
# Використання аналізу настроїв штучного інтелекту для передбачення ризиків у опитувальниках постачальників

У швидко змінюваному середовищі безпеки SaaS та комплаєнсу постачальники отримують безліч опитувальників – від коротких «Так/Ні» до розлогих запитів у вигляді опису. Хоча платформи, такі як Procurize, вже успішно автоматизують створення відповідей, збір доказів та підтримку журналу аудиту, з’являється нова межа: **аналіз настроїв, підкріплений ШІ**, тексту опитувальника. Інтерпретуючи тон, впевненість та тонкі сигнали у вільних відповідях, організації можуть передбачати приховані ризики ще до їх прояву, ефективніше розподіляти ресурси на виправлення і, зрештою, скорочувати цикл продажу.

> **Чому важливий аналіз настроїв** – Відповідь постачальника, яка звучить «впевнено», але містить пом'якшувальні формулювання («ми *вважаємо*, що контроль достатній») часто сигналізує про прогалину у комплаєнсі, яку пропустило б просте пошукове слово. Аналіз настроїв перетворює ці лінгвістичні нюанси у кількісні оцінки ризику, які безпосередньо підключаються до подальших процесів управління ризиками.

Нижче ми розглянемо технічну архітектуру, практичні кроки впровадження та бізнес‑вплив інтеграції аналітики настроїв у платформу автоматизації опитувальників.

---

## 1. Від тексту до ризику: Основна концепція

Традиційна автоматизація опитувальників базується на **правилоструктурному відображенні** (наприклад, «Якщо контроль X присутній – відповісти «Так»). Аналіз настроїв додає **ймовірнісний шар**, який оцінює:

| Вимір               | Що фіксує                                   | Приклад |
|---------------------|---------------------------------------------|---------|
| **Впевненість**     | Ступінь вираженої впевненості               | “Ми **впевнені**, що шифрування застосовано.” vs. “Ми **вважаємо**, що шифрування застосовано.” |
| **Негатив**         | Наявність негативних уточнень                | “Ми **не** зберігаємо дані у відкритому вигляді.” |
| **Тон ризику**      | Загальна мова ризику (наприклад, “високий ризик”, “критичний”) | “Це **критична** вразливість.” |
| **Позначка часу**   | Позначки часу (орієнтовані на майбутнє vs. теперішнє) | “Ми **плануємо** впровадити MFA до 4‑го кварталу.” |

Кожен вимір перетворюється у **числову ознаку** (діапазон 0‑1). Зважена агрегація дає **Оцінку ризику настроїв (SRS)** для кожної відповіді, яка потім підсумовується до рівня всього опитувальника.

---

## 2. Архітектурний план

Нижче наведено схематичну діаграму Mermaid, що ілюструє, як аналіз настроїв підключається до існуючого робочого процесу Procurize.

```mermaid
graph TD
    A[Вхідний опитувальник] --> B[Генерація чернетки відповідей (LLM)]
    B --> C[Модуль отримання доказів]
    C --> D[Перегляд чернетки та співпраця]
    D --> E[Аналізатор настроїв]
    E --> F[Оцінка ризику настроїв (SRS)]
    F --> G[Механізм пріоритетизації ризиків]
    G --> H[Панель інсайтів, готових до дії]
    H --> I[Автоматичне призначення задач]
    I --> J[Виправлення та оновлення доказів]
    J --> K[Журнал аудиту та звіт про дотримання]
```

**Ключові компоненти:**

1. **Аналізатор настроїв** – використовує донавчений трансформер (наприклад, RoBERTa‑Sentiment) на галузевих даних.  
2. **SRS Engine** – нормалізує та зважує виміри настроїв.  
3. **Механізм пріоритетизації ризиків** – поєднує SRS із існуючими моделями ризику (наприклад, GNN‑на основі атрибуції доказів) для виділення найважливіших пунктів.  
4. **Панель інсайтів** – візуалізує теплові карти ризиків, інтервали довіри та трендові лінії у часі.

---

## 3. Створення моделі аналізу настроїв

### 3.1 Збір даних

| Джерело                       | Вміст                                    | Анотація |
|-------------------------------|------------------------------------------|----------|
| Історичні відповіді на опитувальники | Вільний текст з минулих аудитів          | Людські анотувальники маркують впевненість (Висока/Середня/Низька), негатив, тон ризику |
| Документи політик безпеки     | Формальна мова для референсу            | Автоматичний екстракт доменно‑специфічної термінології |
| Зовнішні блоги про комплаєнс  | Реальні обговорення ризиків              | Слабка супервізія для розширення набору міток |

Набір **≈30 тис.** анотованих фрагментів відповіді був достатнім для донастроювання.

### 3.2 Тонке налаштування моделі

```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("roberta-base", num_labels=4)  # Confidence, Negation, Risk Tone, Temporal
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=TrainingArguments(
        output_dir="./sentiment_model",
        per_device_train_batch_size=32,
        num_train_epochs=3,
        evaluation_strategy="epoch",
        learning_rate=2e-5,
    ),
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)
trainer.train()
```

Модель повертає чотири логіти, кожен з яких проходить через сигмоїду, щоб отримати ймовірності.

### 3.3 Логіка оцінювання

```python
def compute_srs(probabilities, weights):
    # probabilities: dict with keys ['conf', 'neg', 'tone', 'temp']
    # weights: domain‑specific importance factors
    score = sum(probabilities[k] * weights.get(k, 1.0) for k in probabilities)
    return round(score, 3)  # 0‑1 scale
```

Ваги можна налаштувати під конкретний нормативний каркас (наприклад, GDPR може надавати пріоритет “Позначці часу” щодо зобов’язань щодо зберігання даних).

---

## 4. Інтеграція з Procurize

### 4.1 API-хук

Procurize вже має **Webhook** після кроку «Перегляд чернетки». Додаємо новий підписник:

```json
POST /webhooks/sentiment
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-1122-001",
  "answers": [
    {"question_id": "Q1", "text": "We are confident..."},
    {"question_id": "Q2", "text": "We plan to implement..."}
  ]
}
```

Сервіс настроїв повертає:

```json
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-1122-001",
  "srs_per_answer": {"Q1": 0.78, "Q2": 0.45},
  "overall_srs": 0.62,
  "risk_flags": ["Low confidence on encryption control"]
}
```

### 4.2 Покращення UI

- **Теплова карта** у списку опитувальників, кольорова шкала за загальним SRS.  
- **Теги ризику** у рядку кожної відповіді з підказкою, що пояснює драйвери настрою.  
- **Експорт пакетами** для аудиторів, щоб переглянути позначені пункти.

---

## 5. Бізнес-ефект: Кількісні переваги

| Метрика                                     | До аналізу настроїв (базовий) | Після інтеграції аналізу настроїв | Δ Покращення |
|---------------------------------------------|-------------------------------|-----------------------------------|--------------|
| Середній час завершення опитувальника      | 12 днів                       | 9 днів                            | **–25 %** |
| Ручна переробка через неоднозначні відповіді| 18 %                          | 7 %                               | **–61 %** |
| Час виправлення ризику (відповіді високого ризику) | 5 днів                        | 3 дні                             | **–40 %** |
| Оцінка задоволеності аудитора (1‑10)       | 7.2                           | 8.6                               | **+20 %** |

Компанії, які впровадили шар аналізу настроїв, повідомляли **швидший цикл укладання договорів**, оскільки команди продажу могли проактивно вирішувати критичні питання ще до етапу аудиту.

---

## 6. Практичний посібник впровадження

### Крок 1: Оцінка базової ситуації  
- Експортуйте вибірку недавніх відповідей у опитувальниках.  
- Проведіть **ручний аудит настроїв**, щоб виявити типові пом’якшувальні формулювання.

### Крок 2: Розгортання моделі  
- Розгорніть донавчену модель як **функцію без сервера** (AWS Lambda, Google Cloud Functions) з цільовою затримкою < 200 мс на відповідь.  
- Налагодьте **моніторинг зсуву** (наприклад, різке зростання низьких оцінок впевненості).

### Крок 3: Налаштування ваг ризику  
- Спільно з експертами з комплаєнсу визначте **матрицю ваг** для кожного нормативного набору (SOC 2, ISO 27001, GDPR).  

### Крок 4: Розширення робочих процесів Procurize  
- Додайте підписку на webhook аналізу настроїв.  
- Налаштуйте віджети панелі інсайтів для відображення SRS‑теплових карт.

### Крок 5: Цикл постійного навчання  
- Фіксуйте зворотний зв’язок аудиторів (наприклад, «хибнопозитивний» прапорець) і включайте його до набору тренувальних даних.  
- Плануйте **квартальне донавчання** для адаптації до нових нормативних формулювань.

---

## 7. Розширені теми

### 7.1 Багатомовний аналіз настроїв  
Багато SaaS‑постачальників працюють глобально; розширення на **іспанську, німецьку та китайську** потребує мульти‑мовних трансформерів (наприклад, XLM‑R). Дотренуйте їх на перекладених наборах відповідей, зберігаючи галузеву термінологію.

### 7.2 Поєднання з графами знань  
Об’єднайте SRS із **Графом знань комплаєнсу (CKG)**, який зв’язує контролі, політики та докази. Вага ребра може коригуватися на підставі оцінки настроїв, роблячи граф **чутливим до ризику**. Це дозволяє **GNN‑моделям** пріоритетизувати пошук доказів для відповідей з низькою впевненістю.

### 7.3 Пояснювальний ШІ (XAI) для настроїв  
Використайте **SHAP** або **LIME**, щоб підсвітити, які саме слова вплинули на оцінку впевненості. Показуйте це в інтерфейсі як **підсвічені токени**, підвищуючи прозорість і довіру до системи.

---

## 8. Ризики та їх пом'ятки

| Ризик               | Опис                                                          | Пом'ятка |
|---------------------|---------------------------------------------------------------|----------|
| **Упередженість моделі** | Тренувальні дані можуть неправильним чином інтерпретувати галузевий жаргон. | Періодичний аудит упередженості; включення різноманітної лексики постачальників. |
| **Хибнопозитивні сигнали** | Позначення низько‑ризикових відповідей як високих може витрачати ресурси. | Регульовані пороги; перевірка людиною у «людино‑в‑цикл» процесі. |
| **Регуляторний скептицизм** | Регулятори можуть ставити під сумнів оцінки ризику, створені ШІ. | Надання повних журналів аудиту та пояснень XAI. |
| **Масштабованість** | Великі підприємства можуть надсилати тисячі відповідей одночасно. | Автоматичне масштабування інфраструктури; пакетна обробка API. |

---

## 9. Перспективи

У міру зрілості **RegTech** аналіз настроїв стане стандартним елементом платформ комплаєнсу. Очікуються такі розробки:

1. **Інтеграція реального регуляторного потоку** – автоматичне оновлення словника настроїв при виході нових законодавчих актів.  
2. **Прогностичні дорожні карти ризику** – поєднання трендів настроїв із історичними даними про порушення для прогнозування майбутніх викликів.  
3. **Перевірка без розкриття даних** – використання гомоморфного шифрування, щоб оцінка настроїв виконувалась над зашифрованим текстом, зберігаючи конфіденційність постачальників.

Вбудовуючи інтелектуальний аналіз настроїв вже сьогодні, організації не лише **зменшують ручну працю**, а й **змінюють підхід до ризику** – вони можуть ідентифікувати невизначеність, пріоритетизувати виправлення до того, як аудитор підніме питання, і демонструвати прозору, даними підкріплену відповідність клієнтам.

---

## 10. Висновок

Аналіз настроїв, підкріплений ШІ, перетворює сухий текст у опитувальниках безпеки на дієві сигнали ризику. При тісній інтеграції з хабом автоматизації, таким як Procurize, він дає змогу:

- Виявляти приховану невизначеність на ранньому етапі.  
- Пріоритетизувати виправлення ще до того, як аудитори подадуть запитання.  
- Прозоро комунікувати рівень ризику всім зацікавленим сторонам.

Результат – **проактивна позиція комплаєнсу**, яка прискорює процес укладання угод, захищає від штрафів і будує довгострокову довіру між постачальником і клієнтом.