
# เอ็นจิ้นการกำหนดหลักฐานเชิงปรับตามขับเคลื่อนด้วยเครือข่ายประสาทเทียมกราฟ

ในโลกที่ความเร็วของการประเมินความปลอดภัย SaaS ก้าวหน้าอยู่เสมอ ผู้ให้บริการต้องตอบคำถามหลายสิบชุดของแบบสอบถามกฎระเบียบ—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), และรายการสำรวจเฉพาะอุตสาหกรรมที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ความพยายามในการค้นหา จับคู่ และอัปเดตหลักฐานสำหรับแต่ละคำถามด้วยมือทำให้เกิดคอขวด ข้อผิดพลาดของมนุษย์ และมักทำให้ได้คำตอบที่ล้าสมัยไม่สะท้อนสภาพความปลอดภัยปัจจุบัน

**Procurize** มีระบบรวมการติดตามแบบสอบถาม การรีวิวร่วมกัน และร่างคำตอบที่สร้างด้วย AI ขั้นต่อไปที่เป็นธรรมชาติคือ **เอ็นจิ้นการกำหนดหลักฐานเชิงปรับตาม (AEAE)** ที่เชื่อมหลักฐานที่เหมาะสมกับแต่ละรายการแบบสอบถามโดยอัตโนมัติ ประเมินความมั่นใจของการเชื่อมโยงนั้น และส่ง **คะแนนความเชื่อถือ (Trust Score)** แบบเรียลไทม์กลับไปยังแดชบอร์ดการปฏิบัติตาม

บทความนี้นำเสนอการออกแบบเต็มรูปแบบสำหรับเอ็นจิ้นดังกล่าว อธิบายว่าทำไม **เครือข่ายประสาทเทียมกราฟ (Graph Neural Networks – GNNs)** จึงเป็นพื้นฐานที่เหมาะสมที่สุด และแสดงวิธีการผสานโซลูชันเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของ Procurize ที่มีอยู่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์เชิงวัดด้านความเร็ว ความแม่นยำ และการตรวจสอบได้

---  

## ทำไมต้องใช้เครือข่ายประสาทเทียมกราฟ?

การค้นหาด้วยคีย์เวิร์ดแบบดั้งเดิมทำงานได้ดีสำหรับการค้นหาเอกสารแบบง่าย แต่การแมปหลักฐานกับแบบสอบถามต้องการความเข้าใจเชิงความหมายที่ลึกกว่า:

| ความท้าทาย | การค้นหาด้วยคีย์เวิร์ด | การให้เหตุผลด้วย GNN |
|------------|----------------------|------------------------|
| หลักฐานหลายแหล่ง (นโยบาย, การรีวิวโค้ด, บันทึก) | จำกัดเพียงการตรงกันแบบตรงตัว | จับความสัมพันธ์ข้ามเอกสาร |
| ความสัมพันธ์ตามบริบท (เช่น “การเข้ารหัสที่พัก” vs “การเข้ารหัสในระหว่างการส่ง” ) | ไม่ชัดเจน | เรียนรู้ embedding ของโหนดที่บรรจบริบท |
| ภาษาในกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลง | แตกหัก | ปรับอัตโนมัติตามโครงสร้างกราฟที่เปลี่ยน |
| ความสามารถอธิบายต่อผู้ตรวจสอบ | น้อย | ให้คะแนนการอ้างอิงระดับขอบ |

GNN มองแต่ละชิ้นของหลักฐาน แต่ละรายการแบบสอบถาม และแต่ละข้อกฎระเบียบเป็น **โหนด** ภายในกราฟแบบผสมชนิด (heterogeneous graph) ด้านขอบ (edges) จะบ่งบอกความสัมพันธ์เช่น *“อ้างอิง”, “อัปเดต”, “ครอบคลุม”,* หรือ *“ขัดแย้งกับ”* การกระจายข้อมูลผ่านกราฟทำให้เครือข่ายเรียนรู้การคาดการณ์ว่าหลักฐานใดน่าจะเป็นไปได้สูงที่สุดแม้ว่าไม่มีคีย์เวิร์ดตรงกัน

---  

## โมเดลข้อมูลหลัก

```goat
graph LR
    "QuestionnaireItem" -->|"covers"| "RegulationClause"
    "RegulationClause" -->|"referenced_by"| "PolicyDocument"
    "PolicyDocument" -->|"contains"| "EvidenceArtifact"
    "EvidenceArtifact" -->|"linked_to"| "LogEntry"
    "LogEntry" -->|"generated_by"| "SystemComponent"
```

* ป้ายโหนดทั้งหมดอยู่ในเครื่องหมายอัญประกาศคู่ตามที่ต้องการ
* กราฟเป็น **heterogeneous**: โหนดแต่ละประเภทมีเวกเตอร์ฟีเจอร์ของตนเอง (embedding ของข้อความ, timestamp, ระดับความเสี่ยง เป็นต้น)
* ด้านขอบมีประเภท เราจึงสามารถกำหนดกฎการส่งข้อความที่แตกต่างกันตามความสัมพันธ์

### การสร้างฟีเจอร์ของโหนด

| ประเภทโหนด | ฟีเจอร์หลัก |
|-------------|--------------|
| QuestionnaireItem | Embedding ของข้อความคำถาม (SBERT), ป้ายกรอบการปฏิบัติตาม, ความสำคัญ |
| RegulationClause | Embedding ของภาษากฎหมาย, เขตอำนาจศาล, ควบคุมที่ต้องการ |
| PolicyDocument | Embedding ของหัวเรื่อง, หมายเลขเวอร์ชัน, วันที่รีวิวล่าสุด |
| EvidenceArtifact | ประเภทไฟล์, Embedding ของข้อความที่ได้จาก OCR, คะแนนความมั่นใจจาก Document AI |
| LogEntry | ฟิลด์โครงสร้าง (timestamp, ประเภทเหตุการณ์), ID ส่วนประกอบระบบ |
| SystemComponent | เมทาดาต้า (ชื่อบริการ, ความสำคัญ, ใบรับรองการปฏิบัติตาม) |

ฟีเจอร์ข้อความทั้งหมดได้มาจาก **pipeline การสร้างแบบเสริมการค้นคืน (RAG)** ที่ดึงพassage ที่เกี่ยวข้องแล้วเข้ารหัสด้วย transformer ที่ปรับแต่งเฉพาะงาน

---  

## โพลไลน์การสรุปผล

1. **การสร้างกราฟ** – ทุกเหตุการณ์ ingestion (อัปโหลดนโยบายใหม่, ส่งออกบันทึก, สร้างแบบสอบถาม) pipeline จะอัปเดตกราฟระดับโลก ฐานข้อมูลกราฟแบบ incremental อย่าง **Neo4j** หรือ **RedisGraph** จัดการการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์
2. **การรีเฟรช Embedding** – เนื้อหาใหม่จะกระตุ้น job background ที่คำนวณ embedding ใหม่และจัดเก็บใน vector store (เช่น **FAISS**)
3. **การส่งข้อความ (Message Passing)** – โมเดล **heterogeneous GraphSAGE** ทำการ propagation หลายขั้นตอนเพื่อสร้างเวกเตอร์ซ่อนของโหนดที่บรรจสัญญาณบริบทจากเพื่อนบ้าน
4. **การให้คะแนนหลักฐาน** – สำหรับแต่ละ `QuestionnaireItem` โมเดลคำนวณ **softmax** บนโหนด `EvidenceArtifact` ทั้งหมดให้ได้การแจกแจงความน่าจะเป็น `P(evidence|question)` แสดงหลักฐานอันดับต้น ๆ ให้ผู้ตรวจสอบ
5. **การอธิบายความมั่นใจ** – น้ำหนักความสนใจระดับขอบ (edge‑level attention) จะถูกเปิดเป็น **คะแนนการอธิบาย** เพื่อให้ผู้ตรวจสอบเห็น *ทำไม* นโยบายนั้นถึงถูกเสนอ (เช่น “ความสนใจสูงบนขอบ “covers” ไปยัง RegulationClause 5.3”)
6. **การอัปเดตคะแนนความเชื่อถือ** – คะแนนความเชื่อถือรวมของแบบสอบถามเป็นการรวมเชิงน้ำหนักของความมั่นใจของหลักฐาน, ความครบถ้วนของคำตอบ, และความสดของวัสดุต้นทาง คะแนนจะแสดงบนแดชบอร์ด Procurize และสามารถส่งการแจ้งเตือนเมื่อค่าต่ำกว่าขีดจำกัด

### โค้ดตัวอย่าง (Pseudocode)

```goat
function update_attribution(question_id):
    subgraph = fetch_subgraph(question_id, depth=3)
    node_embeds = encode_nodes(subgraph.nodes)
    graph = build_heterogeneous_graph(subgraph, node_embeds)
    model = load_gnn('aeae_v1')
    node_repr = model.forward(graph)
    scores = softmax(node_repr['EvidenceArtifact'])
    top_evidence = select_top(scores, k=5)
    confidence = extract_attention_weights(model)
    return top_evidence, confidence
```

บล็อก `goat` นี้ใช้เพื่ออธิบายภาพรวมเท่านั้น การนำไปใช้งานจริงอยู่ใน Python/TensorFlow หรือ PyTorch

---  

## การผสานกับเวิร์กโฟลว์ของ Procurize

| ฟีเจอร์ของ Procurize | จุดเชื่อมต่อของ AEAE |
|-----------------------|----------------------|
| **Questionnaire Builder** | แนะนำหลักฐานขณะผู้ใช้พิมพ์คำถาม ลดเวลาในการค้นหาด้วยมือ |
| **Task Assignment** | สร้างงานรีวิวอัตโนมัติสำหรับหลักฐานที่ความมั่นใจต่ำ ส่งต่อให้เจ้าของที่เหมาะสม |
| **Comment Thread** | ฝัง heatmap ของความมั่นใจถัดจากแต่ละคำแนะนำ เพื่อสนทนาที่โปร่งใส |
| **Audit Trail** | เก็บเมทาดาต้า inference ของ GNN (เวอร์ชันโมเดล, น้ำหนักความสนใจ) ควบคู่กับบันทึกหลักฐาน |
| **External Tool Sync** | เปิด REST endpoint (`/api/v1/attribution/:qid`) ให้ CI/CD pipelines ตรวจสอบความสอดคล้องก่อนปล่อย |

เนื่องจากเอ็นจิ้นทำงานบน **snapshot ของกราฟที่ไม่เปลี่ยนแปลง** ทุกการคำนวณคะแนนความเชื่อถือสามารถทำซ้ำได้ในภายหลัง เพื่อให้ผ่านการตรวจสอบที่เข้มงวดที่สุด

---  

## ประโยชน์เชิงปฏิบัติจริง

### การเพิ่มความเร็ว

| ตัวชี้วัด | กระบวนการแบบมือ | รองรับโดย AEAE |
|----------|-------------------|----------------|
| เวลาเฉลี่ยในการค้นหาหลักฐานต่อคำถาม | 12 นาที | 2 นาที |
| เวลาในการดำเนินการแบบสอบถามทั้งหมด | 5 วัน | 18 ชั่วโมง |
| ความเหนื่อยล้าของผู้ตรวจสอบ (คลิกต่อคำถาม) | 15 | 4 |

### การปรับปรุงความแม่นยำ

* **ความแม่นยำของหลักฐานอันดับ‑1** เพิ่มจาก 68 % (การค้นหาด้วยคีย์เวิร์ด) เป็น 91 % (GNN)
* **ความแปรปรวนของคะแนนความเชื่อถือโดยรวม** ลดลง 34 % แสดงการประมาณค่าท่ามกลางสภาพการปฏิบัติตามที่เสถียรขึ้น

### การลดต้นทุน

* ลดชั่วโมงการให้คำปรึกษาภายนอกสำหรับการแมปหลักฐาน (ประหยัดประมาณ $120k ต่อปีสำหรับ SaaS ขนาดกลาง)
* ลดความเสี่ยงต่อค่าปรับจากการไม่ปฏิบัติตาม (หลีกเลี่ยงค่าปรับประมาณ $250k)

---  

## คำถามด้านความปลอดภัยและการกำกับดูแล

1. **ความโปร่งใสของโมเดล** – ชั้นอธิบายแบบ attention เป็นข้อบังคับตามกฎหมาย AI (เช่น EU AI Act) บันทึก inference ทั้งหมดถูกลงลายเซ็นด้วยคีย์ส่วนตัวของบริษัท
2. **ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล** – ศิลปวัตถุที่สำคัญถูกเข้ารหัสที่พักโดยใช้ **confidential computing enclaves**; เฉพาะเอนจิ้น GNN เท่านั้นที่สามารถถอดรหัสในขั้นตอนการส่งข้อความ
3. **การจัดการเวอร์ชัน** – การอัปเดตกราฟทุกครั้งสร้าง snapshot ไม่เปลี่ยนแปลงที่เก็บใน **Merkle‑based ledger** เพื่อให้สามารถกู้คืนตามจุดเวลาเพื่อการตรวจสอบได้
4. **การบรรเทาอคติ** – การตรวจสอบประจำเปรียบเทียบการกระจายการอ้างอิงตามกฎระเบียบต่าง ๆ เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลไม่ได้ให้ความสำคัญเกินกว่ากรอบใดกรอบหนึ่ง

---  

## การปรับใช้เอ็นจิ้นใน 5 ขั้นตอน

1. **จัดเตรียมฐานข้อมูลกราฟ** – ติดตั้งคลัสเตอร์ Neo4j พร้อมการตั้งค่า HA
2. **นำเข้าเนื้อหาที่มีอยู่** – เรียกใช้สคริปต์ migration ที่ทำการแปลงนโยบาย, บันทึก, รายการแบบสอบถามทั้งหมดเป็นกราฟ
3. **ฝึกโมเดล GNN** – ใช้ notebook การฝึกที่ให้มา; เริ่มจาก `aeae_base` ที่ผ่านการฝึกล่วงหน้าและปรับแต่งด้วยข้อมูลการแมปหลักฐานขององค์กร
4. **ผสาน API** – เพิ่ม endpoint `/api/v1/attribution` เข้าไปในระบบ Procurize; ตั้งค่า webhook ให้ทำงานเมื่อติดตั้งแบบสอบถามใหม่
5. **เฝ้าติดตามและปรับปรุง** – ตั้ง Dashboard Grafana เพื่อตรวจจับ drift ของโมเดล, การกระจายความมั่นใจ, แนวโน้มคะแนนความเชื่อถือ; กำหนดการรี‑train รายไตรมาส

---  

## ส่วนขยายในอนาคต

* **การเรียนรู้แบบกระจาย (Federated Learning)** – แชร์ embedding ของกราฟที่ไม่ระบุตัวตนข้ามบริษัทพันธมิตรเพื่อปรับปรุงการกำหนดหลักฐานโดยไม่เปิดเผยเอกสารที่เป็นกรรมสิทธิ์
* **หลักฐานแบบ Zero‑Knowledge Proof** – ให้อำนาจผู้ตรวจสอบยืนยันว่าหลักฐานตรงตามข้อกำหนดโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลพื้นฐาน
* **การรับข้อมูลหลายรูปแบบ (Multi‑Modal Inputs)** – เพิ่มโหนดประเภทใหม่สำหรับสกรีนช็อต, แผนผังสถาปัตยกรรม, วิดีโอ walkthrough เพื่อเพิ่มบริบทให้โมเดล

---  

## สรุป

การผสาน **เครือข่ายประสาทเทียมกราฟ** กับแพลตฟอร์มแบบสอบถามที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Procurize ทำให้ **เอ็นจิ้นการกำหนดหลักฐานเชิงปรับตาม** เปลี่ยนการปฏิบัติตามจากกิจกรรมเชิงปฏิกิริยาและใช้แรงงานจำนวนมากเป็นการดำเนินการเชิงข้อมูลที่เป็นเชิงรุก ทีมงานจะได้อัตราการดำเนินการที่เร็วขึ้น ความมั่นใจที่สูงขึ้น และร่องรอยการตรวจสอบที่โปร่งใส – สิ่งที่สำคัญในตลาดที่ความเชื่อมั่นด้านความปลอดภัยอาจเป็นปัจจัยตัดสินการปิดดีลได้

จงรับพลังของ AI เชิงสัมพันธ์วันนี้ แล้วดูคะแนนความเชื่อถือของคุณพุ่งสูงแบบเรียลไทม์

---  

## <span class='highlight-content'>ดู</span> เพิ่มเติม

- [Confidential Computing Overview – Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/azure/confidential-computing/overview)