
# Емоційно‑чутливий AI‑асистент для заповнення безпекових анкет у реальному часі

У світі B2B SaaS, який розвивається зі швидкістю світла, безпекові анкети стали вратами для кожного нового контракту. Компанії витрачають години, копаючись у сховищах політик, формуючи нарративні докази та подвійно перевіряючи нормативні посилання. Проте весь процес залишається **болючою точкою, орієнтованою на людину** — особливо коли респонденти відчувають тиск, невпевненість або просто переповнені кількістю питань.

Зустрічайте **Emotion Aware AI Assistant (EAAI)** — голосового, орієнтованого на емоції помічника, який у реальному часі проводить користувачів через заповнення анкети. Слухаючи тон говоріння, виявляючи сигнали стресу та миттєво підносячи найактуальніші фрагменти політик, асистент трансформує стресове ручне завдання у розмовний, підвищуючий впевненість досвід.

> **Ключове обіцянка:** Скоротити час заповнення анкети до 60 % при підвищенні точності відповідей і довіри зацікавлених сторін.

---

## Чому емоції важливі в автоматизації комплаєнсу

### 1. Людське коливання — це фактор ризику
Коли спеціаліст з безпеки вагається, зазвичай це:

- Невпевненість щодо точної версії політики.
- Побоювання розкриття чутливих деталей.
- Перевантаженість юридичною формулою питання.

Ці моменти проявляються у вигляді голосових ознак стресу: підвищений тон, довгі паузи, заповнювачі («ум», «ех»), або прискорена швидкість мовлення. Традиційні AI‑асистенти ігнорують ці сигнали, подаючи статичні відповіді, які можуть не враховувати підґрунтову невпевненість.

### 2. Довіра будується через емпатію
Регуляторні ревізори оцінюють не лише зміст відповіді, а й **впевненість**, з якою вона подана. Емпатичний асистент, що регулює тон і пропонує уточнення, сигналізує про зрілу позицію безпеки, посилюючи, таким чином, оцінку довіри постачальника.

### 3. Зворотний зв’язок у реальному часі
Захоплення емоційних даних під час відповіді дозволяє створити **замкнуту навчальну петлю**. Асистент може:

- Запитати користувача уточнити неоднозначні розділи.
- Запропонувати поправки до політик на основі повторюваних патернів стресу.
- Надати аналітику менеджерам комплаєнсу для удосконалення документації.

---

## Основна архітектура емоційно‑чутливого AI‑асистента

Стек EAAI поєднує три стовпи:

1. **Захоплення голосу та движок «мова‑в‑текст»** — низьколатентна потокова транскрипція з діаризацією спікера.  
2. **Модуль виявлення емоцій** — багатомодальна інференція, що використовує акустичні особливості (просодія, тон, енергія) та аналіз настроїв природної мови.  
3. **Шар пошуку політик та контекстної генерації** — retrieval‑augmented generation (RAG), який мапить поточне питання до найактуальнішої версії політики, збагаченої графом знань.

Нижче представлено діаграму Mermaid високого рівня, що ілюструє потік даних:

```mermaid
graph TD
    A[Вхід голосу користувача] --> B[Потокова транскрипція мови]
    B --> C[Текстова транскрипція]
    A --> D[Екстрактор акустичних ознак]
    D --> E[Класифікатор емоцій]
    C --> F[Парсер запитань]
    F --> G[Пошук у графі політик]
    G --> H[Відповідні фрагменти політик]
    E --> I[Регулятор впевненості]
    H --> J[Конструктор підказок LLM]
    I --> J
    J --> K[Згенеровані рекомендації]
    K --> L[Модуль голосової відповіді]
    L --> A
```

**Пояснення вузлів**

- **Класифікатор емоцій**: Навчений на спеціально зібраному наборі даних мови, пов’язаної з комплаєнсом, він виводить оцінку впевненості (низька, середня, висока) та індикатор стресу.  
- **Регулятор впевненості**: Модулює стиль підказок; низька впевненість спонукає до більш детальних уточнюючих питань, висока — до стислих інструкцій.  
- **Пошук у графі політик**: Використовує динамічний граф знань, що з’єднує стандарти безпеки ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)), ([ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)), та ([GDPR](https://gdpr.eu/)) з внутрішніми артефактами політик, гарантує використання найсвіжих доказів.

---

## Покроковий сценарій взаємодії

1. **Привітання та налаштування контексту**  
   “Доброго ранку, Алекс. Давайте розпочнемо анкету SOC 2. Я буду слухати будь‑які затримки та допомагати, коли це потрібно.”

2. **Представлення питання**  
   Асистент виводить перше питання голосом і на екрані:  
   *«Чи шифруєте ви дані у стані покою?»*

3. **Виявлення емоцій**  
   - Якщо Алекс відповідає швидко і впевнено, система позначає **високу впевненість** і переходить далі.  
   - Якщо Алекс робить паузу, вживає заповнювачі або підвищує тон, система позначає **низьку впевненість**.

4. **Динамічне уточнення**  
   - **Шлях низької впевненості**: “Я помітив коротку паузу. Бажаєте переглянути точний стандарт шифрування, який ми наразі застосовуємо?”  
   - Асистент показує фрагмент **Політики шифрування v3.2**, підкреслюючи алгоритм, довжину ключа та процедури управління.

5. **Генерація керованої відповіді**  
   За допомогою RAG LLM формує готову до подачі відповідь:  
   *“Усі продуктивні бази даних зашифровані у стані покою за допомогою AES‑256 GCM, з автоматичною ротацією ключів кожні 90 днів.”*  
   Асистент озвучує відповідь для підтвердження.

6. **Петля зворотного зв’язку**  
   Після кожної відповіді асистент реєструє емоційні дані, дозволяючи команді комплаєнсу відстежувати розділи, які постійно викликають стрес, вказуючи на можливі прогалини у документації.

---

## Технічний огляд: модель виявлення емоцій

Компонент виявлення емоцій поєднує **екстракцію просодичних ознак** (за допомогою OpenSMILE) з **трансформер‑базованим аналізатором настрою**, донавченим на власному наборі даних, пов’язаному з комплаєнсом.

| Ознака | Опис | Типовий діапазон |
|--------|------|------------------|
| Тон (F0) | Основна частота голосу | 80‑300 Hz |
| Енергія | Гучність у дБ | 30‑80 dB |
| Швидкість мовлення | Слів за хвилину | 120‑180 wpm |
| Оцінка настрою | Текстова полярність | -1 до +1 |

Модель здійснює **бінарну класифікацію** (стрес / без стресу) з ймовірністю впевненості. Щоб знизити кількість хибнопозитивних результатів, застосовується **фільтр тимчасового згладжування**, що агрегує передбачення у 2‑секундовному ковзному вікні.

```python
def detect_stress(audio_segment, transcript):
    features = extract_prosody(audio_segment)
    sentiment = sentiment_encoder(transcript)
    combined = torch.cat([features, sentiment], dim=-1)
    prob = stress_classifier(combined)
    return prob > 0.65  # поріг для «стресу»
```

Модель працює на **GPU‑прискореному інференс‑сервері**, гарантує затримку менше 200 мс на сегмент — критично важливо для інтерактивної взаємодії в реальному часі.

---

## Переваги для команд безпеки та аудитора

| Перевага | Вплив |
|----------|-------|
| Швидше виконання | Середній час заповнення скорочено з 45 хв до 18 хв на анкету |
| Вища точність | Помилкові інтерпретації зменшено на 42 % завдяки контекстно‑орієнтованим підказкам |
| Інформативна аналітика | Карти тепла стресу показують, які розділи потребують уточнень |
| Аудитний слід | Логи емоцій зберігаються разом із версіями відповідей як доказ комплаєнсу |

**Теплова карта стресу** можна візуалізувати у панелі управління комплаєнсом:

```mermaid
pie
    title Розподіл стресу за розділами анкети
    "Шифрування" : 12
    "Контроль доступу" : 25
    "Реагування на інциденти" : 18
    "Збереження даних" : 9
    "Інше" : 36
```

Такі інсайти дозволяють менеджерам проактивно **усувати документação**, зменшуючи майбутні труднощі при заповненні анкет.

---

## Безпека та питання конфіденційності

Збір голосових емоційних даних піднімає законні питання про приватність. EAAI слідує принципам **privacy‑by‑design**:

- **Локальна попередня обробка**: Початкова екстракція акустичних ознак виконується на пристрої користувача; сирий звук не покидає кінцеву точку.  
- **Ефемерне зберігання**: Оцінки стресу зберігаються лише 30 днів, після чого автоматично стираються, якщо користувач не погодився на довший період.  
- **Диференціальна приватність**: Агреговані метрики стресу додаються випадковим шумом, що зберігає індивідуальну конфіденційність, залишаючись корисними для трендів.  
- **Відповідність регуляціям**: Система повністю сумісна з [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) та вимогами [ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html).

---

## Чек‑лист впровадження для SaaS‑постачальників

1. **Виберіть голосову платформу** — інтегруйте Azure Speech або Google Cloud Speech‑to‑Text для потокової транскрипції.  
2. **Запровадьте модель емоцій** — розгорніть контейнеризований інференс‑сервіс (Docker/Kubernetes) з підтримкою GPU.  
3. **Створіть граф знань політик** — зв’яжіть стандарти (SOC 2, ISO 27001, GDPR) з внутрішніми артефактами політик; автоматизуйте оновлення через CI‑конвеєри.  
4. **Налаштуйте RAG‑конвеєр** — поєднайте векторні сховища (наприклад, Pinecone) з великими мовними моделями (OpenAI GPT‑4 або Anthropic Claude) для контекстної генерації.  
5. **Організуйте аудитний журнал** — зберігайте версії відповідей, оцінки емоцій та фрагменти політик у незмінному реєстрі (наприклад, Hyperledger Fabric).  
6. **Навчання користувачів та згода** — проінформуйте респондентів про запис голосу та аналіз емоцій; отримайте явну згоду.

---

## План розвитку

- **Багатомовне виявлення емоцій** — підтримка іспанської, китайської та французької, щоб глобальні команди отримали той самий емпатичний досвід.  
- **Візуальні емоційні підказки** — комбінування аналізу мікровиразів через веб‑камеру для більш багатого мультимодального розуміння.  
- **Адаптивні бібліотеки підказок** — автоматичне генерування кастомізованих скриптів уточнення на основі повторюваних прогалин у політиках.  
- **Замкнене навчання** — використання reinforcement learning from human feedback (RLHF) для постійного поліпшення формулювань LLM у сфері комплаєнсу.

---

## Висновок

Емоційно‑чутливий AI‑асистент заповнює прогалину між **високошвидкісною автоматизацією** та **людським фактором**, який залишається критичним у процесах безпекових анкет. Слухаючи не лише *що* користувач говорить, а й *як* він це робить, асистент забезпечує:

- Швидші та точніші відповіді щодо комплаєнсу.  
- Практичні інсайти про ясність політик.  
- Вимірюване підвищення довіри зацікавлених сторін.

Для SaaS‑постачальників, які прагнуть залишатися попереду в швидко змінюваному середовищі комплаєнсу, впровадження емпатії в AI — це вже не розкіш, а конкурентна необхідність.