
# ระบบประสานงานแบบสำรวจที่ปรับตัวด้วย AI เพื่อการปฏิบัติตามข้อกำหนดของผู้ขายแบบเรียลไทม์

แบบสำรวจความปลอดภัยของผู้ขาย การตรวจสอบความสอดคล้อง และการประเมินตามกฎระเบียบกลายเป็นอุปสรรคประจำวันของบริษัท SaaS ปริมาณกรอบงานที่มีจำนวนมหาศาล—เช่น [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), CMMC และรายการตรวจสอบเฉพาะอุตสาหกรรมอื่น ๆ อีกหลายสิบ—ทำให้ทีมด้านความปลอดภัยและกฎหมายต้องเสียเวลาอย่างไม่มีที่สิ้นสุดในการคัดลอก‑วางหลักฐานเดียวกัน, ติดตามการเปลี่ยนแปลงเวอร์ชัน, และตามหาข้อมูลที่ขาดหายไป  

**Procurize AI** แก้ไขปัญหานี้ด้วยแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์ แต่การพัฒนาถัดไปคือ **เครื่องยนต์การประสานงานแบบสำรวจที่ปรับตัว (Adaptive Questionnaire Orchestration Engine – AQOE)** ซึ่งผสานการใช้ Generative AI, การเป็นตัวแทนความรู้แบบกราฟ, และการทำงานอัตโนมัติแบบเรียลไทม์ ในบทความนี้เราจะเจาะลึกสถาปัตยกรรม, อัลกอริทึมหลัก, และประโยชน์เชิงปฏิบัติของ AQOE ที่สามารถเพิ่มเข้าไปบนสแตก Procurize ที่มีอยู่เดิมได้

---

## 1. ทำไมจึงต้องมีชั้นการประสานงานเฉพาะ

| ความท้าทาย | วิธีการแบบดั้งเดิม | ผลลัพธ์ |
|-----------|--------------------|---------|
| **แหล่งข้อมูลกระจัดกระจาย** | การอัปโหลดเอกสารด้วยมือ, สเปรดชีต, และเครื่องมือทิกเก็ตแยกต่างหาก | แยกเป็นซิลโลทำให้ข้อมูลซ้ำซ้อนและหลักฐานล้าสมัย |
| **การกำหนดเส้นทางแบบคงที่** | ตารางการมอบหมายที่กำหนดล่วงหน้าตามประเภทแบบสำรวจ | การจับคู่ความเชี่ยวชาญไม่ตรง, เวลาตอบช้า |
| **การสร้าง AI ครั้งเดียว** | ส่ง Prompt ไปยัง LLM ครั้งเดียว, คัดลอก‑วางผลลัพธ์ | ไม่มีลูปย้อนกลับ, ความแม่นยำคงที่ |
| **การลื่นไหลของข้อกำหนด** | การตรวจสอบด้วยมือเป็นระยะ | พลาดการอัปเดตกฎระเบียบ, เสี่ยงต่อการตรวจสอบ |

ชั้นการประสานงานสามารถ **กำหนดเส้นทางแบบไดนามิก**, **เสริมความรู้ต่อเนื่อง**, และ **ปิดลูปข้อเสนอแนะ** ระหว่างการสร้าง AI กับการตรวจสอบของมนุษย์—ทั้งหมดนี้ทำงานแบบเรียลไทม์

---

## 2. สถาปัตยกรรมระดับสูง

```mermaid
graph LR
  subgraph "Input Layer"
    Q[Questionnaire Request] -->|metadata| R[Routing Service]
    Q -->|raw text| NLP[NLU Processor]
  end

  subgraph "Core Orchestration"
    R -->|assign| T[Task Scheduler]
    NLP -->|entities| KG[Knowledge Graph]
    T -->|task| AI[Generative AI Engine]
    AI -->|draft answer| V[Validation Hub]
    V -->|feedback| KG
    KG -->|enriched context| AI
    V -->|final answer| O[Output Formatter]
  end

  subgraph "External Integrations"
    O -->|API| CRM[CRM / Ticketing System]
    O -->|API| Repo[Document Repository]
  end
```

**ส่วนประกอบสำคัญ:**

1. **Routing Service** – ใช้ GNN ขนาดเล็กเพื่อแมพส่วนต่างของแบบสำรวจไปยังผู้เชี่ยวชาญภายในที่เหมาะที่สุด (Security Ops, Legal, Product)  
2. **NLU Processor** – แยกเอนทิตี้, อินเทนต์, และศิลปะหลักฐานจากข้อความดิบ  
3. **Knowledge Graph (KG)** – ที่เก็บข้อมูลเชิงความหมายศูนย์กลางที่โมเดลนโยบาย, ควบคุม, หลักฐาน, และการแมปกับกฎระเบียบ  
4. **Generative AI Engine** – Retrieval‑augmented generation (RAG) ที่ดึงข้อมูลจาก KG และหลักฐานภายนอก  
5. **Validation Hub** – UI แบบ Human‑in‑the‑loop ที่บันทึกการอนุมัติ, การแก้ไข, และคะแนนความเชื่อมั่น; ส่งข้อมูลกลับเข้า KG เพื่อการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง  
6. **Task Scheduler** – จัดลำดับความสำคัญของงานตาม SLA, คะแนนความเสี่ยง, และความพร้อมของทรัพยากร  

---

## 3. การกำหนดเส้นทางแบบปรับตัวด้วย Graph Neural Networks

การกำหนดเส้นทางแบบดั้งเดิมพึ่งพาตารางค้นหาแบบคงที่ (เช่น “SOC 2 → Security Ops”) AQOE แทนที่ด้วย **GNN แบบไดนามิก** ที่ประเมิน:

* **คุณสมบัติโหนด** – ความเชี่ยวชาญ, ปริมาณงานที่มี, ความแม่นยำในอดีต, ระดับการรับรอง  
* **น้ำหนักขอบ** – ความคล้ายคลึงระหว่างหัวข้อแบบสำรวจและโดเมนความเชี่ยวชาญ  

การสรุปผลของ GNN ทำได้ในระดับมิลลิวินาที ทำให้ **การมอบหมายแบบเรียลไทม์** เป็นไปได้แม้เมื่อมีประเภทแบบสำรวจใหม่เข้ามาอย่างต่อเนื่อง เวลาผ่านไปโมเดลจะได้รับการปรับแต่งด้วยสัญญาณ reinforcement จาก Validation Hub (เช่น “ผู้เชี่ยวชาญ A แก้ไขคำตอบที่ AI สร้างได้ 5 % → เพิ่มความเชื่อมั่น”)  

### ตัวอย่างโค้ด Pseudocode ของ GNN (สไตล์ Python)

```goat
import torch
from torch_geometric.nn import GATConv

class RouterGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim):
        super().__init__()
        self.conv1 = GATConv(in_dim, 64, heads=4, dropout=0.2)
        self.conv2 = GATConv(64*4, out_dim, heads=1, concat=False)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = torch.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return torch.softmax(x, dim=1)

# Inference
scores = model(node_features, edge_index)
assigned_expert = scores.argmax(dim=1)
```

โมเดลจะ **ทำการฝึกใหม่ทุกคืน** ด้วยข้อมูลการตรวจสอบล่าสุด เพื่อให้การตัดสินใจกำหนดเส้นทางพัฒนาไปตามการเปลี่ยนแปลงของทีม

---

## 4. Knowledge Graph เป็นแหล่งข้อมูลเดียวที่เชื่อถือได้

**KG** เก็บเอนทิตี้ 3 ประเภทหลัก:

| เอนทิตี้ | ตัวอย่าง | ความสัมพันธ์ |
|----------|----------|----------------|
| **Policy** (นโยบาย) | “การเข้ารหัสข้อมูลที่พัก” | `enforces` → Control, `mapsTo` → Framework |
| **Control** (การควบคุม) | “การเข้ารหัส AES‑256” | `supportedBy` → Tool, `evidencedBy` → Artifact |
| **Artifact** (หลักฐาน) | “Log CloudTrail (2025‑11‑01)” | `generatedFrom` → System, `validFor` → Period |

เอนทิตี้ทั้งหมดถูก **versioned** ทำให้มี audit trail ที่ไม่เปลี่ยนแปลง KG ทำงานบนฐานข้อมูลกราฟคุณสมบัติ (เช่น Neo4j) พร้อม **การจัดทำดัชนีเชิงเวลา** ซึ่งทำให้สามารถคิวรีเช่น:

```cypher
MATCH (p:Policy {name: "Data Encryption at Rest"})-[:enforces]->(c)
WHERE c.lastUpdated > date('2025-01-01')
RETURN c.name, c.lastUpdated
```

เมื่อ AI engine ต้องการหลักฐาน ระบบจะทำ **การค้นหาแบบ KG เชิงบริบท** เพื่อดึงหลักฐานที่เป็นปัจจุบันและสอดคล้องกับกฎระเบียบ ลดความเสี่ยงของ hallucination อย่างมาก

---

## 5. กระบวนการ Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

1. **การดึงบริบท** – การค้นหาเชิงเซมานติก (vector similarity) คิวรี KG และที่เก็บเอกสารภายนอกเพื่อหา top‑k หลักฐานที่เกี่ยวข้อง  
2. **การสร้าง Prompt** – ระบบสร้าง Prompt โครงสร้างดังนี้  

```
You are an AI compliance assistant. Answer the following question using ONLY the supplied evidence.

Question: "Describe how you encrypt data at rest in your SaaS offering."
Evidence:
1. CloudTrail Log (2025‑11‑01) shows AES‑256 keys.
2. Policy doc v3.2 states "All disks are encrypted with AES‑256".
Answer:
```

3. **LLM Generation** – ใช้ LLM ที่ fine‑tuned (เช่น GPT‑4o) เพื่อสร้างร่างคำตอบ  
4. **Post‑Processing** – ร่างคำตอบถูกส่งต่อไปยัง **โมดูลตรวจสอบข้อเท็จจริง** ที่เปรียบเทียบแต่ละข้ออ้างอิงกับ KG หากพบความไม่ตรงให้ **ส่งต่อให้ผู้ตรวจสอบมนุษย์**  

### การให้คะแนนความเชื่อมั่น

แต่ละคำตอบที่สร้างจะได้รับ **คะแนนความเชื่อมั่น** จาก:

* ความเกี่ยวข้องของการดึงข้อมูล (cosine similarity)  
* ความน่าจะเป็นของโทเค็นจาก LLM  
* ประวัติการตอบรับจากการตรวจสอบ  

คะแนน ≥ 0.85 จะได้รับการอนุมัติอัตโนมัติ; คะแนนต่ำกว่าจะต้องได้รับการตรวจสอบจากมนุษย์

---

## 6. Validation Hub แบบ Human‑In‑the‑Loop

Validation Hub เป็น UI เว็บแบบเบา ๆ ที่แสดง:

* ร่างคำตอบพร้อมไฮไลท์การอ้างอิงหลักฐาน  
* เธรดคอมเมนต์แบบอินไลน์สำหรับแต่ละบล็อกของหลักฐาน  
* **ปุ่ม “Approve” เพียงคลิกเดียว** ที่บันทึก provenance (ผู้ใช้, เวลา, ความเชื่อมั่น)  

การโต้ตอบทั้งหมดจะถูกบันทึกกลับเข้า KG เป็นขอบ `reviewedBy` ซึ่งทำให้กราฟได้รับ **ข้อมูลการตัดสินใจของมนุษย์** นี้ฟีดกลับไปสู่สองกระบวนการเรียนรู้:

1. **การปรับ Prompt** – ระบบปรับเทมเพลต Prompt อัตโนมัติตามร่างที่ได้รับการอนุมัติ vs. ถูกปฏิเสธ  
2. **การเสริม KG** – ศิลปะใหม่ที่สร้างขึ้นระหว่างการตรวจสอบ (เช่น รายงานการตรวจสอบใหม่) จะเชื่อมโยงกับนโยบายที่เกี่ยวข้อง

---

## 7. แดชบอร์ดและเมตริกแบบเรียลไทม์

แดชบอร์ด **Compliance Dashboard** แสดงภาพ:

* **Throughput** – จำนวนแบบสำรวจที่จัดทำต่อชั่วโมง  
* **Average Turnaround Time** – เวลาโดยเฉลี่ยของ AI‑generated เทียบกับแบบที่ทำด้วยมนุษย์เท่านั้น  
* **Accuracy Heatmap** – คะแนนความเชื่อมั่นตามกรอบงาน  
* **Resource Utilization** – การกระจายโหลดของผู้เชี่ยวชาญ  

### ตัวอย่างแผนผัง Mermaid ของเลย์เอาท์แดชบอร์ด

```mermaid
graph TB
  A[Throughput Chart] --> B[Turnaround Time Gauge]
  B --> C[Confidence Heatmap]
  C --> D[Expert Load Matrix]
  D --> E[Audit Trail Viewer]
```

แดชบอร์ดอัปเดตทุก 30 วินาทีผ่าน WebSocket ทำให้ผู้นำด้านความปลอดภัยเห็นสถานะการปฏิบัติตามแบบเรียลไทม์

---

## 8. ผลกระทบเชิงธุรกิจ – สิ่งที่คุณจะได้

| เมตริก | ก่อน AQOE | หลัง AQOE | การปรับปรุง |
|--------|-----------|-----------|--------------|
| **Average Response Time** (เวลาเฉลี่ยในการตอบ) | 48 ชั่วโมง | 6 ชั่วโมง | ลดลง 87 % |
| **Manual Editing Effort** (แรงงานแก้ไขด้วยมือ) | 30 นาทีต่อคำตอบ | 5 นาทีต่อคำตอบ | ลดลง 83 % |
| **Compliance Drift Incidents** (เหตุการณ์การลื่นไหลของข้อกำหนด) | 4 ครั้ง/ไตรมาส | 0 ครั้ง/ไตรมาส | ลดลง 100 % |
| **Audit Findings Related to Evidence Gaps** (การค้นพบในการตรวจสอบที่เกี่ยวกับช่องโหว่ของหลักฐาน) | 2 รายการต่อการตรวจสอบ | 0 รายการ | ลดลง 100 % |

ตัวเลขเหล่านี้มาจากโครงการสาธิตกับบริษัท SaaS ขนาดกลาง 3 แห่ง ที่ผสาน AQOE เข้ากับสแตก Procurize ที่ใช้อยู่เป็นเวลา 6 เดือน

---

## 9. แผนการดำเนินงาน

1. **Phase 1 – Foundation**  
   * ปรับใช้สคีม่า KG และ ingest เอกสารนโยบายเดิมทั้งหมด  
   * ตั้งค่า pipeline RAG พร้อม LLM เบื้องต้น  

2. **Phase 2 – Adaptive Routing**  
   * ฝึก GNN เริ่มต้นด้วยข้อมูลการมอบหมายในอดีต  
   * เชื่อมต่อกับ Task Scheduler และระบบทิกเก็ต  

3. **Phase 3 – Validation Loop**  
   * ปล่อย UI Validation Hub ให้ผู้เชี่ยวชาญใช้งาน  
   * เก็บฟีดแบ็กและเริ่มการเสริม KG อย่างต่อเนื่อง  

4. **Phase 4 – Analytics & Scaling**  
   * พัฒนาแดชบอร์ดเรียลไทม์  
   * ปรับให้รองรับสภาพแวดล้อม SaaS แบบหลายผู้เช่า (partition KG ตามบทบาท)  

ระยะเวลาปกติ: **12 สัปดาห์** สำหรับ Phase 1‑2, **8 สัปดาห์** สำหรับ Phase 3‑4

---

## 10. แนวทางในอนาคต

* **Federated Knowledge Graphs** – แชร์ subgraph KG ไม่ระบุตัวตนระหว่างองค์กรพันธมิตร พร้อมรักษาอธิปไตยข้อมูล  
* **Zero‑Knowledge Proofs** – ยืนยันการมีอยู่ของหลักฐานโดยไม่ต้องเปิดเผยเอกสารจริง  
* **Multimodal Evidence Extraction** – ผสาน OCR, การจำแนกรูปภาพ, และการถอดเสียงเพื่อดึงข้อมูลจาก screenshot, diagram สถาปัตยกรรม, และการบันทึกการอธิบายข้อกำหนด  

แนวทางเหล่านี้จะย้าย AQOE จาก **เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ** ไปสู่ **เครื่องมือสารสนเทศเชิงกลยุทธ์ด้านความสอดคล้อง**  

---

## 11. เริ่มต้นใช้งาน Procurize AQOE

1. **สมัคร** ทดลองใช้ Procurize และเปิดฟีเจอร์ **“Orchestration Beta”**  
2. **นำเข้า** คลังนโยบายเดิมของคุณ (PDF, Markdown, CSV)  
3. **แมพ** กรอบงานไปยังโหนด KG ด้วยวิซาร์ดที่ให้มา  
4. **เชิญ** ทีม Security และ Legal ของคุณ; กำหนดแท็กความเชี่ยวชาญให้กับแต่ละคน  
5. **สร้าง** คำขอแบบสำรวจแรกและชมกระบวนการมอบหมาย, สร้างร่าง, และตรวจสอบโดยอัตโนมัติ  

เอกสารประกอบ, SDK, และไฟล์ Docker Compose ตัวอย่างมีให้ใน **Procurize Developer Hub**

---

## 12. สรุป

Adaptive Questionnaire Orchestration Engine ทำให้กระบวนการที่ซับซ้อนและทำด้วยมือกลายเป็น **workflow ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และปรับตัวได้เอง** ด้วยการผสานกราฟความรู้, การกำหนดเส้นทางแบบเรียลไทม์, และลูปข้อเสนอแนะจากมนุษย์ องค์กรจะลดเวลาตอบลงอย่างมาก, เพิ่มคุณภาพของคำตอบ, และรักษาเส้นทางการตรวจสอบที่ตรวจสอบได้ — ทั้งหมดนี้ขณะที่ปลดปล่อยพรสวรรค์ของทีมให้มุ่งไปที่งานเชิงกลยุทธ์ด้านความปลอดภัย  

เริ่มต้นใช้งาน AQOE วันนี้ เพื่อก้าวจากการจัดการแบบสำรวจแบบตอบโต้เป็น **สารสนเทศเชิงกลยุทธ์ด้านการปฏิบัติตาม**.