
# AI‑запускний адаптивний двигун потоку питань для розумних безпекових опитувальників

Безпекові опитувальники — це «ворота» кожної оцінки постачальника, аудиту та перегляду відповідності. Проте традиційний статичний формат змушує респондентів проходити довгі, часто нерелевантні списки питань, що призводить до втоми, помилок і затримок у чутливих угодах. А що, якщо опитувальник міг би *думати* — коригуючи свій шлях «на льоту» на підставі попередніх відповідей користувача, ризикового профілю організації та доступності доказів у реальному часі?

Зустрічайте **Adaptive Question Flow Engine (AQFE)** — новий AI‑запускний компонент платформи Procurize. Він поєднує великі мовні моделі (LLM), ймовірнісну оцінку ризику та поведінкову аналітику в один зворотній зв’язок, який постійно переосмислює шлях опитування. Нижче ми розглянемо архітектуру, основні алгоритми, рекомендації щодо впровадження та вимірюваний бізнес‑ефект.

---

## Зміст
1. [Чому адаптивні потоки питань важливі](#why-adaptive-question-flows-matter)  
2. [Огляд ключової архітектури](#core-architecture-overview)  
   1. [Сервіс оцінки ризику](#risk-scoring-service)  
   2. [Механізм поведінкових інсайтів](#behavioral-insight-engine)  
   3. [LLM‑генератор питань](#llm-powered-question-generator)  
   4. [Шар оркестрації](#orchestration-layer)  
3. [Алгоритмічні деталі](#algorithmic-details)  
   1. [Динамічна баєсова мережа для поширення відповідей](#dynamic-bayesian-network-for-answer-propagation)  
   2. [Стратегія ланцюжка підказок](#prompt-chaining-strategy)  
4. [Діаграма Mermaid даних](#mermaid-diagram-of-the-data-flow)  
5. [План впровадження (покроково)]#implementation-blueprint-step‑by‑step)  
6. [Безпека, аудит та вимоги відповідності](#security-auditing-and-compliance-considerations)  
7. [Бенчмарки продуктивності та ROI](#performance-benchmarks--roi)  
8. [Майбутні покращення](#future-enhancements)  
9. [Висновок](#conclusion)  
10. [Дивіться також](#see-also)

---

## Чому адаптивні потоки питань важливі

| Проблема | Традиційний підхід | Адаптивний підхід |
|----------|--------------------|-------------------|
| **Довжина** | Фіксований список 200+ питань | Динамічне скорочення до *релевантного* підмножини (часто < 80) |
| **Нерелевантні пункти** | «One‑size‑fits‑all», створює «шум» | Контекстно‑обґрунтоване пропускання на основі попередніх відповідей |
| **Сліпота щодо ризику** | Ручна оцінка ризику після завершення | Оцінка ризику в реальному часі після кожної відповіді |
| **Втома користувачів** | Високий рівень відмов | Інтелектуальне гілкування підтримує залучення |
| **Аудиторський слід** | Лінійні логи, важко пов’язати з ризиками | Події‑орієнтований аудит із «зрствами» стану ризику |

Завдяки «оживленню» опитувальника — можливості *реагувати* — організації отримують **зниження часу виконання на 30‑70 %**, підвищують точність відповідей і створюють готовий до аудиту, ризиково‑узгоджений слід доказів.

---

## Огляд ключової архітектури

AQFE складається з чотирьох слабо зв’язаних сервісів, які спілкуються через **подієвий шина повідомлень** (наприклад, Apache Kafka). Така декомпозиція гарантує масштабованість, стійкість до збоїв і просту інтеграцію з існуючими модулями Procurize, такими як Evidence Orchestration Engine або Knowledge Graph.

### Сервіс оцінки ризику
* **Вхід:** Пакет поточної відповіді, історичний профіль ризику, регуляторна матриця ваг.  
* **Процес:** Обчислює **Real‑Time Risk Score (RTRS)** за допомогою гібриду градієнтних бустингових дерев та ймовірнісної моделі ризику.  
* **Вихід:** Оновлений ризиковий «бакет» (Low, Medium, High) та інтервал довіри; відправляється як подія.

### Механізм поведінкових інсайтів
* Фіксує **clickstream, час паузи та частоту редагування відповідей**.  
* Запускає **Hidden Markov Model**, щоб вивести довіру користувача та потенційні прогалини знань.  
* Повертає **Behavioral Confidence Score (BCS)**, який регулює агресивність пропускання питань.

### LLM‑генератор питань
* Використовує **ансамбль LLM** (наприклад, Claude‑3, GPT‑4o) із системними підказками, які посилаються на Knowledge Graph компанії.  
* У реальному часі створює **контекстуальні уточнюючі питання** для неоднозначних або високоризикових відповідей.  
* Підтримує **багатомовні підказки**, визначаючи мову на стороні клієнта.

### Шар оркестрації
* Споживає події від трьох сервісів, застосовує **політики** (наприклад, «Ніколи не пропускати Control‑A‑7 для **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** CC6.1»), і визначає наступний набір питань.  
* Зберігає **стан потоку питань** у версійному сховищі подій, що дозволяє повне відтворення для аудиту.

---

## Алгоритмічні деталі

### Динамічна баєсова мережа для поширення відповідей
AQFE розглядає кожен розділ опитувальника як **Dynamic Bayesian Network (DBN)**. Коли користувач відповідає на вузол, постеріорний розподіл залежних вузлів оновлюється, впливаючи на ймовірність наступних питань.

```mermaid
graph TD
    "Start" --> "Q1"
    "Q1" -->|"Yes"| "Q2"
    "Q1" -->|"No"| "Q3"
    "Q2" --> "Q4"
    "Q3" --> "Q4"
    "Q4" --> "End"
```

*Кожне ребро містить умовну ймовірність, отриману з історичних даних відповідей.*

### Стратегія ланцюжка підказок
LLM працює не самостійно; він слідує **лінії підказок**:

1. **Контекстуальне отримання** – витягуємо релевантні політики з Knowledge Graph.  
2. **Підказка, орієнтована на ризик** – вставляємо поточний RTRS та BCS у системну підказку.  
3. **Генерація** – просимо LLM створити 1‑2 уточнюючі питання, обмежуючи токени, щоб latency був < 200 мс.  
4. **Валідація** – проходить детермінований граматичний чекер і фільтр відповідності.

Такий підхід гарантує, що створені питання **регуляторно‑обізнані** та **центровані на користувачеві**.

---

## Діаграма Mermaid даних

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Client
        UI[User Interface] -->|Answer Event| Bus[Message Bus]
    end

    subgraph Services
        Bus --> Risk[Risk Scoring Service]
        Bus --> Behav[Behavioral Insight Engine]
        Bus --> LLM[LLM Question Generator]
        Risk --> Orchestr[Orchestration Layer]
        Behav --> Orchestr
        LLM --> Orchestr
        Orchestr -->|Next Question Set| UI
    end

    style Client fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Services fill:#e6f2ff,stroke:#333,stroke-width:1px
```

Діаграма візуалізує **зворотний цикл у реальному часі**, який живить адаптивний потік.

---

## План впровадження (покроково)

| Крок | Дія | Інструменти / Бібліотеки |
|------|-----|--------------------------|
| **1** | Визначити **таксономію ризиків** (сімейства контролів, регуляторні ваги). | YAML‑конфіг, Proprietary Policy Service |
| **2** | Налаштувати **Kafka‑теми**: `answers`, `risk-updates`, `behavior-updates`, `generated-questions`. | Apache Kafka, Confluent Schema Registry |
| **3** | Розгорнути **Сервіс оцінки ризику** на FastAPI + модель XGBoost. | Python, scikit‑learn, Docker |
| **4** | Реалізувати **Механізм поведінкових інсайтів** з телеметрією на клієнті (React hook). | JavaScript, Web Workers |
| **5** | Тонко налаштувати **LLM‑підказки** на 10 k історичних пар опитувальник‑відповідь. | LangChain, OpenAI API |
| **6** | Побудувати **Шар оркестрації** з правил‑двигуна (Drools) і інференції DBN (pgmpy). | Java, Drools, pgmpy |
| **7** | Інтегрувати **фронт‑енд UI**, який динамічно рендерить компоненти питань (radio, text, file upload). | React, Material‑UI |
| **8** | Додати **аудит‑логування** через незмінне сховище подій (Cassandra). | Cassandra, Avro |
| **9** | Провести **нагрузочне тестування** (k6) на 200 одночасних сеансів опитувальника. | k6, Grafana |
| **10** | Запустити **пілот** у обраних клієнтів, зібрати NPS та метрики часу виконання. | Mixpanel, внутрішні дашборди |

**Ключові підказки**

* Виконуйте LLM‑виклики **асинхронно**, щоб UI не блокувалося.  
* Кешуйте **запити Knowledge Graph** на 5 хв, знижуючи затримку.  
* Використовуйте **feature flags**, щоб вмикати/вимикати адаптивну поведінку per‑client, забезпечуючи дотримання контрактних вимог.

---

## Безпека, аудит та вимоги відповідності

1. **Шифрування даних** – всі події шифруються в спокої (AES‑256) та під час передачі (TLS 1.3).  
2. **Керування доступом** – політики ролей обмежують доступ до внутрішньої оцінки ризику.  
3. **Незмінність** – сховище подій лише дозоляє додавання (append‑only); кожен перехід стану підписується ECDSA‑ключем, що забезпечує **незмінний аудит**.  
4. **Відповідність регуляторним вимогам** – правило‑двигун забезпечує «не‑пропускати» обмеження для високоважливих контролів (наприклад, **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** CC6.1).  
5. **Обробка ПІБ** – поведінкова телеметрія анонімізується перед інжестом; зберігаються лише ID сесії.

---

## Бенчмарки продуктивності та ROI

| Показник | Базова (статична) | AQFE (адаптивна) | Поліпшення |
|----------|-------------------|------------------|------------|
| Середній час завершення | 45 хв | 18 хв | **60 % скорочення** |
| Точність відповідей (human validation) | 87 % | 94 % | **+8 pp** |
| Середня кількість питань | 210 | 78 | **63 % менше** |
| Розмір аудиторського сліду (за опитувальник) | 3,2 МБ | 1,1 МБ | **66 % скорочення** |
| ROI пилоту (6 міс.) | — | $1,2 млн економії на праці | **+250 %** |

Дані доводять, що адаптивні потоки не лише пришвидшують процес, а й **покращують якість відповідей**, що безпосередньо знижує ризики під час аудиту.

---

## Майбутні покращення

| План | Опис |
|------|------|
| **Федеративне навчання моделей ризику** | Тренувати моделі ризику між кількома тенантами без обміну сирих даних. |
| **Інтеграція Zero‑Knowledge Proof** | Перевіряти цілісність відповіді без розкриття підложних доказів. |
| **Контекстуалізація на базі графових нейронних мереж** | Замінити DBN на GNN для більш багатих міжпитальних залежностей. |
| **Голосовий інтерфейс** | Дозволити заповнювати опитувальник голосом, використовуючи on‑device speech‑to‑text. |
| **Режим спільного редагування у реальному часі** | Кілька стейкхолдерів одночасно редагують відповіді, конфлікти розв’язуються за допомогою CRDT. |

Ці розширення підтримуватимуть AQFE на передовій AI‑покращеної відповідності.

---

## Висновок

**AI‑запускний адаптивний двигун потоку питань** перетворює традиційне, статичне та трудомістке завдання відповідності у **динамічну, інтелектуальну розмову** між респондентом і платформою. Поєднуючи оцінку ризику в реальному часі, поведінкову аналітику та підказки LLM, Procurize забезпечує вимірюване підвищення швидкості, точності та готовності до аудиту — ключові диференціатори в сучасній SaaS‑екосистемі.

Впровадження AQFE означає, що кожен опитувальник стає **ризиково‑обізнаним, орієнтованим на користувача та повністю трасованим**, дозволяючи командам безпеки та відповідності зосередитися на стратегічному мінімізації ризиків, а не на рутинному введенні даних.

---

## Дивіться також

- Додаткові ресурси та пов’язані концепції доступні у базі знань Procurize.