
# Пояснювальний AI Коуч для реального часу безпекових анкет

> **TL;DR** – Діалоговий AI‑асистент, який не лише формує відповіді на безпекові анкети «на льоту», а й показує *чому* кожна відповідь є правильною, надаючи оцінки довіри, відстежуваність доказів та перевірку людьми в циклі. Результат – **зниження часу відповіді на 30‑70 %** та **значне підвищення впевненості під час аудиту**.

---

## Чому існуючі рішення все ще не задовольняють

Більшість платформ автоматизації (включно з кількома нашими попередніми випусками) виділяються **швидкістю** — вони підбирають шаблони, зіставляють політики чи генерують шаблонний текст. Проте аудитори та фахівці з безпеки постійно питають:

1. **_«Як ви дійшли до цієї відповіді?»_**  
2. **_«Чи можемо ми побачити точний доказ, що підтверджує це твердження?»_**  
3. **_«Яка рівень довіри до відповіді, згенерованої AI?»_**

Традиційні «чорні» LLM‑конвеєри надають відповіді без джерел, змушуючи команди відповідальності перевіряти кожен рядок вручну. Така ручна перевірка знищує вигоду від часу і повертає ризик помилок.

---

## Представляємо Пояснювальний AI Коуч

**Пояснювальний AI Коуч (E‑Coach)** – це **діалоговий рівень**, що працює поверх існуючого центру анкет Procurize. Він об’єднує три основні можливості:

| Можливість | Що робить | Чому це важливо |
|------------|-----------|-----------------|
| **Conversational LLM** | Проводить користувачів крок за кроком діалогом, пропонуючи відповіді природньою мовою. | Зменшує когнітивне навантаження; у будь‑який момент можна запитати “Чому?”. |
| **Evidence Retrieval Engine** | У реальному часі витягує найбільш релевантні пункти політик, журнали аудитів та посилання на артефакти з графу знань. | Забезпечує простежуваність доказів для кожного твердження. |
| **Explainability & Confidence Dashboard** | Показує покрокове дерево міркувань, оцінки довіри та альтернативні варіанти. | Аудитори бачать прозору логіку; команди можуть приймати, відхиляти або редагувати. |

Результат – **робочий процес AI + людина**, де AI виступає як знанний співавтор, а не як безмовний автор.

---

## Огляд архітектури

```mermaid
graph LR
    A["Користувач (Аналітик з безпеки)"] --> B["Діалоговий UI"]
    B --> C["Парсер інтенції"]
    C --> D["Генератор відповідей LLM"]
    D --> E["Механізм пошуку доказів"]
    E --> F["Граф знань (Політики, Артефакти)"]
    D --> G["Механізм пояснювальності"]
    G --> H["Дерево міркувань + Оцінка довіри"]
    H --> I["Панель (Live View)"]
    I --> A
    F --> D
```

*Усі мітки вузлів взяті в лапки, як вимагає Mermaid.*

1. **Діалоговий UI** – веб‑або Slack‑інтеграція, де аналітики вводять текст або говорять.  
2. **Парсер інтенції** – класифікує запит (наприклад, “шифрування даних у спокої?”).  
3. **Генератор відповідей LLM** – створює чернетку відповіді, використовуючи Retrieval‑Augmented Generation (RAG).  
4. **Механізм пошуку доказів** – запитує централізований граф знань за відповідними уривками політик, ідентифікаторами доказів та історією версій.  
5. **Механізм пояснювальності** – створює **Дерево міркувань**:  
   - *Крок 1*: Визначити стандартний пункт (наприклад, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.10.1).  
   - *Крок 2*: Підтягнути останній артефакт (наприклад, encryption‑key‑inventory‑v3.pdf).  
   - *Крок 3*: Обчислити схожість між запитом і доказом.  
6. **Панель** – показує відповідь, пов’язаний доказ, відсоток довіри та кнопку “Чому?”, що розкриває дерево міркувань.  

---

## Покрокова подорож користувача

### 1️⃣  Ініціювання діалогу

Аналітик відкриває коуч і запитує:  
> “Чи шифруємо ми дані у спокої для нашої SaaS‑платформи?”

UI миттєво виводить **чернетку відповіді**:

> “Так. Усі дані клієнтів, що зберігаються в наших основних базах даних, зашифровані за допомогою AES‑256 GCM, керуються AWS KMS. Ключі шифрування оновлюються кожні 90 днів.”

### 2️⃣  Перевірка доказів

Під чернеткою коуч перелічує **пов’язані артефакти**:

- **Політика:** “Політика шифрування даних у спокої (v2.4)”  
- **Артефакт:** `aws-kms-rotation‑log‑2024-09.pdf` (посилання)  
- **Аудиторський журнал:** “Інвентаризація ключів шифрування (востаннє підтверджено 2025‑03‑15)”

Кожне посилання відкриває попередній перегляд, дозволяючи аналітику перевіряти деталі без виходу з анкети.

### 3️⃣  Огляд довіри та міркувань

Індикатор довіри показує **92 %**. Натискання “Чому?” розширює колапс‑дерево:

```
Чому? → 1. Відповідність політиці ([ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html) A.10.1) – схожість 0.98
      → 2. Останній журнал оновлення KMS – схожість 0.95
      → 3. Внутрішній аудиторський маркер – схожість 0.90
```

Якщо який‑сь вузол опускається нижче порогового значення (наприклад, 0.85), UI підсвічує його, вимагаючи від аналітика надати відсутні докази.

### 4️⃣  Перевірка людиною в циклі

Аналітик може:

- **Прийняти** – відповідь і докази фіксуються в анкеті.  
- **Редагувати** – корегувати формулювання або додати додаткові документи.  
- **Відхилити** – створити заявку для команди відповідності з метою зібрати відсутні докази.

Усі дії зберігаються як незмінні події аудиту (див. «Журнал відповідності» нижче).

### 5️⃣  Збереження та синхронізація

Після схвалення відповідь, дерево міркувань та пов’язані докази **зберігаються** у репозиторії відповідності Procurize. Платформа автоматично оновлює усі подальші дашборди, ризикові оцінки та звіти про відповідність.

---

## Пояснювальність: від чорної скриньки до прозорого помічника

Традиційні LLM‑моделі повертають **один рядок**. E‑Coach додає три шари прозорості:

| Шар | Доступні дані | Приклад |
|-----|----------------|---------|
| **Відповідність політикам** | Точні ідентифікатори пунктів політик, використаних при генерації відповіді. | `ISO27001:A.10.1` |
| **Пр provenance доказів** | Пряме посилання на версіоновані файли доказів. | `s3://compliance/evidence/kms-rotation-2024-09.pdf` |
| **Оцінка довіри** | Зважені схожості пошуку плюс самостійна оцінка моделі. | `0.92 загальна довіра` |

Ці дані доступні через **REST‑API пояснювальності**, що дозволяє консультантам інтегрувати міркування в зовнішні інструменти аудиту чи автоматично генерувати PDF‑звіти про відповідність.

---

## Журнал відповідності: незмінний аудит Trail

Кожна взаємодія з коучем записується до **журналу лише додавання** (append‑only ledger), реалізованого поверх легкої блокчейн‑подібної структури. Запис містить:

- timestamp (`2025‑11‑26T08:42:10Z`)  
- ідентифікатор аналітика  
- ідентифікатор питання  
- хеш чернетки відповіді  
- ідентифікатори доказів  
- оцінка довіри  
- виконана дія (прийнято / відредаговано / відхилено)

Оскільки журнал **незмінний**, аудитори можуть впевнено перевіряти, що після затвердження жодних змін не було. Це задовольняє вимоги [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) та нових стандартів AI‑аудиту.

---

## Точки інтеграції та розширюваність

| Інтеграція | Що відкриває |
|------------|--------------|
| **CI/CD конвеєри** | Автоматичне заповнення відповідей під час випуску; блокування деплойменту, якщо довіра нижча порогу. |
| **Системи тикетування (Jira, ServiceNow)** | Автоматичне створення задач для низькодовірних відповідей. |
| **Платформи управління ризиками третіх сторін** | Передача схвалених відповідей та посилань на докази через стандартизований JSON‑API. |
| **Користувацькі графи знань** | Підключення доменно‑специфічних сховищ політик (HIPAA, PCI‑DSS) без зміни коду. |

Архітектура **мікросервісна**, дозволяє розгортати коуч у зонах нуль‑довіри або на конфіденціальних обчислювальних острівцях.

---

## Реальний вплив: метрики від перших користувачів

| Показник | До впровадження коуча | Після впровадження | Поліпшення |
|----------|----------------------|--------------------|------------|
| Середній час відповіді на анкету | 5,8 дн. | 1,9 дн. | **‑67 %** |
| Час ручного пошуку доказів (годин) | 12 г. | 3 г. | **‑75 %** |
| Частка знайдених помилок у відповідях під час аудиту | 8 % | 2 % | **‑75 %** |
| NPS задоволеності аналітикiв | 32 | 71 | **+39 пунктів** |

Дані отримані під час пілоту в середньому SaaS‑компанії (≈300 співробітників), яка інтегрувала коуч у свої цикли **SOC 2** та **[ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html)**.

---

## Кращі практики розгортання Пояснювального AI Коуча

1. **Створіть якісне сховище доказів** — чим детальніше та версіоновано ваші артефакти, тим вища оцінка довіри.  
2. **Визначте пороги довіри** — узгодьте їх з вашою толерантністю до ризику (наприклад, > 90 % для публічних відповідей).  
3. **Увімкніть перевірку людиною для відповідей з низькою оцінкою** — автоматичне створення тикетів запобігає затримкам.  
4. **Регулярно аудитуйте журнал** — експортуйте записи у SIEM для безперервного моніторингу відповідності.  
5. **Тренуйте LLM на вашій мові політик** — допомагає підвищити релевантність і зменшити галюцинації.

---

## Майбутні вдосконалення у дорожній карті

- **Багатомодальний пошук доказів** — використання моделей з розпізнаванням зображень для скріншотів, діаграм та Terraform‑стану.  
- **Федеративне навчання між клієнтами** — обмін анонімізованими патернами міркувань без розкриття конфіденційних даних.  
- **Інтеграція Zero‑Knowledge Proof** — доказ правильності відповіді без розкриття самих доказів зовнішнім аудиторам.  
- **Динамічний регуляторний радар** — автоматичне коригування оцінок довіри при появі нових нормативних вимог (наприклад, [EU AI Act Compliance](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai)).  

---

## Заклик до дії

Якщо ваша команда безпеки чи юридичний відділ витрачає **години щотижня** на пошук правильних пунктів, настав час надати їм **прозорого, AI‑підкріпленого співавтора**. **Запросіть демо Пояснювального AI Коуча** вже сьогодні та переконайтесь, як можна скоротити час заповнення анкет і залишатися готовими до аудиту.