
# AI‑підтримувана адаптивна оркестрація опитувальників у режимі реального часу для відповідності вимогам постачальників

Опитувальники безпеки постачальників, аудити відповідності та регуляторні оцінки стали щоденною «вузькою місцем» для SaaS‑компаній. Масштабність фреймворків — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), CMMC та десятки галузевих чек‑лістів — змушує команди безпеки та юридичні підрозділи витрачати безліч годин на копіювання та вставку однакових доказів, відстеження змін версій та пошук відсутніх даних.  

**Procurize AI** вирішує цю проблему за допомогою уніфікованої платформи, проте наступним кроком є **Адаптивний двигун оркестрації опитувальників (AQOE)**, який поєднує генеруючий ШІ, графове представлення знань та автоматизацію робочих процесів у режимі реального часу. У цій статті ми докладно розглянемо архітектуру, ключові алгоритми та практичні переваги AQOE, який можна підключити до існуючого стеку Procurize.

---

## 1. Чому потрібен спеціальний шар оркестрації

| Проблема | Традиційний підхід | Наслідок |
|-----------|------------------------|-------------|
| **Фрагментовані джерела даних** | Ручне завантаження документів, таблиці, різні інструменти тикетингу | Силоси даних, дублювання та застарілі докази |
| **Статичне маршрутизування** | Попередньо визначені таблиці розподілу за типом опитувальника | Невідповідність експертизи, довший час обробки |
| **Одноразове генерування ШІ** | Один запит до LLM, копіювання‑вставка результату | Відсутність зворотного зв’язку, плато точності |
| **Відхилення відповідності** | Періодичні ручні перевірки | Пропущені регулятивні оновлення, ризик аудиту |

Шар оркестрації може **динамічно маршрутизувати**, **неперервно збагачувати знання** та **закривати цикл зворотного зв’язку** між генерацією ШІ та людським затвердженням — усе в реальному часі.

---

## 2. Високорівнева архітектура

```mermaid
graph LR
  subgraph "Шар вводу"
    Q[Запит опитувальника] -->|метадані| R[Служба маршрутизації]
    Q -->|необроблений текст| NLP[Обробник NLU]
  end

  subgraph "Основна оркестрація"
    R -->|призначити| T[Планувальник задач]
    NLP -->|сутності| KG[Граф знань]
    T -->|задача| AI[Генеративний ШІ‑двигун]
    AI -->|чернетка відповіді| V[Центр валідації]
    V -->|зворотний зв’язок| KG
    KG -->|збагачений контекст| AI
    V -->|остаточна відповідь| O[Форматизатор виводу]
  end

  subgraph "Зовнішні інтеграції"
    O -->|API| CRM[CRM / Система тикетингу]
    O -->|API| Repo[Сховище документів]
  end
```

**Ключові компоненти:**

1. **Служба маршрутизації** – використовує легковаговий GNN для підбору найбільш підходящих внутрішніх експертів (операції безпеки, юридичний відділ, продукт).  
2. **Обробник NLU** – виділяє сутності, інтенції та артефакти відповідності з необробленого тексту.  
3. **Граф знань (KG)** – центральне семантичне сховище, яке моделює політики, контролі, артефакти доказів та їх регулятивні відповідності.  
4. **Генеративний ШІ‑двигун** – генерація з підкріпленням пошуком (RAG), що підтягує дані з KG та зовнішніх доказів.  
5. **Центр валідації** – UI «людина‑в‑циклі», що фіксує затвердження, правки та рівні довіри; передає зворотний зв’язок у KG для безперервного навчання.  
6. **Планувальник задач** – пріоритизує робочі елементи згідно SLA, ризикових оцінок та доступності ресурсів.  

---

## 3. Адаптивне маршрутизування за допомогою графових нейронних мереж

Традиційне маршрутизування базується на статичних таблицях (наприклад, “SOC 2 → Операції безпеки”). AQOE замінює їх **динамічним GNN**, який оцінює:

* **Властивості вузлів** – експертиза, навантаження, історична точність, рівень сертифікації.  
* **Ваги ребер** – схожість між темами опитувальника та галузями експертизи.  

Висновок GNN виконується за мілісекунди, що дозволяє **реальновчасове призначення** навіть при появі нових типів опитувальників. З часом модель тонко налаштовується за допомогою підкріплювальних сигналів від Центру валідації (наприклад, “експерт A виправив 5 % відповідей ШІ → підвищити довіру”).

### Приклад псевдокоду GNN (Python‑подібний)

```goat
import torch
from torch_geometric.nn import GATConv

class RouterGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim):
        super().__init__()
        self.conv1 = GATConv(in_dim, 64, heads=4, dropout=0.2)
        self.conv2 = GATConv(64*4, out_dim, heads=1, concat=False)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = torch.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return torch.softmax(x, dim=1)

# Висновок
scores = model(node_features, edge_index)
assigned_expert = scores.argmax(dim=1)
```

Модель **перенавчається** вночі з останніми даними валідації, гарантуючи, що рішення про маршрутизацію еволюціонують разом зі змінами в команді.

---

## 4. Граф знань як єдине джерело правди

**KG** зберігає три типи сутностей:

| Сутність | Приклад | Відношення |
|----------|---------|------------|
| **Політика** | “Шифрування даних у спокої” | `enforces` → Контроль, `mapsTo` → Фреймворк |
| **Контроль** | “AES‑256 шифрування” | `supportedBy` → Інструмент, `evidencedBy` → Артефакт |
| **Артефакт** | “Лог CloudTrail (2025‑11‑01)” | `generatedFrom` → Система, `validFor` → Період |

Усі сутності **версіонуються**, забезпечуючи незмінний аудит‑трайл. KG працює на **базі графової СУБД** (наприклад, Neo4j) з **темпоральною індексацією**, що дозволяє виконувати запити типу:

```cypher
MATCH (p:Policy {name: "Шифрування даних у спокої"})-[:enforces]->(c)
WHERE c.lastUpdated > date('2025-01-01')
RETURN c.name, c.lastUpdated
```

Коли ШІ‑двигун запитує докази, він здійснює **контекстуальний пошук у KG**, щоб отримати найсвіжіші, відповідні артефакти, суттєво зменшуючи ризик «галюцинацій».

---

## 5. Конвеєр генерації з підкріпленням пошуком (RAG)

1. **Пошук контексту** – семантичний пошук (векторна схожість) запитує KG та зовнішнє сховище документів за топ‑k релевантними доказами.  
2. **Формування запиту** – система створює структурований запит:

```
You are an AI compliance assistant. Answer the following question using ONLY the supplied evidence.

Question: "Describe how you encrypt data at rest in your SaaS offering."
Evidence:
1. CloudTrail Log (2025‑11‑01) shows AES‑256 keys.
2. Policy doc v3.2 states "All disks are encrypted with AES‑256".
Answer:
```

3. **Генерація LLM** – тонко налаштована LLM (наприклад, GPT‑4o) створює чернетку відповіді.  
4. **Пост‑обробка** – чернетка передається до **модуля перевірки фактів**, який крос‑веріфікує кожну заяву проти KG. Невідповідності спрямовують **людському рецензенту**.

### Оцінка довіри

Кожна відповідь отримує **бал довіри**, сформований на основі:

* релевантності пошуку (косинусна схожість)  
* ймовірності токенів LLM  
* історії зворотного зв’язку від валідації  

Бали > 0.85 автозатверджуються; нижчі — потребують ручного підпису.

---

## 6. Центр валідації «людина‑в‑циклі»

Центр валідації — це легковаговий веб‑інтерфейс, що показує:

* чернетку відповіді зі **виділеними посиланнями на докази**  
* інлайн‑коментарі до кожного блоку доказів  
* кнопку **«Затвердити»** одним кліком, що фіксує походження (користувач, час, довіра)  

Усі взаємодії записуються назад у KG як ребра `reviewedBy`, збагачуючи граф **людськими оцінками**. Цей зворотний цикл живить два процеси навчання:

1. **Оптимізація запиту** – система автоматично коригує шаблони запитів на основі схвалених/відхилених чернеток.  
2. **Збагачення KG** – нові артефакти, створені під час рецензії (наприклад, завантажений новий аудиторський звіт), зв’язуються з відповідними політиками.

---

## 7. Дашборд у реальному часі та метрики

**Реальновчасовий дашборд відповідності** візуалізує:

* **Пропускну здатність** – кількість завершених опитувальників за годину.  
* **Середній час обробки** – ШІ‑згенероване vs. лише людське.  
* **Теплова карта точності** – бали довіри за фреймворком.  
* **Використання ресурсів** – розподіл навантаження серед експертів.

### Приклад діаграми Mermaid для макету дашборда

```mermaid
graph TB
  A[Графік пропускної здатності] --> B[Індикатор часу обробки]
  B --> C[Теплова карта довіри]
  C --> D[Матриця навантаження експертів]
  D --> E[Переглядач аудиторського трайлу]
```

Дашборд оновлюється кожні 30 секунд через WebSocket, надаючи керівникам безпеки миттєвий інсайт у стан відповідності.

---

## 8. Бізнес‑вплив – що ви отримуєте

| Показник | До AQOE | Після AQOE | Поліпшення |
|----------|----------|------------|------------|
| **Середній час відповіді** | 48 годин | 6 годин | скорочення на 87 % |
| **Ручна правка на відповідь** | 30 хв | 5 хв | скорочення на 83 % |
| **Інциденти відхилення відповідності** | 4/квартал | 0/квартал | 100 % усунення |
| **Знахідки аудиту, пов’язані з браком доказів** | 2 за аудит | 0 | 100 % усунення |

Ці дані отримані у пілоті з трьома середніми SaaS‑компаніями, які інтегрували AQOE у свою існуючу інфраструктуру Procurize протягом шести місяч.

---

## 9. Дорожня карта впровадження

1. **Фаза 1 – Фундамент**  
   * Розгорнути схему KG та імпортувати існуючі політики.  
   * Налаштувати конвеєр RAG з базовим ШІ.  

2. **Фаза 2 – Адаптивне маршрутизування**  
   * Навчити початкову GNN на історичних даних призначення.  
   * Інтегрувати з планувальником задач та системою тикетингу.  

3. **Фаза 3 – Цикл валідації**  
   * Запустити UI Центру валідації.  
   * Збирати зворотний зв’язок та почати безперервне збагачення KG.  

4. **Фаза 4 – Аналітика та масштабування**  
   * Побудувати реальновчасовий дашборд.  
   * Оптимізувати для багатокористувацьких SaaS‑середовищ (розділення KG за ролями).  

Типовий термін: **12 тижнів** для фаз 1‑2, **8 тижнів** для фаз 3‑4.

---

## 10. Майбутні напрямки

* **Федеровані графи знань** – обмін анонімізованими підграфами між партнерами, зберігаючи суверенітет даних.  
* **Докази з нульовим розголошенням** – криптографічна перевірка існування доказу без розкриття самого документа.  
* **Багатомодальне вилучення доказів** – поєднання OCR, класифікації зображень та транскрипції аудіо для обробки скріншотів, діаграм архітектури та записаних walkthrough‑ів.  

Ці інновації перетворять AQOE з **підвищувача продуктивності** у **стратегічний рушій інтелекту відповідності**.

---

## 11. Як розпочати роботу з Procurize AQOE

1. **Зареєструйтеся** на пробний період Procurize та активуйте прапорець **«Orchestration Beta»**.  
2. **Імпортуйте** існуюче сховище політик (PDF, Markdown, CSV).  
3. **Прив’яжіть** фреймворки до вузлів KG за допомогою майстра налаштувань.  
4. **Запросіть** експертів безпеки та юридичних спеціалістів; задайте їх експертні теги.  
5. **Створіть** перший запит опитувальника та спостерігайте, як система автоматично призначає, генерує та валідує відповідь.

Документація, SDK та приклади Docker‑Compose доступні в **Procurize Developer Hub**.

---

## 12. Висновок

Адаптивний двигун оркестрації опитувальників перетворює хаотичний, ручний процес у **самонавчальний, ШІ‑підтримуваний робочий потік**. Поєднуючи графове представлення знань, реальновчасове маршрутизування та безперервний людський зворотний зв’язок, організації скорочують час відповіді, підвищують якість відповідей та зберігають аудиторську прозорість — все це звільняючи цінний персонал для стратегічних ініціатив безпеки.

Приймайте AQOE вже сьогодні і переходьте від реактивної обробки опитувальників до проактивного інтелекту відповідності.