
# Движок маршрутизации на основе намерений, управляемый ИИ, для совместной работы с вопросниками поставщиков в реальном времени

Вопросники безопасности поставщиков стали узким местом для быстрорастущих SaaS‑компаний. Каждый новый запрос клиента запускает цепочку ручных передач: аналитик по безопасности вытаскивает последнюю политику, юридический редактор проверяет формулировки, инженер‑продукт уточняет техническую реализацию, а окончательный ответ собирается в PDF. Такой фрагментированный процесс приводит к **длинным срокам выполнения, несогласованным ответам и риску аудита**.

А что если платформа сама могла бы понять *почему* задаётся вопрос, *кто* лучше всего может на него ответить и *когда* нужен ответ, а затем автоматически перенаправить запрос нужному человеку — *в реальном времени*? Представляем **Движок маршрутизации на основе намерений, управляемый ИИ (IBRE)**, ключевой компонент платформы Procurize AI, объединяющий **семантику графов знаний**, **генерацию с поддержкой извлечения (RAG)** и **непрерывную обратную связь** для организации совместных ответов на вопросники со скоростью машины.

> **Ключевые выводы**  
> - Выявление намерения преобразует необработанный текст вопросника в структурированные бизнес‑намерения.  
> - Динамический граф знаний связывает намерения с владельцами, артефактами доказательств и версиями политик.  
> - Маршрутизация в реальном времени использует оценку уверенности на основе LLM и балансировку нагрузки.  
> - Циклы непрерывного обучения уточняют намерения и правила маршрутизации на основе аудитов после отправки.

---

## 1. От текста к намерению – слой семантического парсинга

Первый шаг IBRE — преобразовать свободно сформулированный вопрос (например, *«Шифруете ли вы данные в состоянии покоя?»*) в **каноническое намерение**, которое система может обработать. Это достигается двухэтапным конвейером:

1. **Извлечение сущностей на основе LLM** — легковесная LLM (например, Llama‑3‑8B) извлекает ключевые сущности: *шифрование*, *данные в состоянии покоя*, *объём*, *рамка соответствия*.  
2. **Классификация намерения** — извлечённые сущности поступают в донастроенный классификатор (на основе BERT), который сопоставляет их с таксономией **~250 намерений** (например, `EncryptDataAtRest`, `MultiFactorAuth`, `IncidentResponsePlan`).

Полученный объект намерения включает:
- `intent_id`  
- `confidence_score`  
- `linked_policy_refs` (**[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, внутренние идентификаторы политик)  
- `required_evidence_types` (файл конфигурации, журнал аудита, стороннее подтверждение)

**Почему намерение важно:**  
Намерения служат *стабильным контрактом* между содержимым вопросника и последующим рабочим процессом. Даже если формулировка меняется («Шифруются ли ваши данные при хранении?» vs. «Вы используете шифрование для данных в состоянии покоя?») распознаётся одно и то же намерение, обеспечивая согласованную маршрутизацию.

---

## 2. Граф знаний как контекстный фундамент

**База графов свойств** (Neo4j или Amazon Neptune) хранит отношения между:

- **Намерения** ↔ **Владельцы** (инженеры‑по‑безопасности, юристы, руководители продуктов)  
- **Намерения** ↔ **Артефакты доказательств** (документы политик, снимки конфигураций)  
- **Намерения** ↔ **Регуляторные рамки** (**SOC 2**, **ISO 27001**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**)  
- **Владельцы** ↔ **Нагрузка & Доступность** (текущая очередь задач, часовой пояс)

Каждая метка узла — строка в двойных кавычках, совместимая с синтаксисом Mermaid для последующей визуализации.

```mermaid
graph LR
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"owned by"| "Owner: Security Engineer"
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"requires"| "Evidence: Encryption Policy"
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"complies with"| "Regulation: ISO 27001"
    "Owner: Security Engineer" -->|"available"| "Status: Online"
    "Owner: Security Engineer" -->|"workload"| "Tasks: 3"
```

Граф **динамичен** — каждый раз при загрузке нового вопросника узел намерения либо сопоставляется с существующим, либо создаётся «на лету». Рёбра владения перерассчитываются с помощью **алгоритма двудольного сопоставления**, балансирующего экспертизу, текущую нагрузку и сроки **[SLA](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement)**.

---

## 3. Механика маршрутизации в реальном времени

Когда элемент вопросника поступает:

1. **Выявление намерения** — дает намерение с оценкой уверенности.  
2. **Поиск в графе** — получает всех потенциальных владельцев и связанные доказательства.  
3. **Механизм оценки** рассматривает:  
   - **Соответствие экспертизе** (`expertise_score`) — на основе исторического качества ответов.  
   - **Доступность** (`availability_score`) — в реальном времени через API статуса в Slack/Teams.  
   - **Срочность SLA** (`urgency_score`) — выводится из крайнего срока вопросника.  
4. **Составной рейтинг маршрутизации** = взвешенная сумма (настраивается через policy‑as‑code).

Владелец с наивысшим составным рейтингом получает **автогенерированную задачу** в Procurize, предварительно заполненную:
- оригинальным вопросом,
- обнаруженным намерением,
- ссылками на наиболее релевантные доказательства,
- предложенными фрагментами ответа из RAG.

Если оценка уверенности падает ниже порога (например, 0,65), задача направляется в **очередь проверки человеком**, где руководитель по соответствию валидирует намерение перед назначением.

### Пример решения маршрутизации

| Владелец | Экспертиза (0‑1) | Доступность (0‑1) | Срочность (0‑1) | Составной |
|----------|------------------|-------------------|----------------|-----------|
| Алиса (Sec Eng) | 0.92 | 0.78 | 0.85 | **0.85** |
| Боб (Legal) | 0.68 | 0.95 | 0.85 | 0.79 |
| Каролина (Prod) | 0.55 | 0.88 | 0.85 | 0.73 |

Алиса мгновенно получает задачу, а система фиксирует решение маршрутизации для аудита.

---

## 4. Циклы непрерывного обучения

IBRE не остаётся статичным. После завершения вопросника платформа поглощает **обратную связь после отправки**:

- **Оценка точности ответа** — аудиторы ставят балл релевантности ответа.  
- **Обнаружение пробелов в доказательствах** — если использованные доказательства устарели, система помечает узел политики.  
- **Метрики производительности владельца** — уровень успеха, среднее время ответа, частота переassign.

Эти сигналы возвращаются в два обучающих конвейера:

1. **Уточнение намерений** — ошибочные классификации вызывают полуприсупроводящее переобучение классификатора.  
2. **Оптимизация политики маршрутизации** — обучение с подкреплением (RL) корректирует веса экспертизы, доступности и срочности для максимизации соблюдения SLA и качества ответов.

В результате получаем **само‑оптимизирующийся движок**, который улучшается с каждым циклом вопросников.

---

## 5. Ландшафт интеграций

IBRE спроектирован как **микросервис**, который «вклинивается» в уже существующие инструменты:

| Интеграция | Цель | Пример |
|-------------|------|--------|
| Slack / Microsoft Teams | Уведомления в реальном времени и принятие задач | `/procure assign @alice` |
| Jira / Asana | Создание тикетов для сложного сбора доказательств | Автоматически создаёт тикет *Сбор доказательств* |
| Управление документами (SharePoint, Confluence) | Получение актуальных артефактов политик | Выдаёт последнюю версию политики шифрования |
| CI/CD‑конвейеры (GitHub Actions) | Триггерит проверки соответствия при новых релизах | Запускает тест политики‑as‑code после каждой сборки |

Вся коммуникация происходит через **взаимный TLS** и **OAuth 2.0**, гарантируя, что чувствительные данные вопросника никогда не покидают безопасный периметр.

---

## 6. Аудитируемый след и преимущества для соответствия

Каждое решение маршрутизации генерирует неизменяемую запись журнала:

```json
{
  "question_id": "Q-2025-437",
  "intent_id": "EncryptDataAtRest",
  "assigned_owner": "alice@example.com",
  "routing_score": 0.85,
  "timestamp": "2025-12-11T14:23:07Z",
  "evidence_links": [
    "policy://encryption/2025-09",
    "artifact://config/production/db"
  ],
  "confidence": 0.93
}
```

Хранение этого JSON в **логическом журнале только для добавления** (например, Amazon QLDB или блокчейн‑поддерживаемый журнал) удовлетворяет требования **SOX** и **GDPR** к трассируемости. Аудиторы могут воссоздать точную логику каждого ответа, существенно сокращая *циклы запроса‑доказательства* во время аудитов **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**.

---

## 7. Реальный эффект – быстрый пример

**Компания:** FinTech SaaS «SecurePay» (Series C, 200 сотрудников)  
**Проблема:** Среднее время выполнения вопросника — 14 дней, 30 % пропущенных SLA.  
**Внедрение:** Развёрнут IBRE с 200‑узловым графом знаний, интегрирован с Slack и Jira.  
**Результаты (90‑дневный пилот):**

| Метрика | До внедрения | После |
|---------|--------------|-------|
| Среднее время ответа | 14 дней | 2,3 дня |
| Соблюдение SLA | 68 % | 97 % |
| Ручные затраты на маршрутизацию (ч/нед) | 12 ч | 1,5 ч |
| Находки аудиторов по пробелам в доказательствах | 5 на аудит | 0,8 на аудит |

ROI составил **6,2×** за первые шесть месяцев, в основном за счёт снижения потерь от замедления сделок и расходов на исправление аудитов.

---

## 8. Перспективы развития

1. **Кросс‑тенантное федеративное объединение намерений** — позволит нескольким клиентам делиться определениями намерений, сохраняя изоляцию данных, с помощью федеративного обучения.  
2. **Верификация нулевого доверия** — комбинация гомоморфного шифрования с маршрутизацией намерений, позволяющая сохранять конфиденциальность содержимого вопроса даже для самого движка маршрутизации.  
3. **Прогнозирование SLA** — использование временных рядов для предвидения всплесков количества вопросников (например, после запуска продукта) и предварительного масштабирования мощности маршрутизации.

---

## 9. Как начать работу с IBRE

1. **Включите движок намерений** в Procurize → Settings → AI Modules.  
2. **Определите таксономию намерений** (или импортируйте стандартный набор).  
3. **Свяжите владельцев**, сопоставив учётные записи пользователей с тегами намерений.  
4. **Подключите источники доказательств** (хранилище документов, артефакты CI/CD).  
5. **Запустите пилотный вопросник** и наблюдайте за панелью маршрутизации.

Подробный пошаговый туториал доступен в **Центре помощи Procurize** в разделе *AI‑Driven Routing*.

---

## <span class='highlight-content'>См.</span> Также
- [Zero‑Trust Architecture for AI‑Driven Automation – NIST SP 800‑207](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final)