# Orchestrarea Dinamică a Dovezilor prin AI pentru Chestionarele de Securitate în Achiziții

## De ce se blochează automatizarea tradițională a chestionarelor

Chestionarele de securitate — [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/), și zeci de formulare specifice furnizorilor — sunt gardienii tranzacțiilor B2B SaaS.  
Majoritatea organizațiilor încă se bazează pe un flux de lucru **manual de copiere‑lipire**:

1. **Localizează** documentul de politică sau control relevant.  
2. **Extrage** clauza exactă care răspunde la întrebare.  
3. **Lipește** textul în chestionar, de cele mai multe ori după o mică editare.  
4. **Urmărește** versiunea, revizuirile și istoricul auditului într-un spreadsheet separat.

Dezavantajele sunt bine documentate:

* **Consumatoare de timp** – timpul mediu de răspuns pentru un chestionar de 30 de întrebări depășește 5 zile.  
* **Eroare umană** – clauze nepotrivite, referințe expirate și greșeli de copiere‑lipire.  
* **Derapaj de conformitate** – pe măsură ce politicile evoluează, răspunsurile devin învechite, expunând organizația la constatări de audit.  
* **Fără proveniență** – auditorii nu pot vedea o legătură clară între răspuns și dovezile de control subiacente.

**Orchestrarea Dinamică a Dovezilor (DEO)** de la Procurize abordează fiecare dintre aceste puncte dur cu un motor AI‑first, bazat pe graf, care învață continuu, validează și actualizează răspunsurile în timp real.

## Arhitectura de bază a Orchestrării Dinamice a Dovezilor

La nivel înalt, DEO este un **strat de orchestrare a micro‑serviciilor** care stă între trei domenii cheie:

* **Graf de Cunoștințe al Politicilor (PKG)** – un graf semantic care modelează controale, clauze, artefacte de dovezi și relațiile lor în cadrul diferitelor reglementări.  
* **Generare Îmbogățită prin Recuperare (RAG) alimentată de LLM** – un model de limbaj mare care recuperează cele mai relevante dovezi din PKG și generează un răspuns rafinat.  
* **Motor de Flux de Lucru** – un manager de sarcini în timp real care atribuie responsabilități, captează comentariile revizorilor și înregistrează proveniența.

Diagrama Mermaid de mai jos vizualizează fluxul de date:

```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. Graf de Cunoștințe al Politicilor (PKG)

* **Nodurile** reprezintă controale, clauze, fișiere de dovezi (PDF, CSV, repository‑uri de cod) și cadre de reglementare.  
* **Muchiile** capturează relații precum *„implementează”, „referențiază”, „actualizat‑de”*.  
* PKG este **actualizat incremental** prin tuburi de ingestie automate de documente (DocAI, OCR, hook‑uri Git).

### 2. Generare Îmbogățită prin Recuperare

* LLM primește **textul întrebării** și o **fereastră de context** alcătuită din cei mai buni *k* candidați de dovezi returnați de PKG.  
* Folosind RAG, modelul sintetizează un răspuns concis și conform, păstrând **citațiile** ca note de subsol în markdown.

### 3. Motor de Flux de Lucru în Timp Real

* Atribuie răspunsul ciornă **expertului subiect‑materie** (SME) pe baza **rutării bazate pe roluri** (de ex., inginer securitate, consilier juridic).  
* Capturează **fire de comentarii** și **istoricul versiunilor** direct atașate nodului de răspuns în PKG, asigurând un jurnal de audit imuabil.

## Cum îmbunătățește DEO viteza și acuratețea

| Metrică | Proces tradițional | DEO (Pilot) |
|--------|---------------------|------------|
| Timp mediu per întrebare | 4 ore | 12 minute |
| Pași manuali de copiere‑lipire | 5+ | 1 (autocompletare) |
| Corectitudine răspuns (audit aprobat) | 78 % | 96 % |
| Completitudine proveniență | 30 % | 100 % |

**Factorii cheie de îmbunătăție:**

* **Recuperare instantă a dovezilor** – interogarea graf rezolvă clauza exactă în < 200 ms.  
* **Generare conștientă de context** – LLM evită halucinațiile prin ancorarea răspunsurilor în dovezi reale.  
* **Validare continuă** – detectoarele de deriva a politicilor semnalizează dovezile învechite înainte de a ajunge la revizor.

## Plan de implementare pentru întreprinderi

1. **Ingestia documentelor**  
   * Conectează depozitele de politici existente (Confluence, SharePoint, Git).  
   * Rulează tuburi DocAI pentru a extrage clauze structurate.

2. **Bootstrapping PKG**  
   * Populează graful cu noduri pentru fiecare cadru ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), etc.).  
   * Definește taxonomia de muchii (implementează → controale, referențiază → politici).

3. **Integrarea LLM**  
   * Deployează un LLM fin‑tunat (ex.: GPT‑4o) cu adaptoare RAG.  
   * Configurează dimensiunea ferestrei de context (k = 5 candidați de dovezi).

4. **Personalizarea fluxului de lucru**  
   * Mapează rolurile SME la nodurile graf.  
   * Configurează boți Slack/Teams pentru notificări în timp real.

5. **Pilot de chestionar**  
   * Rulează un set mic de chestionare de furnizori (≤ 20 de întrebări).  
   * Capturează metrici: timp, număr de editări, feedback audit.

6. **Învățare iterativă**  
   * Transferă editările revizorilor în bucla de antrenament RAG.  
   * Actualizează greutățile muchiilor PKG pe baza frecvenței de utilizare.

## Cele mai bune practici pentru o orchestrare sustenabilă

* **Menține o singură sursă de adevăr** – nu stoca niciodată dovezi în afara PKG; folosește doar referințe.  
* **Control versiune pentru politici** – tratează fiecare clauză ca un artefact urmărit prin Git; PKG înregistrează hash‑ul commit‑ului.  
* **Folosește alerte de deriva a politicilor** – alerte automate când data ultimei modificări a unui control depășește pragul de conformitate.  
* **Note de subsol audibile** – impune un stil de citare care include ID‑urile nodurilor (ex.: `[evidence:1234]`).  
* **Prioritate confidențialitate** – criptează fișierele de dovezi în repaus și utilizează verificări zero‑knowledge pentru întrebări confidențiale ale furnizorilor.

## Îmbunătățiri viitoare

* **Învățare federată** – partajează actualizări de model anonimizate între mai mulți clienți Procurize pentru a îmbunătăți rangarea dovezilor fără a expune politici proprietare.  
* **Integrare de dovezi cu zero‑knowledge proof** – permite furnizorilor să verifice integritatea răspunsului fără a dezvălui dovezile subiacente.  
* **Dashboard dinamic de scor de încredere** – combină latența răspunsului, prospețimea dovezilor și rezultatele auditului într-o hartă de risc în timp real.  
* **Asistent vocal** – permite SME‑urilor să aprobe sau să respingă răspunsurile generate prin comenzi în limbaj natural.

## Concluzie

Orchestrarea Dinamică a Dovezilor redefinește modul în care sunt răspunse chestionarele de securitate în achiziții. Prin îmbinarea unui **graf semantic de politici** cu **RAG alimentat de LLM** și un **motor de flux de lucru în timp real**, Procurize elimină copierea‑lipirea manuală, garantează proveniența și reduce dramatic timpii de răspuns. Pentru orice organizație SaaS care dorește să accelereze încheierea contractelor păstrându‑se pregătită pentru audit, DEO reprezintă următorul upgrade logic în călătoria spre automatizarea conformității.
```