
# AI‑усиленная визуализация влияния заинтересованных сторон в реальном времени для опросников по безопасности

## Введение

Опросники по безопасности являются lingua franca между SaaS‑провайдерами и их корпоративными клиентами. Хотя точное их заполнение критически важно, большинство команд рассматривают процесс как статическую задачу ввода данных. Скрытая цена — **отсутствие мгновенного понимания** того, как каждый ответ влияет на *различные группы заинтересованных сторон* — продукт‑менеджеров, юристов, аудиторов по безопасности и даже команды продаж.  

Появляется **AI Enhanced Real Time Stakeholder Impact Visualization (RISIV)** — движок, объединяющий генеративный ИИ, контекстуальный граф знаний и живые дашборды Mermaid. RISIV переводит каждый ответ на опросник в интерактивную визуальную историю, выделяя:

* **Регулятивное воздействие** для специалистов по комплаенсу.  
* **Риск функций продукта** для руководителей инженерных команд.  
* **Договорные обязательства** для юридических отделов.  
* **Влияние на скорость сделки** для продаж и аккаунт‑менеджеров.

Результатом становится единый, мгновенно обновляемый вид, ускоряющий принятие решений, уменьшающий циклы уточнений и в конечном итоге сокращающий цикл оценки поставщика.

---

## Основная архитектура

Движок RISIV построен на четырёх тесно связанных уровнях:

1. **Слой нормализации ввода и Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** — парсит свободные ответы, обогащает их релевантными фрагментами политик и формирует структурированные объекты намерений.  
2. **Контекстуальный граф знаний (CKG)** — динамический граф, хранящий нормы регулирования, возможности продукта и отношения между группами заинтересованных сторон.  
3. **Движок расчёта воздействия** — применяет графовые нейронные сети (GNN) и вероятностный вывод для вычисления баллов воздействия для каждой группы в реальном времени.  
4. **Слой визуализации и взаимодействия** — рендерит диаграммы Mermaid, мгновенно обновляющиеся при появлении новых ответов.

Ниже — Mermaid‑диаграмма, иллюстрирующая поток данных между уровнями:

```mermaid
graph LR
    A[Ввод опросника] --> B[Норм‑RAG процессор]
    B --> C[Объекты намерений]
    C --> D[Контекстуальный граф знаний]
    D --> E[Движок расчёта воздействия]
    E --> F[Хранилище оценок заинтересованных сторон]
    F --> G[Панель управления Mermaid]
    G --> H[Взаимодействие пользователя и обратная связь]
    H --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Нормализатор ввода и RAG

* **Document AI** извлекает таблицы, маркированные списки и свободные текстовые фрагменты.  
* **Гибридный поиск** подбирает наиболее релевантные фрагменты политик из репозитория с контролём версий (например, [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)).  
* **Генеративный LLM** переписывает сырые ответы в *объекты намерений*, такие как `{ “dataEncryption”: true, “region”: “EU”, “thirdPartyAccess”: false }`.

### 2. Контекстуальный граф знаний

CKG хранит узлы для:

* **Нормативных пунктов** — каждый пункт привязан к роли заинтересованной стороны.  
* **Возможностей продукта** — например, «поддерживает шифрование покоя».  
* **Категорий риска** — конфиденциальность, целостность, доступность.  

Связи взвешиваются на основе исторических результатов аудитов, позволяя графу эволюционировать через **циклы непрерывного обучения**.

### 3. Движок расчёта воздействия

Двухэтапный конвейер расчётов:

1. **GNN‑пр propagation** — распространяет влияние от узлов ответов через CKG к узлам заинтересованных сторон, получая сырые векторы воздействия.  
2. **Байесовская корректировка** — интегрирует априорные вероятности (например, известный риск‑скор поставщика), выдавая окончательные баллы от 0 (нет воздействия) до 1 (критическое).

### 4. Слой визуализации

Дашборд использует **Mermaid**, поскольку он лёгок, основан на простом тексте и без проблем интегрируется со статическими генераторами сайтов вроде Hugo. Каждая заинтересованная сторона получает собственный подпоток:

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Юридический
        L1[Пункт 5.1 – Сохранение данных] --> L2[Риск нарушения: 0.78]
        L3[Пункт 2.4 – Шифрование] --> L4[Пробел в комплаенсе: 0.12]
    end
    subgraph Продукт
        P1[Функция: Сквозное шифрование] --> P2[Экспозиция риска: 0.23]
        P3[Функция: Мульти‑региональное развёртывание] --> P4[Балль воздействия: 0.45]
    end
    subgraph Продажи
        S1[Время цикла сделки] --> S2[Увеличение: 15%]
        S3[Оценка доверия клиента] --> S4[Рост: 0.31]
    end
```

Дашборд обновляется мгновенно, как только движок воздействия получает новые намерения, гарантируя, что каждая сторона видит актуальную картину риска.

---

## Пошаговое руководство по внедрению

### Шаг 1: Инициализация графа знаний

```bash
# Запуск Neo4j с данными провенанс
docker run -d \
  -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
  --env NEO4J_AUTH=neo4j/password \
  neo4j:5
```

```cypher
// Загрузка нормативных пунктов
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///regulations.csv' AS row
MERGE (c:Clause {id: row.id})
SET c.text = row.text,
    c.stakeholder = row.stakeholder,
    c.riskWeight = toFloat(row.riskWeight);
```

### Шаг 2: Развёртывание сервиса RAG

```yaml
services:
  rag:
    image: procurize/rag:latest
    environment:
      - VECTOR_DB_ENDPOINT=http://vector-db:8000
      - LLM_API_KEY=${LLM_API_KEY}
    ports:
      - "8080:8080"
```

### Шаг 3: Запуск движка расчёта (Python)

```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv
from neo4j import GraphDatabase

class ImpactScorer:
    def __init__(self, uri, user, pwd):
        self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, pwd))

    def fetch_subgraph(self, answer_id):
        with self.driver.session() as session:
            result = session.run("""
                MATCH (a:Answer {id: $aid})-[:TRIGGERS]->(c:Clause)
                MATCH (c)-[:AFFECTS]->(s:Stakeholder)
                RETURN a, c, s
            """, aid=answer_id)
            return result.data()

    def score(self, subgraph):
        # Упрощённый GCN‑расчёт
        x = torch.tensor([n['c']['riskWeight'] for n in subgraph])
        edge_index = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]])  # заглушка adjacency
        conv = GCNConv(in_channels=1, out_channels=1)
        out = conv(x.unsqueeze(1), edge_index)
        return torch.sigmoid(out).squeeze().tolist()
```

### Шаг 4: Подключение к дашборду Mermaid

Создайте Hugo‑шорткод `mermaid.html`:

```html
<div class="mermaid">
{{ .Inner }}
</div>
```

Вставьте диаграмму в markdown‑страницу:

```markdown
{{</* mermaid */>}}
flowchart LR
    Q1[Ответ: “Данные хранятся только в ЕС”] --> C5[Пункт 4.3 – Юрисдикция данных]
    C5 --> L1[Юридическое воздействие: 0.84]
    C5 --> P2[Продуктовое воздействие: 0.41]
{{</* /mermaid */>}}
```

При поступлении нового ответа веб‑хук запускает цепочку RAG → Scorer, обновляет хранилище баллов и переписывает блок Mermaid новыми значениями.

---

## Преимущества для групп заинтересованных сторон

| Заинтересованная сторона | Мгновенный инсайт | Возможности принятия решения |
|--------------------------|-------------------|------------------------------|
| **Юридический**          | Показаны пункты, ставшие несоответствующими | Приоритизация исправлений в договоре |
| **Продукт**              | Выявлены пробелы в функциях, влияющие на комплаенс | Корректировка дорожной карты |
| **Безопасность**         | Квантифицируется экспозиция для каждого контроля | Автоматическое создание тикетов на ремедиацию |
| **Продажи**              | Визуализировано влияние на скорость сделки | Данные для обоснования переговоров |

Визуальный характер Mermaid‑диаграмм также **улучшает кросс‑функциональную коммуникацию**: менеджер продукта может лишь взглянуть на один узел и сразу понять юридический риск без необходимости разбирать громоздкие тексты политик.

---

## Реальный пример: сокращение времени обработки опросника с 14 дней до 2 часов

**Компания:** CloudSync (поставщик SaaS‑резервного копирования)  
**Проблема:** Цикл обработки опросников занимал в среднем 14 дней из‑за длительных уточнений.  
**Решение:** Внедрили RISIV в портал комплаенса.  

**Итоги:**

* **Время генерации ответов** сократилось с 6 часов до 12 минут на каждый опросник.  
* **Циклы обзора заинтересованных сторон** упали с 3 дней до менее 1 часа, потому что каждая команда мгновенно видела своё воздействие.  
* **Ускорение закрытия сделок** выросло на 27 % (средний цикл продаж уменьшился с 45 дней до 33 дней).  

Post‑implementation Net Promoter Score (NPS) для внутренних пользователей достиг **+68**, отражая ясность и скорость, обеспечивает визуализация.

---

## Лучшие практики внедрения

1. **Начните с минимального графа знаний** — импортируйте только ключевые нормативные пункты и сопоставьте их с главными ролями. Расширяйте постепенно.  
2. **Контролируйте версии политических документов** — храните файлы в Git, помечайте каждый изменённый коммит, и позволяйте слою RAG вытягивать нужную версию в зависимости от контекста опросника.  
3. **Включите проверку человеком** — маршрутизируйте высокие баллы воздействия (> 0.75) к комплаенс‑ревьюеру для финального подтверждения перед автоматической отправкой.  
4. **Отслеживайте дрейф баллов** — настраивайте оповещения, если баллы сильно меняются при схожих ответах, что указывает на деградацию графа.  
5. **Интегрируйте в CI/CD** — рассматривайте Mermaid‑дашборды как код; запускайте автоматические тесты, проверяющие корректность отображения после каждого релиза.

---

## Будущие улучшения

* **Многоязычное извлечение намерений** — расширить слой RAG LLM‑моделями, специализированными под разные языки, для глобальных команд.  
* **Адаптивная калибровка GNN** — использовать reinforcement learning для тонкой настройки весов связей на основе результатов аудитов.  
* **Синхронизация федеративных графов знаний** — позволить дочерним компаниям вносить вклад в общий граф, сохраняя суверенитет данных через zero‑knowledge доказательства.  
* **Прогнозирование воздействия** — объединить модели временных рядов с движком расчёта, предсказывая будущее влияние при изменении регулятивного ландшафта.

---

## Заключение

AI‑усиленная визуализация влияния заинтересованных сторон в реальном времени переопределяет способ потребления опросников по безопасности. Превращая каждый ответ в мгновенно действующую визуальную историю, организации могут синхронно выравнивать взгляды продукта, юридического, безопасного и коммерческого отделов без традиционных задержек ручных проверок. Внедрение RISIV ускоряет процесс оценки поставщика и формирует культуру прозрачного и основанного на данных комплаенса.