente de chestionar pe lună.

---

## Integrare cu platforma Procurize

AESE este expus ca un **micro‑serviciu** cu API RESTful:

- `POST /summarize` – primește `question_id` și opțional `context`.  
- `GET /graph/{answer_id}` – returnează date de proveniență în JSON‑LD.  
- `WEBHOOK /feedback` – primește acțiuni de revizor pentru RLHF.

Serviciul poate fi **conectat la orice flux de lucru existent** — fie un sistem de ticketing personalizat, un pipeline CI/CD pentru verificări de conformitate, sau direct în UI‑ul Procurize printr-un SDK JavaScript ușor.

---

## Plan de dezvoltare viitor

1. **Dovezi multimodale** — Incorporarea capturilor de ecran, diagrame de arhitectură și fragmente de cod folosind LLM‑uri cu capabilități vizuale.  
2. **Federare a grafurilor de cunoaștere între organizații** — Permiterea partajării securizate a nodurilor de dovezi între parteneri, păstrând în același timp proveniența.  
3. **Controale de acces Zero‑Trust** — Aplicarea de politici bazate pe atribute la interogările graficului, asigurând că doar rolurile autorizate pot vedea fragmente sensibile.  
4. **Motor de prognoză a reglementărilor** — Combinație AESE cu un model predictiv de trenduri regulatorii pentru a semnaliza în avans eventualele lacune de dovadă.  

---

## Concluzie

Motorul de rezumare adaptivă a dovezilor transformă pasul dureros de „găsește‑și‑atașează” într-o **experiență fluidă, condusă de IA**, care livrează:

- **Viteză** — Răspunsuri în timp real fără a compromite profunzimea.  
- **Precizie** — Rezumare contextuală aliniată la standarde.  
- **Auditabilitate** — Proveniență imuabilă pentru fiecare răspuns.  

Prin împletirea recuperării augmentate prin generare, prompting dinamic și un graf de cunoaștere versionat, AESE ridică standardul automatizării de conformitate. Organizațiile care adoptă această capacitate pot aștepta închideri de contracte mai rapide, risc de audit redus și un avantaj competitiv clar în piața B2B tot mai orientată spre securitate.