
# Tablu de Încredere al AI Explicabil pentru Automatizarea Securizată a Chestionarelor

În peisajul SaaS de astăzi, care evoluează rapid, chestionarele de securitate au devenit un gardian pentru fiecare contract nou. Companiile care încă se bazează pe răspunsuri manuale copiază și lipește petrec săptămâni pregătind dovezi, iar riscul erorii umane crește dramatic. **Procurize AI** deja scurtează acest timp generând răspunsuri dintr-un graf de cunoaștere, dar următoarea frontieră este *încrederea*: cum pot echipele să știe că răspunsul AI este de încredere și de ce a ajuns la acea concluzie?

Intră în scenă **Tabloul de Încredere al AI Explicabil (EACD)** – un strat vizual deasupra motorului existent de chestionare care transformă predicțiile opace în informații acționabile. Tabloul afișează un scor de încredere pentru fiecare răspuns, vizualizează lanțul de dovezi care a susținut predicția și oferă simulări „what‑if” care permit utilizatorilor să exploreze selecții alternative de dovezi. Împreună, aceste capabilități le oferă echipelor de conformitate, securitate și juridice încrederea de a aproba răspunsurile generate de AI în minute, nu în zile.

---

## De ce contează Încrederea și Explicabilitatea

| Punct de Durere | Flux de Lucru Tradițional | Flux AI‑only | Cu EACD |
|-----------------|---------------------------|--------------|---------|
| **Incertaitudine** | Revizorii manuali ghicesc calitatea propriei lucrări. | AI returnează răspunsuri fără niciun indicator de certitudine. | Scorurile de încredere semnalizează instantaneu elementele cu incertitudine scăzută pentru revizuire umană. |
| **Auditabilitate** | Urmele de hârtie sunt împrăștiate în emailuri și unități partajate. | Nu există urmă a fragmentului de politică utilizat. | Întreaga succesiune de dovezi este vizualizată și exportabilă. |
| **Examinare Reglementară** | Auditorii cer dovada raționamentului din spatele fiecărui răspuns. | Dificil de furnizat în timp real. | Tabloul exportă un pachet de conformitate cu metadatele de încredere. |
| **Compromisul Viteză vs. Precizie** | Răspunsuri rapide = risc de eroare ridicat. | Răspunsuri rapide = încredere orbilă. | Permite automatizare calibrată: rapid pentru încredere ridicată, deliberat pentru încredere scăzută. |

**EACD** acoperă golul cuantificând *cât de sigur* este AI (un scor de la 0 % la 100 %) și *de ce* (graficul de dovezi). Aceasta nu doar că satisface auditorii, ci și reduce timpul petrecut pe reverificarea răspunsurilor deja bine înțelese de sistem.

---

## Componentele de Bază ale Tabloului

### 1. Indicatorul de Încredere

- **Scor Numeric** – Varietate de la 0 % la 100 % pe baza distribuției de probabilitate internă a modelului.
- **Codare Cromatică** – Roșu (<60 %), Galben (60‑80 %), Verde (>80 %) pentru scanare vizuală rapidă.
- **Trend Istoric** – Sparkline care arată evoluția încrederii pe versiuni de chestionar.

### 2. Vizualizatorul Traseului de Dovezi

Un diagram **Mermaid** redă calea de graf de cunoaștere care a alimentat răspunsul.

```mermaid
graph TD
    A["Întrebare: Politica de Păstrare a Datelor"] --> B["Model NN prezice răspunsul"]
    B --> C["Clauză de Politică: RetentionPeriod = 90 de zile"]
    B --> D["Evidență de Control: LogRetentionReport v3.2"]
    C --> E["Sursă Politică: [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.8.2"]
    D --> F["Metadate Evidență: ultima_actualizare 2025‑03‑12"]
```

Fiecare nod este clicabil, deschizând documentul de bază, istoricul versiunii sau textul politicii. Graficul se comprimă automat pentru arbori mari de dovezi, oferind o vedere de ansamblu curată.

### 3. Simulatorul What‑If

Utilizatorii pot trage și plasa noduri alternative de dovezi în traseu pentru a vedea cum se modifică încrederea. Este util când o dovadă a fost recent actualizată sau când un client solicită un artefact specific.

### 4. Pachet de Export & Audit

Generare cu un click a unui pachet PDF/ZIP care include:

- Textul răspunsului.
- Scorul de încredere și timestamp-ul.
- Traseul complet de dovezi (JSON + PDF).
- Versiunea modelului și promptul utilizat.

Pachetul este pregătit pentru auditori **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** sau **[GDPR](https://gdpr.eu/)**.

---

## Arhitectura Tehnică din Spatele EACD

Mai jos este o prezentare de ansamblu a serviciilor care alimentează tabloul. Fiecare bloc comunică prin apeluri gRPC securizate și criptate.

```mermaid
graph LR
    UI["Interfață Web (React + ApexCharts)"] --> API["API Tablu (Node.js)"]
    API --> CS["Serviciu Încredere (Python)"]
    API --> EG["Serviciu Grafic Dovezi (Go)"]
    CS --> ML["Inferență LLM (Cluster GPU)"]
    EG --> KG["Stocare Grafic de Cunoaștere (Neo4j)"]
    KG --> KV["BD Politică & Dovezi (PostgreSQL)"]
    ML --> KV
    KV --> LOG["Serviciu Jurnal Audit"]
```

- **Serviciul Încredere** calculează distribuția de probabilitate pentru fiecare răspuns folosind un strat softmax calibrat peste logit‑urile LLM.
- **Serviciul Grafic Dovezi** extrage sub‑graficul minimal care satisfac răspunsul, profitând de algoritmul de drum cel mai scurt al Neo4j.
- **Simulatorul What‑If** rulează o inferență ușoară pe graful modificat, recalculând scorul fără o trecere completă prin model.
- Toate componentele sunt containerizate, orchestrate de **Kubernetes**, și monitorizate de **Prometheus** pentru latență și rate de eroare.

---

## Construirea unui Flux de Lucru Conștient de Încredere

1. **Ingerarea Întrebărilor** – Când un nou chestionar ajunge în Procurize, fiecare întrebare este etichetată cu un *prag de încredere* (implicit 70 %).
2. **Generarea AI** – LLM produce un răspuns și un vector brut de încredere.
3. **Evaluarea Pragului** – Dacă scorul depășește pragul, răspunsul este aprobat automat; în caz contrar este trimis unui revizor uman.
4. **Revizuirea în Tablou** – Revizorul deschide intrarea EACD, examinează traseul de dovezi și aprobă, respinge sau solicită artefacte adiționale.
5. **Bucla de Feedback** – Acțiunile revizorului sunt înregistrate și reintroduse în model pentru calibrare ulterioară (învățare prin întărire pe baza încrederii).

Acest pipeline reduce efortul manual cu aproximativ **45 %**, menținând în același timp o rată de conformitate auditabilă de **99 %**.

---

## Sfaturi Practice pentru Echipele care Depun Tabloul

- **Setați Praguri Dinamice** – Diferite cadre de reglementare au apetite de risc diferite. Configurați praguri mai mari pentru întrebările legate de **[GDPR](https://gdpr.eu/)**.
- **Integrați cu Sistemul de Ticketing** – Conectați coada „încredere scăzută” la Jira sau ServiceNow pentru tranziție fluidă.
- **Recalibrare Periodică** – Rulați un job lunar care recalibrează curbele de încredere folosind cele mai noi rezultate de audit.
- **Training pentru Utilizatori** – Organizați un workshop scurt pentru interpretarea graficului de dovezi; majoritatea inginerilor găsesc formatul vizual intuitiv după o singură sesiune.

---

## Măsurarea Impactului: Un Exemplu de Calcul ROI

| Indicator | Înainte de EACD | După EACD | Îmbunătățire |
|-----------|-----------------|-----------|--------------|
| Timp mediu răspuns | 3,4 ore | 1,2 ore | reducere de 65 % |
| Efort de revizuire manuală | 30 % din întrebări | 12 % din întrebări | reducere de 60 % |
| Escalare de interogări de audit | 8 % din depuneri | 2 % din depuneri | reducere de 75 % |
| Erori legate de încredere | 4 % | 0,5 % | reducere de 87,5 % |

Presupunând că o echipă procesează **200 de chestionare pe trimestru**, timpul salvat se traduce în **≈250 de ore** de muncă ingineresc – echivalentul a aproximativ **37.500 USD** la o rată medie totală de **150 USD/oră**.

---

## Foaia de Parcurs viitoare

| Trimestru | Funcționalitate |
|-----------|-----------------|
| Q1 2026 | **Agregare de încredere cross‑tenant** – compară tendințele de încredere între clienți. |
| Q2 2026 | **Narațiuni AI explicabile** – explicații generate automat în limbaj simplu alături de grafic. |
| Q3 2026 | **Alerte predictive** – notificare proactivă când încrederea pentru un control scade sub o limită de siguranță. |
| Q4 2026 | **Re‑scorare automată la schimbarea reglementărilor** – ingestie de noi standarde (ex. ISO 27701) și recalculare instantă a încrederii pentru răspunsurile affectate. |

Foaia de parcurs menține tabloul aliniat cu cerințele emergente de conformitate și avansurile în interpretabilitatea LLM.

---

## Concluzie

Automatizarea fără transparență este o promisiune falsă. **Tabloul de Încredere al AI Explicabil** transformă motorul puternic LLM al Procurize într-un partener de încredere pentru echipele de securitate și conformitate. Prin expunerea scorurilor de încredere, vizualizarea căilor de dovezi și facilitarea simulărilor what‑if, tabloul reduce timpii de răspuns, scade frecarea în audit și construiește o fundație solidă de dovezi pentru fiecare răspuns.

Dacă organizația dumneavoastră se luptă încă cu volumul manual al chestionarelor, e timpul să treceți la un flux de lucru conștient de încredere. Rezultatul nu este doar încheierea mai rapidă a contractelor, ci și o postură de conformitate care poate fi *demonstrată* — nu doar *pretinsă*.

---

## <span class='highlight-content'>Vezi</span> De asemenea

- https://www.iso.org/standard/54534.html  
- https://www.soc2certification.com/faq  
- https://cloud.google.com/architecture/explainable-ai  
- https://www.nist.gov/blogs/cybersecurity-insights/ai-and-security-questionnaires