
# Адаптивне перенесення навчання для автоматизації міжрегуляторних опитувальників

Сучасні підприємства опрацьовують **десятки питань безпеки** — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, CCPA, FedRAMP та все більше галузевих стандартів. Кожен документ вимагає, по суті, однакових доказів (контроль доступу, шифрування даних, реагування на інциденти), лише формулюваних по‑різному, з різними вимогами до доказової бази. Традиційні платформи, що використовують ШІ, **навчають окрему модель для кожної рамки**. Коли з’являється новий регулятивний акт, команди змушені збирати нові навчальні дані, донавчати модель і будувати нові інтеграційні конвеєри. Результат? **Повторювана робота**, **незбалансовані відповіді** і **тривалі терміни**, які гальмують процеси продажу.

**Адаптивне перенесення навчання** пропонує розумніше рішення. Сприймаючи кожну нормативну рамку як *домен*, а завдання опитувальника як *спільну нижчестоячу мету*, ми можемо **повторно використовувати знання**, отримані з однієї рамки, для прискорення роботи в іншій. На практиці це дозволяє одному ШІ‑двигуну Procurize одразу розуміти новий [FedRAMP](https://www.fedramp.gov/) опитувальник, використовуючи ту саму базу ваг, що живить відповіді на [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), значно скорочуючи ручну маркування даних, необхідне перед розгортанням моделі.

Нижче ми розкриваємо концепт, ілюструємо архітектуру “кінець‑до‑кінця” та надаємо практичні кроки для впровадження адаптивного перенесення навчання у ваш стек автоматизації комплаенсу.

---

## 1. Чому перенесення навчання важливе для автоматизації опитувальників

| Проблема | Традиційний підхід | Перевага перенесення навчання |
|----------|--------------------|--------------------------------|
| **Недостатність даних** | Кожна нова рамка вимагає сотень маркованих пар питання‑відповідь. | Попередньо навчана базова модель вже розуміє загальні концепції безпеки; потрібно лише кілька прикладів з нової рамки. |
| **Проростання моделей** | Підтримка десятків окремих моделей, кожна зі своїм CI/CD конвеєром. | Єдина модульна модель може *донавчатися* під кожну рамку, скорочуючи операційні витрати. |
| **Регуляторний зсув** | Оновлення стандартів роблять старі моделі застарілими, вимагаючи повного перенавчання. | Безперервне навчання поверх спільної бази швидко адаптує модель до незначних змін у тексті. |
| **Нестача пояснюваності** | Окремі моделі ускладнюють створення єдиного аудиторського реєстру. | Спільне представлення робить можливим уніфіковане відстеження походження відповідей у різних рамках. |

Коротко, перенесення навчання **уніфікує знання**, **зменшує потребу в даних** і **спрощує управління**, що критично для масштабування автоматизації комплаенсу на рівні закупок.

---

## 2. Основні поняття: домени, завдання та спільні представлення

1. **Домен‑джерело** – нормативна сукупність, у якій є достатньо маркованих даних (наприклад, [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)).  
2. **Домен‑ціль** – новий або менш представлений регулятивний акт (FedRAMP, нові ESG‑стандарти).  
3. **Завдання** – генерувати відповідну текстову відповідь та вказувати підтримуючі докази (документи, політики).  
4. **Спільне представлення** – великий мовний модель (LLM), донавчена на корпусах, орієнтованих на безпеку, що захоплює загальну термінологію, мапінг контролів та структури доказів.  

**Конвеєр перенесення навчання** спочатку **попередньо навчає** LLM на масивній базі знань про безпеку (NIST SP 800‑53, ISO‑контроли, публічні політики). Потім відбувається **домен‑адаптивне донавчання** за допомогою **few‑shot** набору даних цільового регулювання, під керуванням **доменного дискримінатора**, який допомагає моделі зберігати знання джерела й одночасно освоювати нюанси цільового домену.

---

## 3. Архітектурний план

Нижче наведена діаграма Mermaid, що показує взаємодію компонентів у платформі Procurize для адаптивного перенесення навчання.

```mermaid
graph LR
    subgraph Data Layer
        A["Сирий репозиторій політик"]
        B["Історичний корпус Q&A"]
        C["Зразки цільового регулювання"]
    end
    subgraph Model Layer
        D["Безпековий базовий LLM"]
        E["Доменний дискримінатор"]
        F["Декодер завдання"]
    end
    subgraph Orchestration
        G["Сервіс донавчання"]
        H["Механізм інференції"]
        I["Модуль пояснюваності та аудиту"]
    end
    subgraph Integrations
        J["Система тикетів / робочих процесів"]
        K["Управління документами (SharePoint, Confluence)"]
    end

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

**Ключові моменти**

* **Безпековий базовий LLM** тренується один раз на об’єднаних даних політик та історичних Q&A.  
* **Доменний дискримінатор** підштовхує представлення до доменної обізнаності, запобігаючи катастрофічному забуванню.  
* **Сервіс донавчання** споживає мінімальний набір прикладів цільового домену (часто < 200) і створює **адаптовану доменну модель**.  
* **Механізм інференції** обробляє запити в реальному часі, шукає докази через семантичний пошук і генерує структуровані відповіді.  
* **Модуль пояснюваності та аудиту** вести журнал ваг, вихідних документів та версій підказок, задовольняючи вимоги аудиторів.  

---

## 4. Робочий процес «від початку до кінця»

1. **Інжестія** – нові файли опитувальників (PDF, Word, CSV) розбираються Document AI від Procurize, формуючи текст питання та метадані.  
2. **Семантичне зіставлення** – кожне питання кодується за допомогою спільного LLM і підбирається у **граф знань** контролів і доказів.  
3. **Виявлення домену** – легкий класифікатор визначає нормативну рамку (наприклад, „FedRAMP“) і направляє запит до відповідної адаптованої моделі.  
4. **Генерація відповіді** – декодер створює стислу, комплаєнтну відповідь, за потреби вставляючи заповнювачі там, де бракує доказів.  
5. **Людина у петлі** – аналітики безпеки отримують підготовлену відповідь з прив’язками до джерел, редагують або затверджують її безпосередньо у UI.  
6. **Створення аудиторського сліду** – кожна ітерація фіксує підказку, версію моделі, ID доказів і коментарі рецензентів, формуючи незмінний журнал.  

**Зворотний зв’язок** автоматично додає затверджені відповіді до набору нових навчальних прикладів, без ручного збору даних, постійно підвищуючи якість цільової моделі.

---

## 5. Кроки впровадження у вашій організації

| Крок | Дія | Інструменти та рекомендації |
|------|-----|------------------------------|
| **1. Створити безпекову базу** | Об’єднати внутрішні політики, публічні стандарти та минулі відповіді в корпус (≈ 10 млн токенів). | Використати *Policy Ingestor* від Procurize; очистити за допомогою spaCy (нормалізація сутностей). |
| **2. Попереднє навчання / донавчання LLM** | Взяти відкриту LLM (наприклад, Llama‑2‑13B) і донавчити її LoRA‑адаптерами на безпековому корпусі. | LoRA зменшує використання GPU; зберігати адаптери окремо для кожного домену. |
| **3. Зібрати зразки цільового регулювання** | Для нового регулювання зібрати ≤ 150 репрезентативних пар питання‑відповідь (внутрішні або crowdsourced). | *Sample Builder* UI від Procurize; тегувати кожну пару відповідними ідентифікаторами контролів. |
| **4. Запустити доменно‑адаптивне донавчання** | Тренувати адаптер з дискримінаторною втратою, щоб зберегти знання базової моделі. | PyTorch Lightning; стежити за *domain alignment score* (> 0.85). |
| **5. Розгорнути сервіс інференції** | Контейнеризувати базовий LLM + адаптер; надати REST‑endpoint. | Kubernetes з GPU‑нодами; автоскейл за показниками затримки. |
| **6. Інтегрувати у робочі процеси** | Підключити endpoint до системи тикетів Procurize, дозволяючи дію „Надіслати опитувальник“. | Webhook або коннектор ServiceNow. |
| **7. Увімкнути пояснюваність** | Зберігати карти уваги та посилання на джерела у PostgreSQL‑базі аудиту. | Візуалізувати через *Compliance Dashboard* від Procurize. |
| **8. Безперервне навчання** | Періодично (щоквартально або за потребою) пере-навчати адаптери новими затвердженими відповідями. | Автоматизовано DAG‑ами Airflow; версіонування моделей у MLflow. |

Дотримуючись цієї дорожньої карти, більшість команд відзначають **скорочення часу підготовки нової регуляторної моделі на 60‑80 %**.

---

## 6. Кращі практики та підводні камені

| Практика | Чому важливо |
|----------|--------------|
| **Короткі шаблони підказок** – тримайте підказки лаконічними та явно вказуйте ідентифікатори контролів. | Запобігає «галюцинації» моделі щодо нерелевантних контролів. |
| **Збалансоване відбори даних** – у наборі донавчання охоплюйте як часто, так і рідко зустрічані контролі. | Уникає упередженості в бік найпопулярніших питань і забезпечує можливість відповіді на рідкісні. |
| **Токенізатор під регулятивний жаргон** – додайте нові терміни (наприклад, „FedRAMP‑Ready“) у словник токенізатора. | Підвищує ефективність токенізації та зменшує помилки розбиття слів. |
| **Регулярні аудити** – плануйте квартальні перевірки з зовнішніми аудиторами щодо згенерованих відповідей. | Підтримує впевненість у комплаєнсі та виявляє зрушення раніше. |
| **Конфіденційність даних** – маскуйте будь‑які ПІБ у доказових документах перед передаванням у модель. | Відповідає GDPR та внутрішнім політикам захисту даних. |
| **Фіксація версій** – закріплюйте конвеєри інференції на конкретній версії адаптера для кожної рамки. | Гарантує відтворюваність у випадку юридичних запитів. |

---

## 7. Перспективи розвитку

1. **Zero‑Shot onboarding** – комбінування meta‑learning з парсером опису регуляції для створення адаптера без жодних маркованих прикладів.  
2. **Багатомодальна генерація доказів** – інтеграція OCR‑модулів (схеми архітектури) в процес, щоб відповідати на питання про мережеву топологію автоматично.  
3. **Федеративне перенесення навчання** – обмін оновленнями адаптерів між компаніями без передачі живих політик, зберігаючи конкурентну таємницю.  
4. **Динамічне оцінювання ризиків** – поєднання відповідей із реальними теперішніми рейтингами ризиків, які оновлюються у відповідь на нові рекомендації регуляторів.  

Ці інновації піднімуть автоматизацію комплаенсу з рівня *автоматизації* до *інтелектуальної оркестрації*, де система не лише відповідає на запитання, а й прогнозує зміни регуляцій та проактивно коригує політики.

---

## 8. Висновок

Адаптивне перенесення навчання трансформує **дорогу, роздроблену, затратну** сферу автоматизації питань безпеки у **легку, повторно використовувану** екосистему. Інвестуючи у **спільний безпековий LLM**, донавчаючи легкі доменні адаптери та впроваджуючи щільний робочий процес з людиною у петлі, організації можуть:

* **Знизити час відповіді** на нові регуляції з тижнів до днів.  
* **Підтримувати єдиний аудиторський журнал** у всіх рамках.  
* **Масштабувати комплаєнс‑операції** без розмноження моделей.  

Платформа Procurize вже використовує ці принципи, забезпечуючи єдиний центр, у якому **будь‑який** опитувальник — сьогоднішній чи майбутній — обробляється однією ШІ‑машиною. Наступна хвиля автоматизації комплаенсу визначатиметься не кількістю моделей, а **ефективністю передачі знань** між ними.