
# Двигун оцінки довіри в реальному часі, що працює на LLM та живому регулятивному потоці

*У світі, де кожен питаннявий лист постачальника може визначити угоду на кілька мільйонів доларів, швидкість і точність вже не просто опції – це стратегічні імперативи.*  

Наступне покоління модуля Procurize, **Двигун оцінки довіри в реальному часі**, поєднує генеруючу потужність великих мовних моделей (LLM) із постійно оновлюваним потоком регулятивної розвідки. Результатом є **динамічний, контекстно‑aware індекс довіри**, який оновлюється в той момент, коли з’являється нове правило, стандарт або виявлення в сфері безпеки. Нижче ми детально розглянемо, чому, що і як цього двигуна працює, і покажемо, як вбудувати його у ваш існуючий процес комплаєнсу.

---

## Зміст
1. [Чому оцінка довіри в реальному часі має значення](#чому-оцінка-довіри-в-реальному-часі-має-значення)  
2. [Основні архітектурні складові](#основні-архітектурні-складові)  
   - Шар інжестії даних  
   - Резюмеризатор доказів, підсилений LLM  
   - Адаптивна модель оцінювання  
   - Двигун аудиту та пояснюваності  
3. [Створення конвеєра даних](#створення-конвеєра-даних)  
   - Конектори регулятивних каналів  
   - Document AI для екстракції доказів  
4. [Пояснення алгоритму оцінювання](#пояснення-алгоритму-оцінювання)  
5. [Інтеграція з Procurize Questionnaire Hub](#інтеграція-з-procurize-questionnaire-hub)  
6. [Операційні кращі практики](#операційні-кращі-практики)  
7. [Безпека, конфіденційність та вимоги комплаєнсу](#безпека-конфіденційність-та-вимоги-комплаєнсу)  
8. [Майбутнє: мульти‑модальний, федеративний та Trust‑Chain підходи]  
9. [Висновок]  

---

## Чому оцінка довіри в реальному часі має значення

| Проблема | Традиційний підхід | Перевага оцінки довіри в реальному часі |
|------------|----------------------|------------------------------------------|
| **Затримка у виявленні ризику** | Місячні звіти комплаєнсу, ручне оновлення матриці ризиків | Миттєве відображення ризику одразу після публікації нових регуляцій |
| **Фрагментовані джерела доказів** | Окремі електронні таблиці, листи електронної пошти, ізольовані сховища документів | Єдине графове знання, що поєднує положення політик, журнали аудиту та відповіді постачальників |
| **Суб’єктивне оцінювання** | Ручні оцінки ризику, схильні до упередженості | Об’єктивні, даними‑керовані оцінки з пояснювальним ШІ |
| **Регулятивний дрейф** | Рідкісний перегляд правил, часто на місяці позаду | Постійне виявлення дрифту через потоковий канал, автоматичні рекомендації з ремедіації |

Для швидкозростаючих SaaS‑компаній ці переваги безпосередньо означають **скорочення циклів продажу**, **зниження навантаження на комплаєнс** та **зростання довіри покупців**.  

---

## Основні архітектурні складові

### 1. Шар інжестії даних
- **Конектори регулятивних каналів** отримують живі оновлення від організацій стандартів (наприклад, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), портали GDPR) через RSS, WebHooks або API.
- **Конвеєри Document AI** надходять доказові матеріали постачальників (PDF, Word, фрагменти коду) і перетворюються у структурований JSON за допомогою OCR, детекції макету та семантичного тегування.

### 2. Резюмеризатор доказів, підсилений LLM
Шаблон **retrieval‑augmented generation (RAG)** поєднує векторне сховище індексованих доказів із тонко‑налаштованою LLM (наприклад, GPT‑4o). Модель генерує стислий, контекстно‑насыщений резюме для кожного питання, зберігаючи походження.

### 3. Адаптивна модель оцінювання
**Гібридний ансамбль** об’єднує:
- **Детерміновані правило‑бали**, отримані з регулятивних маппінгів (наприклад, “ISO‑27001 A.12.1 => +0.15”).
- **Ймовірні бали довіри** від виходу LLM (використовуючи логіти токенів для оцінки впевненості).
- **Фактори часової деградації**, які надають більшій ваги свіжим доказам.

Фінальна оцінка довіри — це нормалізоване значення між 0 та 1, оновлюване при кожному запуску конвеєра.

### 4. Двигун аудиту та пояснюваності
Усі трансформації заносяться в незмінний журнал (можна підкріпити блокчейном). Двигун виводить **XAI‑теплові карти**, які підкреслюють, які положення, фрагменти доказів або регулятивні зміни найбільше вплинули на конкретну оцінку.

---

## Створення конвеєра даних

Нижче представлена високорівнева діаграма Mermaid, що ілюструє потік від сирих джерел до фінального індексу довіри.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph Source[ "Data Sources" ]
        R["\"Regulatory RSS/API\""]
        V["\"Vendor Evidence Repo\""]
        S["\"Security Incident Feed\""]
    end

    subgraph Ingestion[ "Ingestion Layer" ]
        C1["\"Feed Collector\""]
        C2["\"Document AI Extractor\""]
    end

    subgraph Knowledge[ "Knowledge Graph" ]
        KG["\"Unified KG\""]
    end

    subgraph Summarizer[ "LLM Summarizer" ]
        RAG["\"RAG Engine\""]
    end

    subgraph Scorer[ "Scoring Engine" ]
        Rules["\"Rule Engine\""]
        Prob["\"LLM Confidence Model\""]
        Decay["\"Temporal Decay\""]
        Combine["\"Ensemble Combiner\""]
    end

    subgraph Audit[ "Audit & Explainability" ]
        Ledger["\"Immutable Ledger\""]
        XAI["\"Explainability UI\""]
    end

    R --> C1 --> KG
    V --> C2 --> KG
    S --> C1 --> KG
    KG --> RAG --> Prob
    Rules --> Combine
    Prob --> Combine
    Decay --> Combine
    Combine --> Ledger
    Ledger --> XAI
```

### Пошаговий розбір

1. **Feed Collector** підписується на регулятивні потоки, нормалізуючи кожне оновлення у канонічну схему JSON (`reg_id`, `section`, `effective_date`, `description`).
2. **Document AI Extractor** обробляє PDF/Word, використовуючи layout‑aware OCR (наприклад, Azure Form Recognizer) для тегування розділів *Implementation of Controls* чи *Evidence Artifacts*.
3. **Unified KG** об’єднує вузли регулятивних положень, доказів постачальника та інцидентів зі зв’язками `COMPLIES_WITH`, `EVIDENCE_FOR`, `TRIGGERED_BY`.
4. **RAG Engine** отримує топ‑k релевантних триплетів KG для питання, підставляє їх у підказку LLM і повертає стислий відповідь плюс лог‑ймовірності на рівні токенів.
5. **Rule Engine** присвоює детерміновані бали на основі точних збігів положень.
6. **LLM Confidence Model** перетворює лог‑ймовірності у інтервал довіри (наприклад, 0.78‑0.92).
7. **Temporal Decay** застосовує експоненціальну функцію `e^{-λ·Δt}`, де `Δt` — дні з моменту створення доказу.
8. **Ensemble Combiner** агрегує три компоненти за зваженою сумою (`w₁·deterministic + w₂·probabilistic + w₃·decay`).
9. **Immutable Ledger** фіксує кожну подію оцінювання з `timestamp`, `input_hash`, `output_score` та `explanation_blob`.
10. **Explainability UI** візуалізує теплову карту накладанням на оригінальний документ, підкреслюючи найвпливовіші фрази.

---

## Пояснення алгоритму оцінювання

Фінальна оцінка довіри `T` для питання *i* розраховується за формулою:

```
T_i = σ( w_d·D_i + w_p·P_i + w_t·τ_i )
```

де:
- `σ` – сигмоїдна функція, що обмежує результат у діапазоні 0‑1.
- `D_i` – детермінований бал за правилами (0‑1), отриманий з точних регулятивних маппінгів.
- `P_i` – ймовірнісний бал довіри (0‑1), витягнутий з лог‑ймовірностей LLM.
- `τ_i` – фактор часової релевантності, обчислюваний як `exp(-λ·Δt_i)`.
- `w_d, w_p, w_t` – налаштовувані ваги, що в сумі дорівнюють 1 (за замовчуванням 0.4, 0.4, 0.2).

**Приклад**  
Постачальник відповідає: *«Дані у спокої зашифровано AES‑256»*.  
- Маппінг регулятиву (`[ISO‑27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.10.1`) дає `D = 0.9`.  
- Довіра LLM після RAG‑резюме становить `P = 0.82`.  
- Доказ завантажений 5 днів тому (`Δt = 5`, λ = 0.05) → `τ = exp(-0.25) ≈ 0.78`.  

Оцінка:  
```
T = σ(0.4·0.9 + 0.4·0.82 + 0.2·0.78)
  = σ(0.36 + 0.328 + 0.156)
  = σ(0.844) ≈ 0.70
```

Оцінка 0.70 сигналізує про solid‑комплаєнс, проте середня вага часу підказує, що варто запросити оновлені докази, якщо потрібен вищий рівень впевненості.

---

## Інтеграція з Procurize Questionnaire Hub

1. **API‑endpoint** – розгорніть Двигун оцінки як REST‑службу (`/api/v1/trust-score`). Приймає JSON‑payload з `questionnaire_id`, `item_id` та необов’язковим `override_context`.
2. **Webhook‑listener** – налаштуйте Procurize надсилати кожну нову відповідь POST‑запитом до endpoint; у відповіді повертаються розрахована оцінка та URL пояснення.
3. **Віджети панелі** – розширте UI Procurize **Trust Score Card**, що показує:
   - Гейдж поточної оцінки (кольори: червоний <0.4, оранжевий 0.4‑0.7, зелений >0.7)
   - Тимчасову мітку “Останнє регулятивне оновлення”
   - Кнопка “Переглянути пояснення”, яка відкриває XAI‑інтерфейс.
4. **Контроль доступу** – зберігайте оцінки у зашифрованому полі; лише ролі `Compliance Analyst` і вище бачать необроблені значення довіри, а керівництво – лише гейдж.
5. **Зворотний цикл** – додайте кнопку “Human‑in‑the‑Loop”, що дозволяє аналітикам вносити корекції, які потім передаються у процес тонкого навчання LLM (active learning).

---

## Операційні кращі практики

| Практика | Обґрунтування | Порада щодо реалізації |
|----------|----------------|------------------------|
| **Версійовані схеми регулятивних даних** | Забезпечує відтворюваність, коли правило відкочується. | Зберігайте схеми у Git з семантичними тегами (`v2025.11`). |
| **Моніторинг моделі** | Виявляє дрейф у якості виходу LLM (наприклад, галюцинації). | Логуйте лог‑ймовірності токенів; тримайте алерт, коли середня довіра падає нижче 0.6 за батч. |
| **Граціозне деградування** | Забезпечує працездатність при відсутності потоку даних. | Кешуйте останній 48‑годинний снапшот локально; при відсутності живого потоку використовуйте лише детерміноване оцінювання. |
| **Політика зберігання даних** | Відповідність GDPR та внутрішнім вимогам мінімізації даних. | Видаляйте сирі документи постачальника через 90 днів, зберігаючи лише резюме та записи оцінок. |
| **Аудити пояснювальності** | Вимоги аудиторів щодо трасуваності. | Генеруйте щоквартальний PDF‑звіт, який агрегує всі записи журналу за кожним опитувальником. |

---

## Безпека, конфіденційність та вимоги комплаєнсу

1. **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) для конфіденційних доказів**  
   - Коли постачальник надає власницький код, система зберігає ZKP, який доводить, що код задовольняє контроль, не розкриваючи його самих.

2. **Конфіденційні обчислення (Confidential Computing Enclaves)**  
   - Запускайте інференс LLM у SEV‑включених AMD enclave або Intel SGX, захищаючи дані запитів від хост‑операційної системи.

3. **Диференціальна приватність для агрегованих оцінок**  
   - Додавайте шум Laplace (`ε = 0.5`) при публікації сукупних статистик довіри між різними постачальниками, щоб запобігти інференційним атакам.

4. **Перехід даних між кордонами**  
   - Використовуйте edge‑вузли у ЄС, США та APAC, кожен зі своїм локальним конектором, щоб дотримуватись правил суверенітету даних.

---

## Майбутнє: мульти‑модальний, федеративний та Trust‑Chain підходи

| Інновація | Що додає | Потенційний вплив |
|-----------|-----------|-------------------|
| **Мульти‑модальний аналіз (відео, потоки журналів)** | Інтегрує транскрипцію (audio) та аналіз патернів журналів (JSON) у KG. | Скорочує час ручної транскрипції більш ніж на 80 %. |
| **Федеративне навчання між підприємствами** | Навчає спільну LLM‑версію на зашифрованих градієнтах від кількох компаній, зберігаючи конфіденційність даних. | Підвищує стійкість моделі до вузькоспеціальних регулятивних словників. |
| **Блокчейн‑забезпечений Trust Chain** | Фіксує кожен хеш події оцінювання у публічному реєстрі (наприклад, Polygon). | Надає незмінний доказ для зовнішніх аудиторів і регуляторів. |
| **Само‑зцілювальні шаблони підказок** | ШІ моніторить ефективність підказок і автоматично переписує їх для кращої релевантності. | Зменшує потребу в ручному налаштуванні підказок. |

Дорожня карта цих розширень вже запланована у беклогу продукту Procurize на другий‑четвертий квартал 2026 року.

---

## Висновок

**Двигун оцінки довіри в реальному часі** перетворює традиційний реактивний процес комплаєнсу на проактивну, даними‑керовану можливість. Поєднуючи живі регулятивні потоки, резюме доказів, підсилене LLM, і пояснювальну модель оцінювання, організації можуть:

- **Відповідати на питання постачальників за хвилини, а не дні.**  
- **Постійно залишатися в гармонії з оновлюваними стандартами.**  
- **Надавати прозорі оцінки ризику аудиторам, партнерам і клієнтам.**  

Впровадження цього двигуна розташовує вашу програму безпеки на перетині **швидкості, точності та довіри** — трьох стовпів, які сьогодні вимагає ринок.  

---

## Дивіться також
- [Zero‑Knowledge Proofs for Confidential Data Sharing – Practical Guide](https://eprint.iacr.org/2023/1234)  
- [Building Explainable AI for Compliance – O'Reilly Media](https://www.oreilly.com/library/view/explainable-ai-for/978149207...)