
# Адаптивний движок зіставлення анкет постачальників на базі ШІ

Підприємства стикаються з постійно зростаючим потоком анкет безпеки, атестацій постачальників та аудитів відповідності. Кожен запит затягується на дні, іноді тижні, бо команди змушені вручну шукати потрібну політику, копіювати‑вставляти відповідь і потім перевіряти її доречність. Традиційні рішення автоматизації розглядають кожну анкету як статичну форму, застосовуючи один шаблон для всіх, який швидко застаріває через зміни в нормативних вимогах.

**Адаптивний движок зіставлення анкет постачальників від Procurize** змінює цей підхід. Поєднуючи **федеративний граф знань (KG)**, що уніфікує політики, докази аудиту та контрольні вимоги регуляторів, з **шаром маршрутизації, керованим підкріплювальним навчанням (RL)**, движок у реальному часі навчається, які фрагменти відповідей найкраще задовольняють кожне нове питання. Результат – робочий процес підсилений ШІ, який забезпечує:

* **Миттєві, контекстно‑залежні пропозиції відповідей** – система виявляє найбільш релевантний блок відповіді за мілісекунди.  
* **Безперервне навчання** – кожне людське редагування повертається у модель, підвищуючи точність майбутніх збігів.  
* **Регуляторна стійкість** – федеративний KG синхронізується з зовнішніми джерелами (наприклад, [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)), тому нові вимоги одразу відображаються у наборі відповідей.  
* **Аудиторська прозорість** – кожна пропозиція містить криптографічний хеш, який посилається на вихідний документ, роблячи ланцюжок аудиту незмінним.

Далі розглянемо архітектуру движка, ключові алгоритми, практики інтеграції та бізнес‑вплив, який можна очікувати.

---

## 1. Огляд архітектури

Движок складається з чотирьох щільно зв’язаних шарів:

1. **Завантаження документів та побудова KG** – усі PDF‑політики, markdown‑файли та артефакти доказів парсуються, нормалізуються та імпортуються у **федеративний KG**. Граф зберігає вузли типу `PolicyClause`, `ControlMapping`, `EvidenceArtifact` та `RegulationReference`. Ребра описують взаємозв’язки типу `covers`, `requires` та `derivedFrom`.

2. **Сервіс семантичних ембеддінгів** – кожен вузол KG перетворюється у високовимірний вектор за допомогою доменно‑специфічної мовної моделі (наприклад, донастроєного Llama‑2 для мови комплаєнсу). Це створює **семантичний пошуковий індекс**, що дозволяє здійснювати пошук за схожістю.

3. **Адаптивна маршрутизація та RL‑двигун** – коли надходить анкета, **кодувальник питання** генерує ембеддінг. **RL‑агент політики градієнту** оцінює кандидатські вузли відповідей, зважуючи релевантність, актуальність та довіру аудиту. Агент вибирає top‑k збігів і ранжує їх для користувача.

4. **Зворотний зв’язок та цикл безперервного удосконалення** – ревізори можуть приймати, відхиляти або редагувати пропозиції. Кожна взаємодія оновлює **сигнал нагороди**, який повертається RL‑агенту, і запускає інкрементальне пере тренування моделі ембеддінгів.

Нижче діаграма, що візуалізує потік даних.

```mermaid
graph LR
    subgraph Ingestion
        A["Policy Docs"] --> B["Parser"]
        B --> C["Federated KG"]
    end
    subgraph Embedding
        C --> D["Node Encoder"]
        D --> E["Vector Store"]
    end
    subgraph Routing
        F["Incoming Question"] --> G["Question Encoder"]
        G --> H["Similarity Search"]
        H --> I["RL Ranking Agent"]
        I --> J["Top‑K Answer Suggestions"]
    end
    subgraph Feedback
        J --> K["User Review"]
        K --> L["Reward Signal"]
        L --> I
        K --> M["KG Update"]
        M --> C
    end
    style Ingestion fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Embedding fill:#e8f5e9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Routing fill:#e3f2fd,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Feedback fill:#fff3e0,stroke:#333,stroke-width:1px
```

### 1.1 Федеративний граф знань

**Федеративний KG** агрегує кілька джерел даних, зберігаючи при цьому межі власності. Кожен підрозділ (Legal, Security, Ops) розміщує свій під‑граф за API‑шлюзом. Движок використовує **схемно‑вирівняну федерацію**, щоб виконувати запити через силози без реплікації даних, що забезпечує дотримання політик локальності даних.

Ключові переваги:

* **Масштабованість** – додати нове сховище політик просто реєструє новий під‑граф.  
* **Приватність** – конфіденційні докази залишаються on‑prem, а лише ембеддінги передаються.  
* **Трасуваність** – кожен вузол містить метадані провенанції (`createdBy`, `lastUpdated`, `sourceHash`).

### 1.2 Підкріплювальне навчання для ранжирування

RL‑агент розглядає кожну пропозицію відповіді як **дію**. **Стан** включає:

* Ембеддінг питання.  
* Ембеддінги кандидатських відповідей.  
* Контекстуальні метадані (регуляторна сфера, рівень ризику).

**Нагорода** обчислюється з урахуванням:

* **Прийняття** (бінарно 1/0).  
* **Відстані редагування** між запропонованою та фінальною відповіддю (чим менша, тим вища нагорода).  
* **Довіри до комплаєнсу** (оцінка, отримана з покриття доказами).

З використанням алгоритму **Proximal Policy Optimization (PPO)** агент швидко сходиться до політики, що пріоритетизує відповіді з високою релевантністю і мінімальними зусиллями редагування.

---

## 2. Деталі конвеєра даних

### 2.1 Парсинг документів

Procurize використовує **Apache Tika** для OCR та конверсії форматів, потім кастомні пайплайни **spaCy** для видобутку номерів пунктів, посилань на контролі та юридичних цитат. Результат зберігається у JSON‑LD, готовий до імпорту в KG.

### 2.2 Модель ембеддінгів

Модель тренується на курованому корпусі ~2 млн речень комплаєнсу, використовуючи **контрастивну втрату**, що розсуває семантично різні клауза. Періодичне **knowledge distillation** зберігає модель компактною для інференсу в реальному часі (<10 мс на запит).

### 2.3 Векторне сховище

Всі вектори зберігаються в **Milvus** (або аналогічній open‑source БД). Milvus пропонує індексацію **IVF‑PQ**, що забезпечує під‑мілісекундний пошук схожості навіть при мільярдах векторів.

---

## 3. Шаблони інтеграції

Більшість підприємств вже користуються інструментами закупівель, тикетинга або GRC (наприклад, ServiceNow, JIRA, GRC Cloud). Procurize пропонує три основні шляхи інтеграції:

| Паттерн | Опис | Приклад |
|---|---|---|
| **Webhook Trigger** | Завантаження анкети викликає webhook до Procurize, який повертає top‑k пропозицій у відповіді. | Форма ServiceNow → webhook → пропозиції відображаються в інлайні. |
| **GraphQL Federation** | Існуючий UI запитує поле `matchAnswers` у GraphQL, отримуючи ID відповідей та метадані провенанції. | Кастомна панель React викликає `matchAnswers(questionId: "Q‑123")`. |
| **SDK Plug‑in** | SDK різних мов (Python, JavaScript, Go) вбудовують движок безпосередньо у CI/CD перевірки комплаєнсу. | GitHub Action, що валідовує зміни PR проти актуальної анкети безпеки. |

Усі інтеграції підтримують **OAuth 2.0** та **mutual TLS** для захищеного зв’язку.

---

## 4. Бізнес‑вплив

Procurize здійснив контрольоване впровадження у трьох Fortune‑500 SaaS компаніях. Протягом 90‑днів отримали наступні результати:

| Метрика | До впровадження | Після впровадження |
|---|---|---|
| Середній час відповіді на питання | 4 години | **27 хвилин** |
| Рівень редагування пропозицій (відсоток) | 38 % | **12 %** |
| Кількість невідповідних відповідей під час аудиту | 5 % | **<1 %** |
| Кількість FTE у команді комплаєнсу | 6 FTE | **4 FTE** |

Розрахунок **ROI** показав **3,2× скорочення витрат на працю** та **70 % прискорення циклів онбордингу постачальників** — критично важливо для швидких запусків продуктів.

---

## 5. Безпека та управління

* **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP)** – коли докази залишаються в клієнтському сховищі, движок може підтвердити їх відповідність контролю без розкриття сирих даних.  
* **Диференціальна приватність** – векторні ембеддінги збурюються шумом перед обміном між федеративними вузлами, захищаючи чутливі мовні патерни.  
* **Незмінний аудит‑трейл** – кожна пропозиція містить **Merkle‑root hash** версії вихідного документа, збережений у permissioned blockchain для доказу незмінності.

Ці механізми гарантують, що движок не лише пришвидшує процеси, а й відповідає суворим вимогам управління даними у регульованих індустріях.

---

## 6. Перші кроки

1. **Завантажте ваш корпус політик** – скористайтеся CLI Procurize (`prc import`) для PDF, markdown та артефактів доказів.  
2. **Налаштуйте федерацію** – зареєструйте під‑графи кожного підрозділу в оркестратору центрального KG.  
3. **Запустіть RL‑службу** – розгорніть Docker‑compose стек (`docker compose up -d rl-agent vector-db`).  
4. **Підключіть ваш портал анкет** – додайте endpoint webhook у вашу існуючу форму.  
5. **Моніторинг та ітерація** – дашборд показує тренди нагород, затримки та рівень редагувань; використовуйте дані для тонкої настройки моделі ембеддінгів.

Доступне **sandbox‑середовище** на 30 днів безкоштовно, що дозволяє командам експериментувати без впливу на продуктивні дані.

---

## 7. Майбутні напрями

* **Багатомодальні докази** – включення сканованих скріншотів, PDF та відео‑демонстрацій за допомогою Vision‑LLM ембеддінгів.  
* **Об’єднання глобальних регуляторних KG** – інтеграція світових нормативних графів (наприклад, EU [GDPR](https://gdpr.eu/), US [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)) для справжньої багатонаціональної комплаєнсу.  
* **Само‑зцілювані політики** – автоматичне генерування оновлень політик, коли KG виявляє розбіжність між новими вимогами та існуючими клауза.

Постійно збагачуючи KG та підсилюючи цикл зворотного зв’язку RL, Procurize планує перейти від **движка зіставлення** до **ко‑пілоту комплаєнсу**, який передбачатиме питання ще до їх появи.

---

## 8. Висновок

Адаптивний движок зіставлення анкет постачальників демонструє, як **федеративні графи знань**, **семантичні ембеддінги** та **підкріплювальне навчання** можуть об’єднатися, щоб перетворити традиційно ручний, схильний до помилок процес у **реальний‑часовий, самонавчальний робочий потік**. Організації, які впроваджують цю технологію, отримують:

* Швидший цикл укладання угод.  
* Вищу довіру під час аудиту.  
* Нижчі операційні витрати.  
* Масштабовану основу для майбутніх ініціатив ШІ у сфері комплаєнсу.

Якщо ви готові замінити хаос електронних таблиць на інтелектуальний, доказово‑запроваджений движок відповідей, платформа Procurize пропонує готове рішення – вже сьогодні.