
# Підвищена штучним інтелектом візуалізація впливу зацікавлених сторін у режимі реального часу для анкет безпеки

## Вступ

Анкети безпеки — це спільна мова між SaaS‑провайдерами та їхніми корпоративними клієнтами. Хоча точне заповнення анкет критично важливе, більшість команд розглядають процес як статичне введення даних. Прихованою вартістю є **відсутність негайного розуміння** того, як кожна відповідь впливає на *різні групи зацікавлених сторін* — менеджерів продукту, юридичних радників, аудиторів безпеки та навіть команди продажів.

Зустрічайте **двигун Підвищеної ШІ‑візуалізації Впливу Зацікавлених Сторін у Реальному Часі (RISIV)**. Поєднуючи генеративний ШІ, контекстний граф знань та живі панелі Mermaid, RISIV перетворює кожну відповідь анкети в інтерактивну візуальну історію, яка підкреслює:

* **Регуляторне підвищення ризику** для спеціалістів з відповідності.  
* **Ризик функціоналу продукту** для технічних керівників.  
* **Контрактні зобов’язання** для юридичних команд.  
* **Вплив на швидкість укладання угод** для продажів та менеджерів акаунтів.

Результат — уніфікований, реальний‑часовий вигляд, що прискорює прийняття рішень, зменшує кількість уточнювальних обмінів і, в підсумку, скорочує цикл оцінки постачальника.

---

## Основна архітектура

Двигун RISIV побудований на чотирьох тісно пов’язаних шарах:

1. **Шар нормалізації вводу та генерації з посиланням (RAG)** — аналізує відповіді у вільній формі, збагачує їх релевантними фрагментами політик і створює структуровані об’єкти намірів.  
2. **Контекстний граф знань (CKG)** — динамічний граф, що зберігає регуляторні пункти, можливості продукту та зв’язки між зацікавленими сторонами.  
3. **Двигун оцінки впливу** — застосовує графові нейронні мережі (GNN) та ймовірнісний інференс для обчислення специфічних для кожної зацікавленої сторони оцінок впливу в реальному часі.  
4. **Шар візуалізації та взаємодії** — генерує діаграми Mermaid, які миттєво оновлюються при надходженні нових відповідей.

Нижче — діаграма Mermaid, що ілюструє потік даних між цими шарами:

```mermaid
graph LR
    A[Questionnaire Input] --> B[Norm‑RAG Processor]
    B --> C[Intent Objects]
    C --> D[Contextual Knowledge Graph]
    D --> E[Impact Scoring Engine]
    E --> F[Stakeholder Score Store]
    F --> G[Mermaid Dashboard]
    G --> H[User Interaction & Feedback]
    H --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Нормалізатор вводу та RAG

* **Document AI** видобуває таблиці, маркери та фрагменти вільного тексту.  
* **Гібридне поширення** отримує найрелевантніші фрагменти політик з репозиторію з контрольованими версіями (наприклад, [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)).  
* **Генеративна LLM** переписує сирі відповіді в *об’єкти намірів* типу `{ “dataEncryption”: true, “region”: “EU”, “thirdPartyAccess”: false }`.

### 2. Контекстний граф знань

CKG утримує вузли для:

* **Регуляторних пунктів** – кожен пункт пов’язаний з роллю зацікавленої сторони.  
* **Можливостей продукту** – напр., “підтримує шифрування даних у спокої”.  
* **Категорій ризику** – конфіденційність, цілісність, доступність.  

Відношення зважені на основі історичних результатів аудиту, що дозволяє графу еволюціонувати через **цикли безперервного навчання**.

### 3. Двигун оцінки впливу

Двохетапний конвеєр оцінки:

1. **GNN‑пропагація** – розповсюджує вплив від вузлів відповідей через CKG до вузлів зацікавлених сторін, формуючи сирі вектори впливу.  
2. **Байесове коригування** – враховує апріорні ймовірності (наприклад, відомий ризиковий бал vendor) і формує остаточні оцінки впливу у діапазоні від 0 (без впливу) до 1 (критично).

### 4. Шар візуалізації

Панель використовує **Mermaid**, оскільки це легковаговий, текстовий формат, що бездоганно інтегрується з генераторами статичних сайтів, такими як Hugo. Кожен зацікавлений отримує власний підграф:

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Legal
        L1[Clause 5.1 – Data Retention] --> L2[Violation Risk: 0.78]
        L3[Clause 2.4 – Encryption] --> L4[Compliance Gap: 0.12]
    end
    subgraph Product
        P1[Feature: End‑to‑End Encryption] --> P2[Risk Exposure: 0.23]
        P3[Feature: Multi‑Region Deploy] --> P4[Impact Score: 0.45]
    end
    subgraph Sales
        S1[Deal Cycle Time] --> S2[Increase: 15%]
        S3[Customer Trust Score] --> S4[Boost: 0.31]
    end
```

Панель оновлюється миттєво, коли двигун впливу отримує нові наміри, гарантуючи, що кожна зацікавлена сторона бачить актуальну картину ризиків.

---

## Покроковий процес впровадження

### Крок 1: Налаштування графу знань

```bash
# Ініціалізація Neo4j з даними про походження
docker run -d \
  -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
  --env NEO4J_AUTH=neo4j/password \
  neo4j:5
```

```cypher
// Завантаження регуляторних пунктів
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///regulations.csv' AS row
MERGE (c:Clause {id: row.id})
SET c.text = row.text,
    c.stakeholder = row.stakeholder,
    c.riskWeight = toFloat(row.riskWeight);
```

### Крок 2: Розгортання сервісу RAG

```yaml
services:
  rag:
    image: procurize/rag:latest
    environment:
      - VECTOR_DB_ENDPOINT=http://vector-db:8000
      - LLM_API_KEY=${LLM_API_KEY}
    ports:
      - "8080:8080"
```

### Крок 3: Запуск двигуна оцінки (Python)

```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv
from neo4j import GraphDatabase

class ImpactScorer:
    def __init__(self, uri, user, pwd):
        self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, pwd))

    def fetch_subgraph(self, answer_id):
        with self.driver.session() as session:
            result = session.run("""
                MATCH (a:Answer {id: $aid})-[:TRIGGERS]->(c:Clause)
                MATCH (c)-[:AFFECTS]->(s:Stakeholder)
                RETURN a, c, s
            """, aid=answer_id)
            return result.data()

    def score(self, subgraph):
        # Спрощене оцінювання GCN
        x = torch.tensor([n['c']['riskWeight'] for n in subgraph])
        edge_index = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]])  # dummy adjacency
        conv = GCNConv(in_channels=1, out_channels=1)
        out = conv(x.unsqueeze(1), edge_index)
        return torch.sigmoid(out).squeeze().tolist()
```

### Крок 4: Підключення до панелі Mermaid

Створіть Hugo‑шорткод `mermaid.html`:

```html
<div class="mermaid">
{{ .Inner }}
</div>
```

Вставте діаграму у markdown‑сторінку:

```markdown
{{</* mermaid */>}}
flowchart LR
    Q1[Answer: “Data stored in EU only”] --> C5[Clause 4.3 – Data Residency]
    C5 --> L1[Legal Impact: 0.84]
    C5 --> P2[Product Impact: 0.41]
{{</* /mermaid */>}}
```

Коли надходить нова відповідь, веб‑хук запускає конвеєр **RAG → Scorer**, оновлює сховище оцінок і переписує блок Mermaid останніми значеннями.

---

## Переваги для різних груп зацікавлених сторін

| Зацікавлена сторона | Негайний інсайт | Підтримка рішення |
|---------------------|-----------------|-------------------|
| **Юридичний**       | Показує, які пункти стали невідповідними | Пріоритетизує правки договору |
| **Продукт**         | Виділяє прогалини функціоналу, що впливають на відповідність | Керує коригуваннями дорожньої карти |
| **Безпека**         | Квантифікує експозицію для кожного контролю | Генерує автоматичні тикети на усунення |
| **Продажі**         | Візуалізує вплив на швидкість укладання угод | Дає представникам дані для переговорів |

Візуальна природа діаграм Mermaid також **покращує міжфункціональну комунікацію**: менеджер продукту може одним поглядом зрозуміти юридичний ризик без розбору об’ємного тексту політик.

---

## Реальний приклад: скорочення часу обробки анкети з 14 днів до 2 годин

**Компанія:** CloudSync (постачальник SaaS‑рішення для резервного копіювання даних)  
**Проблема:** Цикли заповнення анкети безпеки тривали в середньому 14 днів через безліч уточнень.  
**Рішення:** Впровадили RISIV у порталі відповідності.

**Результат:**

* **Час формування відповіді** знизився з 6 годин до 12 хвилин на одну анкету.  
* **Час огляду зацікавлених** зменшився з 3 днів до менше 1 години, оскільки кожна команда могла миттєво бачити свій вплив.  
* **Прискорення закриття угод** виросло на 27 % (середній цикл продажу скоротився з 45 днів до 33 днів).  

Після впровадження внутрішній Net Promoter Score (NPS) піднявся до **+68**, що відбиває ясність і швидкість, яку забезпечила візуалізація.

---

## Кращі практики впровадження

1. **Почати з мінімального графу знань** – імпортуйте лише критичні регуляторні пункти та прив’яжіть їх до основних ролей зацікавлених. Поступово розширюйте.  
2. **Використовувати репозиторій політик з контролем версій** – зберігайте файли політик у Git, позначайте кожну зміну тегом і дозволяйте шару RAG підбирати відповідну версію за контекстом анкети.  
3. **Впровадити перевірку людиною в циклі** – направляйте високі оцінки впливу (> 0.75) на перегляд спеціалісту з відповідності перед автоматичною відправкою.  
4. **Моніторити зсув оцінок** – налаштуйте сповіщення, якщо оцінки суттєво змінюються для схожих відповідей, що може вказувати на деградацію графу.  
5. **Використовувати CI/CD** – розглядайте Mermaid‑дашборди як код; запускайте автоматичні тести, щоб переконатися у коректності рендерингу після кожного релізу.

---

## Майбутні розширення

* **Багатомовне вилучення намірів** – розширити шар RAG LLM‑моделями, орієнтованими на різні мови, для глобальних команд.  
* **Адаптивне калібрування GNN** – застосовувати підкріплювальне навчання для тонкого налаштування ваг ребер на основі результатів аудиту.  
* **Синхронізація федеративних графів знань** – дозволити підрозділам спільно доповнювати граф, зберігаючи суверенітет даних через нульові докази (zero‑knowledge proofs).  
* **Прогнозування прогнозного впливу** – об’єднати часові ряди з двигуном оцінки, щоб передбачати майбутній вплив зацікавлених у змінюваному регуляторному середовищі.

---

## Висновок

Двигун Підвищеної ШІ‑візуалізації Впливу Зацікавлених Сторін у Реальному Часі переосмислює спосіб споживання анкет безпеки. Перетворюючи кожну відповідь у миттєву дію‑орієнтовану візуальну історію, організації можуть синхронізувати погляди продуктових, юридичних, безпекових і продажних команд без традиційної затримки ручних ревізій. Впровадження RISIV не лише пришвидшує процес оцінки постачальника, а й формує культуру прозорості та даних‑орієнтованої відповідності.