
# АІ‑запусканий адаптивний синтез політик для автоматизації анкет у реальному часі

## Вступ

Анкети безпеки, аудити комплаєнсу та оцінки ризиків постачальників стали щоденною перепоною для SaaS‑компаній. Традиційні робочі процеси спираються на ручне копіювання‑вставку з репозиторіїв політик, складне керування версіями та нескінченні коливання з юридичними командами. Вартість вимірювана: довгі цикли продажів, підвищені витрати на юридичні послуги та підвищений ризик неузгоджених або застарілих відповідей.

**Адаптивний синтез політик (APS)** переосмислює цей процес. Замість того, щоб розглядати політики як статичні PDF‑файли, APS інджеє всю базу знань політик, перетворює її у машинно‑читаний граф та поєднує цей граф із шаром генеративного ШІ, здатного створювати контекстно‑залежні, регуляторно‑сумісні відповіді на вимогу. Результатом є *двигун відповідей у реальному часі*, який може:

* Генерувати повністю цитується відповідь за секунди.  
* Підтримувати відповіді синхронізованими з останніми змінами політик.  
* Надавати дані про походження для аудиторів.  
* Безперервно навчатися на основі зворотного зв’язку рецензентів.  

У цій статті ми розглянемо архітектуру, основні компоненти, кроки впровадження та бізнес‑вплив APS, а також покажемо, чому це наступна логічна еволюція платформи анкет Procurize.

---

## 1. Основні концепції

| Концепція | Опис |
|-----------|------|
| **Граф політик** | Напрямлений, маркований граф, що кодує розділи, пункти, міжпосилання та зв’язки з нормативними контролями (наприклад, **[ISO 27001 A.5](https://www.iso.org/standard/27001)**, **[SOC‑2 CC6.1](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**). |
| **Контекстний рушій підказок** | Динамічно формує підказки LLM, використовуючи граф політик, конкретне поле анкети та будь‑які прикріплені докази. |
| **Шар злиття доказів** | Забирає артефакти (звіти сканування, журнали аудиту, мапінг коду‑політик) та приєднує їх до вузлів графа для простежуваності. |
| **Зворотний цикл** | Людські рецензенти схвалюють або редагують згенеровані відповіді; система перетворює правки у оновлення графа та донавчає LLM. |
| **Синхронізація в реальному часі** | При зміні політичного документу конвеєр виявлення змін оновлює відповідні вузли та ініціює регенерацію кешованих відповідей. |

Ці концепції слабо пов’язані, проте разом забезпечують повний потік, що перетворює *статичне* сховище комплаєнсу у *живий* генератор відповідей.

---

## 2. Архітектура системи

Нижче — діаграма Mermaid високого рівня, яка ілюструє потік даних між компонентами.

```mermaid
graph LR
    A["Policy Repository (PDF, Markdown, Word)"]
    B["Document Ingestion Service"]
    C["Policy Graph Builder"]
    D["Knowledge Graph Store"]
    E["Contextual Prompt Engine"]
    F["LLM Inference Layer"]
    G["Evidence Fusion Service"]
    H["Answer Cache"]
    I["User Interface (Procurize Dashboard)"]
    J["Feedback & Review Loop"]
    K["Continuous Fine‑Tuning Pipeline"]

    A --> B
    B --> C
    C --> D
    D --> E
    E --> F
    G --> F
    F --> H
    H --> I
    I --> J
    J --> K
    K --> F
    K --> D
```

*Усі підписи вузлів взяті в подвійні лапки, як того вимагає синтаксис Mermaid.*

### 2.1 Детальний огляд компонент

1. **Document Ingestion Service** – Використовує OCR (за потреби), видобуває заголовки розділів і зберігає чистий текст у проміжному сховищі.  
2. **Policy Graph Builder** – Поєднує правило‑базовані парсери та LLM‑асистоване виділення сутностей для створення вузлів (`"Section 5.1 – Data Encryption"`) та ребер (`"references"`, `"implements"`).  
3. **Knowledge Graph Store** – Інстанція Neo4j або JanusGraph з гарантіями ACID, що надає Cypher / Gremlin API.  
4. **Contextual Prompt Engine** – Формує підказки типу:  
   > *“На підставі вузла політики “Data Retention – 12 months”, відповісти на питання постачальника ‘How long do you retain customer data?’ та вказати точний пункт.”*  
5. **LLM Inference Layer** – Розгорнуто на захищеному інференційному кінці (наприклад, Azure OpenAI), налаштованому на мову комплаєнсу.  
6. **Evidence Fusion Service** – Підтягує артефакти з інтеграцій (GitHub, S3, Splunk) та додає їх як підкреслення у згенеровану відповідь.  
7. **Answer Cache** – Зберігає відповіді, ключовані `(question_id, policy_version_hash)`, для миттєвого отримання.  
8. **Feedback & Review Loop** – Фіксує правки рецензентів, відображає різницю у оновленнях графа та передає дельту у пайплайн донастройки.  

---

## 3. Дорожня карта впровадження

| Етап | Ключові результати | Приблизний обсяг |
|------|--------------------|-------------------|
| **P0 – Основи** | • Налаштувати конвеєр інжестії документів.<br>• Визначити схему графа (PolicyNode, ControlEdge).<br>• Заповнити початковий граф зі сховища політик. | 4–6 тижнів |
| **P1 – Рушій підказок і LLM** | • Побудувати шаблони підказок.<br>• Розгорнути хостований LLM (gpt‑4‑turbo).<br>• Інтегрувати злиття доказів для одного типу доказу (наприклад, PDF‑звіти сканування). | 4 тижні |
| **P2 – UI та кеш** | • Додати до дашборду Procurize панель “Live Answer”.<br>• Реалізувати кешування відповідей і відображення версій. | 3 тижні |
| **P3 – Зворотний цикл** | • Записувати правки рецензентів.<br>• Автоматично генерувати дельти графа.<br>• Нічна донастройка на підставі зібраних правок. | 5 тижнів |
| **P4 – Синхронізація в реальному часі** | • Підключити інструменти авторингу політик (Confluence, Git) до webhook‑ів виявлення змін.<br>• Автоматично інвалідувати застарілі кеші. | 3 тижні |
| **P5 – Масштабування та управління** | • Перемістити сховище графа у кластерний режим.<br>• Додати RBAC для правок графа.<br>• Провести безпековий аудит кінцевої точки LLM. | 4 тижні |

Всього **12‑місячний** графік дає готовий до продакшну APS‑двигун, із поступовою доставкою цінності після кожного етапу.

---

## 4. Бізнес‑вплив

| Метрика | До APS | Після APS (6 міс.) | Δ % |
|---------|--------|--------------------|------|
| **Середній час генерації відповіді** | 12 хв (ручний) | 30 сек (ШІ) | ‑96% |
| **Інциденти відхилення політик** | 3 за квартал | 0,5 за квартал | ‑83% |
| **Зусилля рецензентів (год/анкета)** | 4 год | 0,8 год | ‑80% |
| **Процент успішних аудитів** | 92% | 98% | +6% |
| **Скорочення циклу продажу** | 45 днів | 32 дні | ‑29% |

Ці цифри отримані з пілотних програм у трьох середніх SaaS‑компаніях, що впровадили APS поверх існуючого хабу анкет Procurize.

---

## 5. Технічні виклики та заходи щодо їх подолання

| Виклик | Опис | Заходи |
|--------|------|--------|
| **Невизначеність політик** | Юридична мова часто неоднозначна, що може спричинити «галюцинації» LLM. | Використовувати *двоетапну верифікацію*: LLM генерує відповідь **і** детерміністичний правил‑базований валідатор підтверджує посилання на пункти. |
| **Оновлення регуляторів** | Нові нормативи (наприклад, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**‑2025) з’являються часто. | Конвеєри синхронізації в реальному часі парсять публічні фіди регуляторів (наприклад, RSS **[NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)**) і автоматично створюють нові вузли контролю. |
| **Конфіденційність даних** | Доказові артефакти можуть містити ПІБ. | Застосовувати **гомоморфне шифрування** для сховища артефактів; LLM отримує лише зашифровані ембеддинги. |
| **Зміщення моделі** | Надмірна донастройка на внутрішньому фідбеку може знизити узагальнення. | Підтримувати *тіньову модель*, навчена на більш широкому корпусі комплаєнсу, і періодично оцінювати проти неї. |
| **Пояснюваність** | Аудитори вимагають доказів походження. | Кожна відповідь включає блок *цитування політики* та візуальну *теплову карту доказів*, що відображається в UI. |

---

## 6. Перспективні розширення

1. **Фузія графів між різними регуляторами** – Об’єднати **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, **SOC‑2** та галузеві рамки в один мульти‑тенантний граф, що дозволить *одним клацом* отримувати відповідність.  
2. **Федеративне навчання для мульти‑тенантної конфіденційності** – Тренувати LLM на анонімізованому фідбеку кількох орендарів без об’єднання сирих даних.  
3. **Голосовий асистент** – Дозволити рецензентам ставити питання голосом; система повертає усні відповіді з клікабельними посиланнями на цитати.  
4. **Прогнозування оновлень політик** – Використовуючи аналіз трендів попередніх результатів анкет, двигун пропонує оновлення політик *завчасно*, ще до того, як їх запитають аудитори.  

---

## 7. Початок роботи з APS у Procurize

1. **Завантажте політики** – Перетягніть усі політичні документи у вкладку “Policy Vault”. Служба інжестії автоматично їх екстрагує та версіонує.  
2. **Відобразіть контролі** – За допомогою візуального редактора графа прив’яжіть розділи політик до відомих стандартів. Попередньо підготовлені мапінги для **ISO 27001**, **SOC‑2** і **GDPR** вже включені.  
3. **Налаштуйте джерела доказів** – Під’єднайте сховище артефактів CI/CD, сканери вразливостей та логи DLP.  
4. **Увімкніть живу генерацію** – У “Settings” активуйте перемикач “Adaptive Synthesis”. Система почне миттєво відповідати на нові поля анкети.  
5. **Рецензуйте та навчайте** – Після кожного циклу анкет схвалюйте згенеровані відповіді. Зворотний цикл автоматично уточнює модель.  

---

## 8. Висновок

Адаптивний синтез політик перетворює ландшафт комплаєнсу з **реактивного** процесу—погоні за документами і копіюванням—на **проактивний**, орієнтований на дані двигун. Поєднуючи багатоструктурований граф знань з генеративним ШІ, Procurize забезпечує миттєві, аудит‑придатні відповіді, гарантуючи, що кожна відповідь відображає найновішу версію політики.

Організації, що впроваджують APS, можуть очікувати скорочення циклів продажу, зниження юридичних витрат і підвищення успішності аудитів, звільняючи команди безпеки й юридичні підрозділи від рутинної роботи над заповненням анкет.

**Майбутнє автоматизації анкет—це не просто “автоматизація”. Це *інтелектуальний, контекстно‑залежний синтез*, що розвивається разом із вашими політиками.**  

--- 

## Дивіться також

- NIST Cybersecurity Framework – Official Site: https://www.nist.gov/cyberframework  
- ISO/IEC 27001 – Information Security Management: https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html  
- SOC 2 Compliance Guide – AICPA (reference material)  
- Procurize Blog – “AI Powered Adaptive Policy Synthesis for Real Time Questionnaire Automation” (this article)