
# การแมปข้อกำหนดสัญญาแบบไดนามิกด้วย AI สำหรับแบบสอบถามความปลอดภัย

## ทำไมการแมปข้อกำหนดสัญญาถึงสำคัญ

แบบสอบถามความปลอดภัยเป็นประตูสู่การทำธุรกิจ SaaS ระหว่างบริษัท B2B แบบสอบถามทั่วไปมักถามเช่น:

* *“คุณเข้ารหัสข้อมูลที่พักไว้หรือไม่? โปรดระบุอ้างอิงข้อกำหนดจากข้อตกลงการให้บริการของคุณ.”*  
* *“ระยะเวลาตอบสนองต่อเหตุการณ์ของคุณคืออะไร? โปรดอ้างอิงข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องในเพิ่มเติมการประมวลผลข้อมูลของคุณ.”*  

การตอบคำถามเหล่านี้อย่างแม่นยำต้องค้นหาข้อกำหนดที่ตรงกันในทะเลของสัญญา, เอกสารเสริม, และนโยบายต่าง ๆ วิธีการทำแบบมือมีข้อจำกัดสำคัญสามประการ:

1. **การใช้เวลามาก** – ทีมความปลอดภัยต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการตามหาประโยคที่ถูกต้อง  
2. **ข้อผิดพลาดของมนุษย์** – การอ้างอิงข้อกำหนดผิดพลาดอาจทำให้เกิดช่องโหว่การปฏิบัติตามหรือการตรวจสอบล้มเหลว  
3. **การอ้างอิงที่ล้าสมัย** – สัญญามีการพัฒนา; หมายเลขข้อกำหนดเก่าอาจไม่ใช้งานแล้ว แต่คำตอบในแบบสอบถามก็ยังคงอยู่โดยไม่เปลี่ยนแปลง  

**เครื่องมือ Dynamic Contractual Clause Mapping (DCCM)** จัดการกับทั้งสามปัญหาโดยเปลี่ยนคลังสัญญาให้เป็นกราฟความรู้ที่ค้นหาได้และบำรุงรักษาเอง ซึ่งขับเคลื่อนการตอบแบบสอบถามด้วย AI แบบเรียลไทม์

---

## สถาปัตยกรรมหลักของเครื่องมือ DCCM

ด้านล่างเป็นภาพรวมระดับสูงของกระบวนการ DCCM. แผนภูมินี้ใช้ไวยากรณ์ **Mermaid** เพื่อแสดงการไหลของข้อมูลและจุดตัดสินใจ

```mermaid
stateDiagram-v2
    [*] --> IngestContracts: "Document Ingestion"
    IngestContracts --> ExtractText: "OCR & Text Extraction"
    ExtractText --> Chunkify: "Semantic Chunking"
    Chunkify --> EmbedChunks: "Vector Embedding (RAG)"
    EmbedChunks --> BuildKG: "Knowledge Graph Construction"
    BuildKG --> UpdateLedger: "Attribution Ledger Entry"
    UpdateLedger --> [*]

    state AIResponder {
        ReceiveQuestion --> RetrieveRelevantChunks: "Vector Search"
        RetrieveRelevantChunks --> RAGGenerator: "Retrieval‑Augmented Generation"
        RAGGenerator --> ExplainabilityLayer: "Citation & Confidence Scores"
        ExplainabilityLayer --> ReturnAnswer: "Formatted Answer with Clause Links"
    }

    [*] --> AIResponder
```

**ส่วนประกอบที่อธิบายไว้**

| ส่วนประกอบ | วัตถุประสงค์ | เทคโนโลยี |
|------------|--------------|-----------|
| **IngestContracts** | ดึงสัญญา, เอกสารเสริม, เงื่อนไข SaaS จากคลาวด์, SharePoint หรือที่เก็บแบบ GitOps | Event‑driven Lambda, S3 triggers |
| **ExtractText** | แปลง PDF, สแกน, และไฟล์ Word ให้เป็นข้อความดิบ | OCR (Tesseract), Apache Tika |
| **Chunkify** | แบ่งเอกสารเป็นส่วนที่มีความหมายต่อเนื่อง (โดยทั่วไป 1‑2 ย่อหน้า) | Custom NLP splitter based on headings & bullet hierarchy |
| **EmbedChunks** | เข้ารหัสแต่ละส่วนเป็นเวกเตอร์หนาแน่นเพื่อการค้นหาแบบคล้ายกัน | Sentence‑Transformers (all‑MiniLM‑L12‑v2) |
| **BuildKG** | สร้างกราฟคุณสมบัติซึ่งโหนดเป็นข้อกำหนด, ขอบเป็นการอ้างอิง, ภาระผูกพัน หรือมาตรฐานที่เกี่ยวข้อง | Neo4j + GraphQL API |
| **UpdateLedger** | บันทึกแหล่งที่มาที่ไม่เปลี่ยนแปลงสำหรับทุกส่วนที่เพิ่มหรือแก้ไข | Hyperledger Fabric (append‑only ledger) |
| **RetrieveRelevantChunks** | ค้นหาส่วนที่คล้ายที่สุดสำหรับคำถามแบบสอบถามที่กำหนด | FAISS / Milvus vector DB |
| **RAGGenerator** | ผสานข้อความที่ดึงมากับ LLM เพื่อสร้างคำตอบสั้น | OpenAI GPT‑4o / Anthropic Claude‑3.5 |
| **ExplainabilityLayer** | แนบการอ้างอิง, คะแนนความมั่นใจ, และภาพตัวอย่างของข้อกำหนด | LangChain Explainability Toolkit |
| **ReturnAnswer** | ส่งคำตอบผ่าน UI ของ Procurize พร้อมลิงก์ข้อกำหนดที่คลิกได้ | React front‑end + Markdown rendering |

---

## Retrieval‑Augmented Generation (RAG) พบกับความแม่นยำของสัญญา

LLM มาตรฐานอาจสร้างข้อมูลเท็จเมื่อถามถึงการอ้างอิงสัญญา ด้วยการผูกการสร้างกับ *ส่วนของสัญญาจริง* เครื่องมือ DCCM รับประกันความถูกต้องของข้อมูล:

1. **การเข้ารหัสคำถาม** – ข้อความแบบสอบถามของผู้ใช้ถูกแปลงเป็นเวกเตอร์  
2. **การดึงส่วนที่สำคัญ (top‑k)** – FAISS คืนส่วนน่าจะตรงที่สุด (ค่าเริ่มต้น k=5)  
3. **การออกแบบ Prompt** – ส่วนที่ดึงมาใส่ใน System Prompt ที่บังคับให้ LLM อ้างอิงแหล่งที่มาโดยชัดเจน  

```
You are a compliance assistant. Use ONLY the provided contract excerpts to answer the question. 
For each answer, end with "Clause: <DocumentID>#<ClauseNumber>".
If the excerpt does not contain enough detail, respond with "Information not available".
```

4. **การประมวลผลหลัง** – เครื่องมือตรวจสอบผลลัพธ์ของ LLM, ยืนยันว่าข้ออ้างอิงที่ระบุมีอยู่ในกราฟความรู้, แล้วแนบคะแนนความมั่นใจ (0–100) หากคะแนนต่ำกว่าเกณฑ์ที่กำหนด (เช่น 70) คำตอบจะถูกทำเครื่องหมายให้ตรวจสอบโดยมนุษย์

---

## บัญชีการอ้างอิงที่อธิบายได้ (Explainable Attribution Ledger)

ผู้ตรวจสอบต้องการหลักฐานว่า *คำตอบมาจากไหน* เครื่องมือ DCCM จึงบันทึก **รายการบัญชีที่เซ็นแบบเชิงคริปโต** สำหรับทุกเหตุการณ์การแมป:

```json
{
  "question_id": "Q-2025-07-12-001",
  "answer_hash": "sha256:8f3e...",
  "referenced_clause": "SA-2024-08#12.3",
  "vector_similarity": 0.94,
  "llm_confidence": 88,
  "timestamp": "2025-12-01T08:31:45Z",
  "signature": "0xABCD..."
}
```

บัญชีนี้:

* ให้เส้นทางตรวจสอบที่ไม่เปลี่ยนแปลงได้  
* รองรับการสอบถาม **zero‑knowledge proof** เพื่อให้ผู้กำกับตรวจสอบการอ้างอิงโดยไม่ต้องเปิดเผยสัญญาทั้งหมด  
* สนับสนุน **policy‑as‑code** – หากข้อกำหนดล้าสมัย ระบบจะทำเครื่องหมายคำตอบทั้งหมดที่อ้างอิงข้อกำหนดนั้นให้ตรวจทบทวนใหม่โดยอัตโนมัติ

---

## การปรับตัวแบบเรียลไทม์ต่อการเปลี่ยนแปลงของข้อกำหนด (Real‑Time Adaptation to Clause Drift)

สัญญาเป็นเอกสารที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ เมื่อมีการแก้ไขข้อกำหนด **Change‑Detection Service** จะคำนวนเวกเตอร์ของส่วนที่ได้รับผลกระทบใหม่, อัปเดตกราฟความรู้, แล้วสร้างรายการบัญชีใหม่สำหรับคำตอบแบบสอบถามที่อ้างอิงข้อกำหนดนั้น ภายในการทำงานทั้งหมดมักใช้เวลา **2–5 วินาที** ทำให้ UI ของ Procurize แสดงภาษาสัญญาล่าสุดเสมอ

### ตัวอย่างสถานการณ์

*ข้อกำหนดเดิม* (เวอร์ชัน 1):  
> “Data shall be encrypted at rest using AES‑256.”

*ข้อกำหนดที่อัปเดต* (เวอร์ชัน 2):  
> “Data shall be encrypted at rest using AES‑256 or ChaCha20‑Poly1305, whichever is deemed more appropriate.”

เมื่อเวอร์ชันเปลี่ยน:

1. เวกเตอร์ของข้อกำหนดถูกรีเฟรช  
2. คำตอบทั้งหมดที่เคยอ้างอิง “Clause 2.1” ถูกรันใหม่ผ่าน RAG generator  
3. หากข้อกำหนดใหม่เพิ่มตัวเลือก ค่าความมั่นใจอาจลดลง ทำให้ผู้ตรวจสอบต้องยืนยันคำตอบ  
4. บัญชีบันทึก **เหตุการณ์ drift** ที่เชื่อมโยง ID ของข้อกำหนดเก่าและใหม่

---

## ผลประโยชน์ที่วัดได้

| ตัวชี้วัด | ก่อนใช้ DCCM | หลังใช้ DCCM (การทดลอง 30 วัน) |
|-----------|--------------|--------------------------------|
| เวลาที่ใช้โดยเฉลี่ยในการตอบคำถามที่อ้างอิงข้อกำหนด | 12 นาที (ค้นหาแบบมือ) | 18 วินาที (ขับเคลื่อนด้วย AI) |
| อัตราข้อผิดพลาดของมนุษย์ (อ้างอิงผิด) | 4.2 % | 0.3 % |
| เปอร์เซ็นต์คำตอบที่ต้องตรวจทบทวนหลังการอัปเดตสัญญา | 22 % | 5 % |
| คะแนนความพึงพอใจของผู้ตรวจสอบ (1‑10) | 6 | 9 |
| การลดระยะเวลาการดำเนินแบบสอบถามโดยรวม | 35 % | 78 % |

ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า **เครื่องมือ AI เดียว** สามารถเปลี่ยนจุดคอขวดให้เป็นข้อได้เปรียบเชิงแข่งขันได้

---

## รายการตรวจสอบสำหรับทีมความปลอดภัย

1. **การรวมศูนย์เอกสาร** – ตรวจสอบให้สัญญาทั้งหมดอยู่ในที่เก็บที่อ่านได้ด้วยเครื่องจักร (PDF, DOCX หรือข้อความล้วน)  
2. **การเสริมเมตาดาต้า** – แท็กสัญญาแต่ละฉบับด้วย `vendor`, `type` (SA, **[DPAs](https://www.dpocentre.com/what-is-a-dpa-and-why-do-you-need-one/), SLA), และ `effective_date`  
3. **การควบคุมการเข้าถึง** – ให้สิทธิ์บริการ DCCM อ่าน‑อย่างเดียว; สิทธิ์เขียนจำกัดที่บัญชีการอ้างอิงเท่านั้น  
4. **การกำหนดนโยบาย** – กำหนดเกณฑ์ความมั่นใจ (เช่น > 80 % ยอมรับโดยอัตโนมัติ)  
5. **Human‑In‑The‑Loop (HITL)** – มอบหมายผู้ตรวจสอบให้จัดการกับคำตอบที่ความมั่นใจต่ำ  
6. **การเฝ้าระวังต่อเนื่อง** – เปิดแจ้งเตือนสำหรับเหตุการณ์ drift ของข้อกำหนดที่เกินเกณฑ์ความเสี่ยง  

ทำตามรายการตรวจสอบนี้จะช่วยให้การเปิดใช้งานเป็นไปอย่างราบรื่นและเพิ่ม ROI สูงสุด

---

## แผนพัฒนาในอนาคต

| ไตรมาส | โครงการ |
|--------|----------|
| Q1 2026 | **การดึงข้อมูลข้อกำหนดหลายภาษ** – ใช้ embedding แบบหลายภาษาเพื่อรองรับสัญญาภาษาฝรั่งเศส, เยอรมัน, และญี่ปุ่น |
| Q2 2026 | **การตรวจสอบแบบ Zero‑Knowledge Proof** – ให้ผู้กำกับตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อกำหนดโดยไม่ต้องเปิดเผยเนื้อหาสัญญาทั้งหมด |
| Q3 2026 | **การประมวลผล Edge‑AI** – รันกระบวนการ embedding ภายในองค์กรสำหรับอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลเข้มงวด (การเงิน, สุขภาพ) |
| Q4 2026 | **การร่างข้อกำหนดอัตโนมัติ** – เมื่อพบว่าขาดข้อกำหนดที่จำเป็น เครื่องมือจะเสนอร่างข้อความที่สอดคล้องกับมาตรฐานอุตสาหกรรม |

---

## สรุป

Dynamic Contractual Clause Mapping เชื่อมช่องว่างระหว่างข้อความกฎหมายกับความต้องการของแบบสอบถามความปลอดภัย โดยผสาน Retrieval‑Augmented Generation กับกราฟความรู้เซมานติก, ระบบบัญชีการอ้างอิงที่อธิบายได้, และการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์ Procurize ทำให้ทีมความปลอดภัยตอบได้อย่างมั่นใจ ลดระยะเวลาการทำงาน และทำให้ผู้ตรวจสอบพอใจ—all while keeping contracts automatically up‑to‑date.

สำหรับบริษัท SaaS ที่ต้องการชนะดีลระดับองค์กรอย่างรวดเร็ว เครื่องมือ DCCM ไม่ใช่แค่ “อยากได้” แต่เป็น **“ต้องมี”** ที่สร้างความแตกต่างเชิงแข่งขันอย่างชัดเจน