
# AI‑підтримувана динамічна оркестрація доказів для опитувальників безпеки закупівель

## Чому традиційна автоматизація опитувальників зупиняється

Опитувальники безпеки — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/) та десятки форм, специфічних для постачальників — є воротарями угод B2B SaaS.  
Більшість організацій досі покладаються на **ручний копіювання‑вставку** процес:

1. **Знайти** відповідний документ політики або контролю.  
2. **Витягнути** точний пункт, що відповідає на запитання.  
3. **Вставити** його в опитувальник, часто після швидкого редагування.  
4. **Відстежити** версію, рецензента та аудит‑трейл у окремій таблиці.

Недоліки добре задокументовані:

* **Часозатратність** — середній час виконання 30‑питаньного опитувальника перевищує 5 днів.  
* **Помилки людини** — невідповідні пункти, застарілі посилання та помилки копіювання.  
* **Відхилення відповідності** — при оновленні політик відповіді стають застарілими, що підвищує ризик аудиторських знахідок.  
* **Відсутність слідів** — аудитори не можуть бачити чітке посилання між відповіддю та підлеглим доказом контролю.

**Dynamic Evidence Orchestration (DEO)** від Procurize вирішує кожен із цих болючих пунктів за допомогою AI‑перше, графічно‑орієнтованого движка, який безперервно навчається, валідирує та оновлює відповіді у реальному часі.

## Основна архітектура Динамічної Оркестрації Доказів

На високому рівні DEO — це **шар оркестрації мікросервісів**, що стоїть між трьома ключовими доменами:

* **Policy Knowledge Graph (PKG)** — семантичний граф, який моделює контролі, пункти, артефакти доказів та їх взаємозв’язки у різних рамках.  
* **LLM‑Powered Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** — велика мовна модель, що витягує найбільш релевантні докази з PKG і генерує відполіровану відповідь.  
* **Workflow Engine** — менеджер завдань у реальному часі, який призначає відповідальності, фіксує коментарі рецензентів та записує сліди.

Наступна діаграма Mermaid візуалізує потік даних:

```mermaid
graph LR
    A["Questionnaire Input"] --> B["Question Parser"]
    B --> C["RAG Engine"]
    C --> D["PKG Query Layer"]
    D --> E["Evidence Candidate Set"]
    E --> F["Scoring & Ranking"]
    F --> G["Draft Answer Generation"]
    G --> H["Human Review Loop"]
    H --> I["Answer Approval"]
    I --> J["Answer Persisted"]
    J --> K["Audit Trail Ledger"]
    style H fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Граф знань політик (PKG)

* **Вузли** представляють контролі, пункти, файли доказів (PDF, CSV, репозиторій коду) та нормативні рамки.  
* **Крайки** фіксують взаємозв’язки типу *«реалізує», «посилається», «оновлюється‑за допомогою»*.  
* PKG **інкрементно оновлюється** через автоматизовані конвеєри інжестування документів (DocAI, OCR, Git‑хук).

### 2. Генерація з розширеним пошуком (RAG)

* LLM отримує **текст запитання** і **контекстне вікно**, складене з топ‑k кандидатів‑доказів, повернутих PKG.  
* За допомогою RAG модель синтезує стислу, відповідну відповідь, зберігаючи посилання у вигляді markdown‑футнот.

### 3. Двигун робочих процесів у реальному часі

* Призначає чорнову відповідь **фахівцю‑експерту** (SME) на основі **рольового маршрутування** (наприклад, інженер безпеки, юридичний радник).  
* Фіксує **теми коментарів** та **історію версій** безпосередньо в вузлі відповіді PKG, забезпечуючи незмінний аудит‑трейл.

## Як DEO підвищує швидкість і точність

| Метрика | Традиційний процес | DEO (пілот) |
|--------|---------------------|------------|
| Середній час на питання | 4 години | 12 хвилин |
| Кроки ручної копіювання‑вставки | 5+ | 1 (автозаповнення) |
| Коректність відповіді (прохід аудиту) | 78 % | 96 % |
| Повнота слідів | 30 % | 100 % |

**Ключові драйвери** поліпшення:

* **Миттєве отримання доказів** — графовий запит знаходить точний пункт за < 200 мс.  
* **Контекстно‑aware генерація** — LLM уникає галюцинацій, прив’язуючись до реальних доказів.  
* **Безперервна валідація** — детектори відхилення політик позначають застарілі докази ще до їх потрапляння до рецензента.

## Дорожня карта впровадження для підприємств

1. **Інжестування документів**  
   * Підключіть існуючі сховища політик (Confluence, SharePoint, Git).  
   * Запустіть DocAI‑конвеєри для вилучення структуруваних пунктів.

2. **Базове наповнення PKG**  
   * Створіть вузли для кожної рамки ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) тощо).  
   * Визначте таксономію країв (implements → controls, references → policies).

3. **Інтеграція LLM**  
   * Розгорніть підгонену LLM (наприклад, GPT‑4o) з адаптерами RAG.  
   * Налаштуйте розмір контекстного вікна (k = 5 кандидатів‑доказів).

4. **Налаштування робочих процесів**  
   * Прив’яжіть ролі SME до вузлів графа.  
   * Налаштуйте боти Slack/Teams для сповіщень у реальному часі.

5. **Пілотний опитувальник**  
   * Запустіть малу вибірку vendor‑опитувальників (≤ 20 питань).  
   * Зафіксуйте метрики: час, кількість правок, аудиторський фідбек.

6. **Ітеративне навчання**  
   * Поверніть правки рецензентів у цикл навчання RAG.  
   * Оновіть ваги країв PKG відповідно до частоти використання.

## Кращі практики для сталого оркестрування

* **Єдине джерело правди** — ніколи не зберігайте докази поза PKG; використовуйте лише посилання.  
* **Контроль версій політик** — трактуйте кожен пункт як артефакт, відстежуваний у Git; PKG зберігає хеш коміту.  
* **Сигнали відхилення політик** — автоматичні сигнали, коли дата останньої модифікації контролю перевищує поріг відповідності.  
* **Аудиторські футноти** — впровадьте стиль цитування, що включає ідентифікатори вузлів (наприклад, `[evidence:1234]`).  
* **Пріоритет приватності** — шифруйте файли доказів у спокої та використовуйте zero‑knowledge proof для конфіденційних запитань постачальника.

## Майбутні вдосконалення

* **Федеративне навчання** — обмін анонімізованими оновленнями моделі між кількома клієнтами Procurize для покращення ранжування доказів без розкриття власних політик.  
* **Інтеграція Zero‑Knowledge Proof** — дозволити постачальникам верифікувати цілісність відповіді без показу самого доказу.  
* **Дашборд динамічної оцінки довіри** — об’єднати латентність відповіді, актуальність доказів та результати аудиту у теплову карту ризику в реальному часі.  
* **Голосовий помічник** — надати можливість SME схвалювати або відхиляти згенеровані відповіді за допомогою природних мовних команд.

## Висновок

Динамічна оркестрація доказів переосмислює процес відповіді на опитувальники безпеки закупівель. Поєднуючи **семантичний граф політик** з **LLM‑драйвованим RAG** та **реально‑часовим двигуном робочих процесів**, Procurize усуває ручне копіювання‑вставку, гарантує повноту слідів і значно скорочує час реакції. Для будь‑якої SaaS‑компанії, яка прагне пришвидшити укладання угод і залишатися готовою до аудиту, DEO є логічним кроком у майбутнє автоматизації відповідності.