
# Контекстно‑орієнтований AI‑маршрутизатор для реального часу розподілу анкет постачальників

Анкети безпеки та аудити комплаєнсу постійно створюють тертя для SaaS‑постачальників. Різноманітність стандартів — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html) та десятки галузевих чек‑листів — означає, що кожен вхідний запит може потребувати експертизи інженерів безпеки, юридичних консультантів, продакт‑менеджерів та навіть команд датасайенсу. Традиційна ручна триаж створює вузькі місця, призводить до людських помилок і не залишає чіткого аудиторного сліду.  

**Procurize** розв’язує цю проблему за допомогою **Контекстно‑орієнтованого AI‑маршрутизатора**, який автоматично призначає кожну анкету — або навіть окремі секції — найвідповіднішим власникам у реальному часі. Маршрутизатор використовує інференс великих мовних моделей (LLM), динамічний граф знань внутрішньої експертизи та балансувальник навантаження на основі підсилювального навчання. Результатом є самостійно оптимізуюча система, яка не лише пришвидшує час відповіді, а й постійно підвищує точність маршрутизації у міру зрілості організації.

---

## Чому важлива маршрутизація в реальному часі, орієнтована на контекст

| Проблема | Традиційний підхід | AI‑рішення |
|----------|--------------------|------------|
| **Затримка** – Команди часто чекають години або дні, поки тикет буде вручну призначений. | Пересилання електронною поштою або через систему тикетів. | Миттєве призначення за секунди після отримання анкети. |
| **Неправильний вибір** – Відповіді готуються власниками без глибоких знань, що призводить до переробки. | Вгадування за назвою посади. | Семантичне зіставлення за допомогою інтенцій, отриманих LLM, та графу знань. |
| **Нерівномірне навантаження** – Деякі власники перевантажені, інші бездiйні. | Ручний моніторинг навантаження. | Планувальник підсилювального навчання, що рівномірно розподіляє зусилля. |
| **Аудиторність** – Відсутність сліду, чому обрано конкретного власника. | Довільні нотатки. | Незмінні журнали маршрутизації в леджері доказів. |

Розв’язуючи ці виклики, маршрутизатор стає критично важливим першою лінією оборони в процесі комплаєнсу, забезпечуючи, що кожна відповідь починає свій шлях у правильних руках.

---

## Огляд архітектури

Маршрутизатор реалізовано як **мікросервіс**, який підключається до існуючого центра питань анкети Procurize. Нижче — схематичний діаграм даних.

```mermaid
graph LR
    A["Вхідна анкета (PDF/JSON)"] --> B["Документний AI‑модуль інжеста"]
    B --> C["Семантичне розбиття та вилучення інтенцій"]
    C --> D["Запит до графа експертизи"]
    D --> E["Планувальник підсилювального навчання"]
    E --> F["Повідомлення про призначення (Slack/Email)"]
    F --> G["Робоча зона перегляду Procurize"]
    G --> H["Аудиторний журнал (незмінний леджер)"]
```

*Усі підписи вузлів взяті в лапки згідно синтаксису Mermaid.*

### Ключові компоненти

1. **Документний AI‑модуль інжеста** – Використовує OCR та структурувальні парсери для перетворення PDF, Word або JSON у нормалізований текстовий формат.  
2. **Семантичне розбиття та вилучення інтенцій** – LLM (наприклад, GPT‑4o) ділить анкету на логічні секції (наприклад, «Збереження даних», «Відповідь на інциденти») та створює векторні представлення інтенцій.  
3. **Граф експертизи** – Графова база (Neo4j або TigerGraph) містить вузли, що представляють співробітників, їх сертифікати, раніше відповідані секції та оцінки довіри. Ребра описують області експертизи, історію навантаження та спеціалізацію за регуляціями.  
4. **Планувальник підсилювального навчання** – Модель політики (policy‑gradient) спостерігає за результатами маршрутизації (рівень прийняття, час виконання, оцінка якості) і поступово покращує політику призначення.  
5. **Шар сповіщень про призначення** – Інтегрується з інструментами співпраці (Slack, Microsoft Teams, електронна пошта) та оновлює UI Procurize в реальному часі.  
6. **Аудиторний журнал** – Записує незмінний запис у append‑only леджер (блокчейн‑оснований або AWS QLDB) для аудиторів комплаєнсу.

---

## Крок‑за‑кроком: Як маршрутизатор обробляє анкету

### 1. Інжест та нормалізація
- Файл анкети завантажується в Procurize.  
- Документний AI вилучає необроблений текст, зберігаючи ієрархічні маркери (секції, підсекції).  
- Зберігається контрольна сума для подальшої перевірки цілісності.

### 2. Вилучення інтенцій
- LLM отримує кожну секцію і повертає:
  - **Заголовок секції** (стандартизований)  
  - **Контекст регуляції** (SOC 2, ISO 27001, GDPR тощо)  
  - **Вектор інтенції з ваговим фактором** (embedding)

### 3. Запит до графа знань
- Вектор порівнюється з графом експертизи за допомогою косинусної схожості.  
- Запит також фільтрує за:
  - **Поточним навантаженням** (завдання, призначені за останні 24 год)  
  - **Недавньою успішністю** (відповіді, що пройшли аудит)  
  - **Обсягом комплаєнсу** (наприклад, лише члени команди з сертифікатом GDPR для розділів про приватність)

### 4. Рішення планувальника
- RL‑планувальник отримує набір кандидатів і вибирає того, який максимізує очікувану винагороду:
  \[
  R = \alpha \times \text{Швидкість} + \beta \times \text{Якість} - \gamma \times \text{Навантаження}
  \]
- Параметри (α, β, γ) налаштовуються згідно політики організації (наприклад, пріоритет швидкості для термінових угод).

### 5. Сповіщення та прийняття
- Обраний власник отримує push‑повідомлення з прямим посиланням на секцію в Procurize.  
- Вікно прийняття (за замовчуванням 15 хв) дозволяє відхилити та ініціювати резервний вибір.

### 6. Фіксація аудиторного сліду
- Кожне рішення, разом з embedding та знімком запиту графа, записується в незмінний леджер.  
- Аудитори можуть пізніше відтворити логіку маршрутизації для підтвердження відповідності внутрішнім SLA.

---

## AI‑моделі «за кадром»

| Модель | Роль | Чому підходить |
|--------|------|----------------|
| **GPT‑4o** (або аналог) | Вилучення інтенцій, резюмування | Сучасне розуміння регуляторних текстів; few‑shot prompting зменшує потребу у кастомному донавчанні. |
| **Sentence‑Transformer (SBERT)** | Генерація embedding для пошуку схожості | Забезпечує густі вектори, що балансують семантичну насиченість і швидкість пошуку. |
| **Graph Neural Network (GNN)** | Пропагування оцінок експертизи по графу | Враховує багатокрокові зв’язки (наприклад, “Іван → керував аудитом PCI‑DSS → знає стандарти шифрування”). |
| **Policy Gradient RL (Proximal Policy Optimization)** | Оптимізація політики маршрутизації у реальному часі | Працює в незмінних середовищах, де навантаження та експертиза змінюються щоденно. |

Всі моделі подаються через шар **model‑as‑a‑service** (наприклад, NVIDIA Triton або TensorFlow Serving) для забезпечення низької затримки (<200 мс за інференс).

---

## Інтеграція з існуючими процесами Procurize

1. **API‑контракт** – Маршрутизатор надає REST‑endpoint (`/api/v1/route`), який приймає нормалізований JSON анкети.  
2. **Webhooks** – UI Procurize реєструє webhook, що спрацьовує на подію “анкета завантажена”.  
3. **Синхронізація профілів користувачів** – HRIS (Workday, BambooHR) оновлює атрибути співробітників у графі експертизи щонічно.  
4. **Dashboard комплаєнсу** – Метрики маршрутизації (середня затримка, успішність) візуалізуються поряд із існуючими діаграмами якості відповідей.  
5. **Безпека** – Весь трафік захищений mutual TLS; дані в спокої шифруються ключами, якими керує клієнт.

---

## Вимірювані переваги

| Показник | До впровадження | Після 3‑місячного використання |
|----------|------------------|--------------------------------|
| **Середня затримка призначення** | 4,2 год | 3,5 хв |
| **Оцінка якості першої відповіді** (0‑100) | 71 | 88 |
| **Події перевантаження власників** | 12 на місце | 1 на місце |
| **Час отримання аудиторного сліду** | 2 дні (ручний) | <5 сек (автоматичний запит) |
| **Задоволеність користувачів (NPS)** | 38 | 71 |

Ці цифри базуються на досвіді ранніх впроваджувачів у фінтех‑ та здоров’я‑тех секторах, де швидкість комплаєнсу є конкурентною перевагою.

---

## План впровадження для підприємств

1. **Пілот (2 тижні)**  
   - Підключити одну продуктову команду до маршрутизатора.  
   - Визначити атрибути експертизи (сертифікати, ID попередніх анкет).  
   - Зафіксувати базові метрики.  

2. **Калібрування моделей (4 тижні)**  
   - Налаштувати бібліотеку підказок LLM під галузеву термінологію.  
   - Навчити GNN на історичних парах “власник‑анкета”.  
   - Провести A/B‑тести різних функцій винагороди RL.  

3. **Повноцінне розгортання (8 тижнів)**  
   - Розширити на всі підрозділи.  
   - Увімкнути резервний пул “Compliance Ops” для крайніх випадків.  
   - Інтегрувати незмінний леджер з існуючими аудиторськими платформами (ServiceNow, SAP GRC).  

4. **Безперервне вдосконалення**  
   - Щотижневі оновлення політики RL.  
   - Квартальна актуалізація графа експертизи з HRIS та порталів сертифікації.  
   - Проводити щоквартальні безпекові ревізії інфраструктури модульного обслуговування.

---

## Перспективи розвитку

- **Федеративні графи знань** – Обмін анонімізованими сигналами експертизи між партнерами, зберігаючи конфіденційність.  
- **Перевірка Zero‑Knowledge** – Довести, що рішення маршрутизації відповідає політикам без розкриття вихідних даних.  
- **Багатомовна маршрутизація** – Розширити вилучення інтенцій LLM до 30+ мов, даючи глобальним командам завдання їх рідною мовою.  
- **Explainable AI** – Автоматично генерувати зрозумілі пояснення (“Іван був обраний, бо authored the latest GDPR data‑retention policy”).  

Ці дослідницькі напрямки перетворять маршрутизатор з простого інструменту призначення у стратегічний центр інтелекту комплаєнсу.

---

## Висновок

Контекстно‑орієнтований AI‑маршрутизатор від Procurize демонструє, як генеративний AI, графова аналітика та підсилювальне навчання можуть об’єднатися для автоматизації одного з найтрудомісткіших етапів управління анкетами безпеки. Забезпечуючи миттєве, експертизі‑залежне призначення, організації знижують ризики, пришвидшують швидкість укладання угод і підтримують прозорий аудит‑слід — критичні можливості в епоху, коли швидкість комплаєнсу стає конкурентною перевагою.

Впровадження маршрутизатора вимагає ретельної інтеграції, чистоти даних та постійного догляду за моделями, проте вигоди — виміряні в зекономлених хвилинах, підвищеній якості відповідей і зміцненій аудиторній прозорості — виправдовують інвестиції. У міру еволюції регуляторного ландшафту, адаптивний цикл навчання маршрутизатора гарантує, що компанії залишаються попереду, перетворюючи комплаєнс з вузького місця у конкурентну перевагу.

---

## <span class='highlight-content'>Дивитися</span> також

- https://procurize.com/blog/ai-powered-compliance-playbook-generation  
- https://www.owasp.org/index.php/Threat_Modeling_and_Risk_Management  
- https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2022/NIST.IR.8399.pdf  
- https://raftlabs.com/blog/knowledge-graph-for-compliance-automation