
# Конверсативний AI Co‑Pilot трансформує заповнення анкет безпеки в реальному часі

Анкети безпеки, оцінки постачальників та аудити відповідності відомі своїм «часовим голодом» для SaaS‑компаній. У гру вступає **Конверсативний AI Co‑Pilot** – помічник на природній мові, який вбудований у платформу Procurize і проводить команди безпеки, юридичних та інженерних фахівців через кожне питання, підбираючи докази, пропонуючи відповіді та документуючи рішення — усе в режимі живого чату.

У цій статті ми розглянемо мотиви підходу, орієнтованого на чат, проаналізуємо архітектуру, пройдемо типовий робочий процес і підкреслимо вимірний бізнес‑вплив. Після прочитання ви зрозумієте, чому конверсативний AI‑ко‑пілот стає новим стандартом швидкої, точної та аудиторської автоматизації анкет.

---

## Чому традиційна автоматизація не працює

| Проблема | Традиційне рішення | Що лишається |
|------------|-----------------------|----------------|
| **Розпорошені докази** | Центральний репозиторій з ручним пошуком | Витратний час на отримання |
| **Статичні шаблони** | Policy‑as‑code або форми, заповнені AI | Відсутність контекстуальної нюанси |
| **Силосована співпраця** | Коментарі в електронних таблицях | Немає реального часу підказок |
| **Аудиторська прозорість** | Документи під контролем версій | Складно простежити мотивацію рішень |

Навіть найсучасніші системи генерації AI‑відповідей стикаються з труднощами, коли користувачу потрібне **уточнення**, **перевірка доказів** або **обгрунтування політики** під час відповіді. Відсутня *розмова*, яка могла б адаптуватися до намірів користувача «на льоту».

---

## Представляємо Конверсативний AI Co‑Pilot

Ко‑пілот – це **велика мовна модель (LLM) у поєднанні з retrieval‑augmented generation (RAG)** та **примітивами колаборації в реальному часі**. Він працює як постійно активний чат‑віджет у Procurize, пропонуючи:

1. **Динамічна інтерпретація питання** – розуміє, який саме контроль безпеки запитується.  
2. **Пошук доказів у режимі реального часу** – дістає останню політику, журнал аудиту або фрагмент конфігурації.  
3. **Чернетка відповіді** – пропонує стислу, відповідну вимогам формулювання, яку можна миттєво редагувати.  
4. **Логування рішень** – кожна підказка, прийом або правка записуються для подальшого аудиту.  
5. **Інтеграція інструментів** – викликає CI/CD‑конвеєри, системи IAM або системи тикетингу для перевірки актуального стану.

У сукупності ці можливості перетворюють статичну анкету на **інтерактивну, знаннєво‑орієнтовану сесію**.

---

## Огляд архітектури

```mermaid
stateDiagram-v2
    [*] --> ChatInterface : Користувач відкриває ко‑пілот
    ChatInterface --> IntentRecognizer : Надіслати повідомлення користувача
    IntentRecognizer --> RAGEngine : Визначити намір + отримати документи
    RAGEngine --> LLMGenerator : Надати контекст
    LLMGenerator --> AnswerBuilder : Скомпонувати чернетку
    AnswerBuilder --> ChatInterface : Показати чернетку та посилання на докази
    ChatInterface --> User : Прийняти / Редагувати / Відхилити
    User --> DecisionLogger : Зафіксувати дію
    DecisionLogger --> AuditStore : Зберегти аудиторський журнал
    AnswerBuilder --> ToolOrchestrator : Викликати інтеграції за потреби
    ToolOrchestrator --> ExternalAPIs : Запитати живі системи
    ExternalAPIs --> AnswerBuilder : Повернути дані перевірки
    AnswerBuilder --> ChatInterface : Оновити чернетку
    ChatInterface --> [*] : Сеанс завершено
```

*Усі підписи вузлів взяті в подвійні лапки, як вимагає Mermaid.*

### Ключові компоненти

| Компонент | Роль |
|-----------|------|
| **Chat Interface** | Віджет фронтенду, що працює через WebSocket для миттєвого зворотного зв’язку. |
| **Intent Recognizer** | Маленька модель BERT‑подібна, що класифікує домен контролю безпеки (наприклад, Access Control, Data Encryption). |
| **RAG Engine** | Векторне сховище (FAISS) з політиками, попередніми відповідями, журналами аудиту; повертає top‑k релевантних фрагментів. |
| **LLM Generator** | Відкритий LLM (наприклад, Llama‑3‑8B), донавчений на мові відповідності, використовується для синтезу чернеток. |
| **Answer Builder** | Застосовує правила форматування, додає посилання та дотримується обмежень довжини. |
| **Decision Logger** | Фіксує кожну взаємодію користувача, зберігаючи timestamp, ID користувача та оригінальний вивід LLM для трасуваності. |
| **Tool Orchestrator** | Виконує захищені API‑виклики до внутрішніх сервісів (наприклад, endpoint «поточні налаштування шифрування в стані спокою»). |
| **Audit Store** | Незаписуваний журнал (append‑only, підписаний), що задовольняє вимоги **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** та **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**. |

---

## Робочий процес «від початку до кінця»

### 1. Запуск сесії
Аналітик безпеки відкриває анкету в Procurize і натискає кнопку **«Запитати Ко‑пілот»** поруч із питанням.

### 2. Запит природною мовою
Аналітик вводить:  
*«Чи шифруються дані в стані спокою для наших клієнтських PostgreSQL‑кластерів?»*

### 3. Визначення наміру та пошук
Intent Recognizer класифікує запит як **«Шифрування даних у стані спокою»**.  
RAG Engine шукає останню **політику шифрування**, **dump конфігурації AWS KMS** та **останні докази аудиту**.

### 4. Генерація чернетки
LLM створює стислий варіант відповіді:  

> “Всі клієнтські PostgreSQL‑кластери шифруються в стані спокою за допомогою ключів, керованих AWS KMS. Шифрування ввімкнено за замовчуванням на EBS‑томах. Див. докази #E‑1234 (політика KMS) та #E‑1235 (звіт про шифрування EBS).”

### 5. Перевірка в реальному часі
Ко‑пілот викликає **Tool Orchestrator**, який запускає живу команду `aws ec2 describe-volumes` для підтвердження статусу шифрування. Якщо виявляється розбіжність, чернетка позначається, і аналіст отримує запит дослідити проблему.

### 6. Спільне редагування
Аналіст може:
* **Прийняти** – відповідь зберігається, рішення логірується.  
* **Редагувати** – змінити формулювання; ко‑пілот пропонує альтернативи згідно корпоративного тону.  
* **Відхилити** – запросити нову чернетку, LLM генерує її заново, використовуючи оновлений контекст.

### 7. Створення аудиторського сліду
Кожен крок (промпт, ідентифікатори отриманих доказів, згенерована чернетка, остаточне рішення) зберігається в **Audit Store**. За запитом аудиторів Procurize може експортувати структуру JSON, що відображає кожен пункт анкети до його лінійки доказів.

---

## Інтеграція у існуючі процеси закупівель

| Існуючий інструмент | Точка інтеграції | Перевага |
|----------------------|------------------|----------|
| **Jira / Asana** | Ко‑пілот може автоматично створювати підзадачі для відсутніх доказів. | Спрощує управління задачами. |
| **GitHub Actions** | Запускає CI‑перевірки, щоб впевнитись, що конфігураційні файли відповідають заявленим контролям. | Гарантує живу відповідність. |
| **ServiceNow** | Логує інциденти, якщо ко‑пілот виявляє відхилення політики. | Швидке реагування. |
| **Docusign** | Автоматично заповнює підписані атести відповідності з перевіреними відповідями ко‑пілота. | Скорочує ручні кроки підпису. |

Через **вебхуки** та **REST‑API** ко‑пілот стає повноцінним учасником DevSecOps‑конвеєра, гарантуючи, що дані анкети ніколи не живуть у ізоляції.

---

## Вимірний бізнес‑вплив

| Показник | До впровадження ко‑пілота | Після ко‑пілота (30‑денний пілот) |
|----------|---------------------------|-----------------------------------|
| Середній час відповіді на питання | 4,2 години | 12 хвилин |
| Витрати людей на пошук доказів (год/тиждень) | 18 год/тиждень | 3 год/тиждень |
| Точність відповідей (помилки, виявлені під час аудиту) | 7 % | 1 % |
| Прискорення укладення угод | — | +22 % швидше закриття |
| Оцінка довіри аудиторів | 78/100 | 93/100 |

Ці дані отримані від середньої SaaS‑компанії (≈ 250 співробітників), що використала ко‑пілот під час квартального аудиту SOC 2 та при відповіді на понад 30 vendor‑анкет.

---

## Кращі практики впровадження ко‑пілота

1. **Створюйте знаннєву базу** — регулярно імпортуйте оновлені політики, dumps конфігурацій та попередні відповіді.  
2. **Тонко донавчайте модель** — включайте внутрішній глосарій і юридичний жаргон, щоб уникнути «загального» формулювання.  
3. **Забезпечте людську верифікацію** — вимагайте хоча б одну затверджуючу ревізію перед фінальним надсиланням.  
4. **Версіонуйте Audit Store** — використовуйте незмінне сховище (наприклад, WORM‑S3) та цифрові підписи для кожного запису.  
5. **Контролюйте якість пошуку** — стежте за релевантністю RAG; низькі бали спрацьовують тривоги про ручну верифікацію.

---

## Перспективи розвитку

- **Багатомовний ко‑пілот**: використання моделей перекладу, щоб глобальні команди могли відповідати на анкети рідною мовою, зберігаючи при цьому технічну точність.  
- **Прогностичне маршрутизування питань**: AI‑шар, який передбачає майбутні розділи анкети і завантажує потрібні докази заздалегідь, ще більше скорочуючи затримки.  
- **Верифікація Zero‑Trust**: поєднання ко‑пілота з engine Zero‑Trust, що автоматично відхиляє чернетки, які суперечать поточному стану безпеки.  
- **Самонавчальна бібліотека підказок**: система зберігатиме успішні підказки та повторно їх використовуватиме між клієнтами, постійно підвищуючи якість пропозицій.

---

## Висновок

Конверсативний AI ко‑пілот переводить автоматизацію анкет безпеки з **пакетного, статичного** процесу у **динамічний, спільний діалог**. Поєднавши розуміння природної мови, пошук доказів у реальному часі та незмінний аудит‑лог, він забезпечує швидший час відповіді, вищу точність та міцнішу відповідність вимогам. Для SaaS‑компаній, які прагнуть прискорити цикл продажу та успішно пройти суворі аудити, інтеграція ко‑пілота в Procurize вже не «корисна», а стає конкурентною необхідністю.