Адаптивен двигател за обобщаване на доказателства за анкети в реално време на доставчици

Днешните предприятия получават десетки анкети за сигурност всяка седмица — SOC 2, ISO 27001, GDPR, C5 и растящ набор от отраслово‑специфични проучвания. Кандидатите обикновено копират отговорите в уеб формуляр, прикачват PDF‑ни файлове и след това прекарат часове в проверка дали всяко доказателство съвпада с посочения контрол. Ръчната работа създава тесни места, увеличава риска от несъответствия и подскъпва разходите за бизнес.

Procurize AI вече е разрешил много проблеми чрез оркестрация на задачи, колаборативни коментари и AI‑генерирани чернови за отговори. Следващата граница е управление на доказателства: как да представим правилния артефакт — политика, одитен доклад, моментен снимка на конфигурация — в точно формата, който очаква проверяващият, като същевременно гарантираме, че доказателството е актуално, релевантно и одитируемо.

В тази статия представяме Адаптивния двигател за обобщаване на доказателства (AESE) — самоуправляем AI сервис, който:

1. Идентифицира оптималния фрагмент от доказателство за елемент от анкетата в реално време.
2. Обобщава фрагмента в кратък, готов за регулаторните изисквания разказ.
3. Свързва обобщението обратно с изходния документ в графа на знанията с контрол на версиите.
4. Валидира резултата спрямо политики за съответствие и външни стандарти, използвайки LLM, подсилено с RAG.

Резултатът е един клик отговарящ на изискванията отговор, който може да бъде прегледан, одобрен или заменен от човек, докато системата записва доказателствена следа, устойчива на манипулации.

Защо традиционното управление на доказателствата е недостатъчно

Тези пропуски се превръщат в 30‑50 % по-дълги времена за изпълнение и по-голям риск от провали в съответствието. AESE решава всички тях в единна, кохерентна верига.

Основна архитектура на AESE

Двигателят е построен около три стегнато свързани слоя:

1. Слой за семантично извличане – използва хибриден RAG индекс (гъсти вектори + BM25) за извличане на кандидат фрагменти от доказателства.
2. Слой за адаптивно обобщаване – фино настроен LLM с шаблони за подсказки, които се адаптират към контекста на анкетата (индустрия, регулация, ниво на риск).
3. Слой за графа на произхода – свойствен граф, който съхранява възли за доказателства, възли за отговори и ребра „изведени‑от“, обогатени с версии и криптографски хешове.

  graph TD
    A["Questionnaire Item"] --> B["Intent Extraction"]
    B --> C["Semantic Retrieval"]
    C --> D["Top‑K Fragments"]
    D --> E["Adaptive Prompt Builder"]
    E --> F["LLM Summarizer"]
    F --> G["Summarized Evidence"]
    G --> H["Provenance Graph Update"]
    H --> I["Answer Publication"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Всички етикети на възлите са оградени със двойни кавички, както се изисква.

Работен процес стъпка по стъпка

1. Извличане на намерение

Когато потребител отвори поле от анкета, UI‑то изпраща неформатирания текст на въпроса към лек модел за намерение. Моделът класифицира заявката в една от няколко категории доказателства (политика, одитен доклад, конфигурация, откъс от лог, третостранно удостоверение).

2. Семантично извличане

Класифицираното намерение задейства заявка към хибридния RAG индекс:

• Гъсти вектори се генерират от кодер, фино настроен върху корпуса за съответствие на организацията.
• BM25 осигурява лексическо съвпадение за регулаторни цитати (напр., “ISO 27001 A.12.1”).

Двигателят връща Top‑K (по подразбиране = 5) фрагменти, всеки представен от лека метаданна запис:

{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}

3. Адаптивен построител на подсказки

Системата построява динамична подсказка, която вмъква:

• Оригиналния текст на анкетата.
• Избраните фрагменти от доказателства (като кратък списък с точки).
• Ръководства за регулаторен тон (напр., “използвайте пасивен залог, реферирайте номера на клаузи”).

Примерен шаблон за подсказка:

Вие сте специалист по съответствие, отговарящ на въпроса: "Как вашата организация налага достъп с най‑малки привилегии?"
Релевантни доказателства:
- Раздел 4.2 от Политика за контрол на достъпа (v2.1) – дефиниции за ролево базиран достъп.
- Одитен доклад Q3‑2024 – констатации относно прегледите на разрешения.
Напишете кратък отговор (≤ 150 думи), който реферира клаузата от политиката и включва кратко обосноваване.

4. LLM Обобщител

Фино настроен LLM (например 13‑B модел, обучен върху 10 k исторически двойки въпрос‑доказателство) обработва подсказката. Моделът генерира обобщение, което:

• Цитира точния източник на доказателството (напр., “виж Политика за контрол на достъпа §4.2”).
• Поддържа езика в съответствие с предишните одобрени отговори (чрез няколко примерни случая).

Примерен изход:

“Налагаме достъп с най‑малки привилегии чрез ролево базирани контроли, дефинирани в Политика за контрол на достъпа § 4.2. Разрешенията се преглеждат тримесечно, както е документирано в Одитния доклад Q3‑2024, който потвърди 100 % съответствие с дефинираните роли.”

5. Актуализация на графа за произход

В графа се създава възел за отговора със следните свойства:

• answer_id – идентификатор на отговора.
• question_id – идентификатор на въпроса.
• generated_at – време на генериране.
• model_version – версия на модела.

Създават се ребра DERIVED_FROM, свързващи отговора с всеки изходен възел за доказателство.

Всяко ребро съхранява hash на изходния фрагмент, гарантирайки неизменяемост. Графът се съхранява в база данни, поддържана от Merkle‑tree, осигуряваща защита от подправяне и криптографска верификация.

6. Публикуване на отговора и човешки преглед

Генерираният отговор се появява в UI‑то на анкетата с бутон “Evidence View”. При натискане се показват свързаните фрагменти, техните версии и цифров подпис. Прегледачите могат да:

• Одобри (създава неизменяем запис за одит).
• Редактирай (стартира нова версия на възела за отговор).
• Отхвърли (записва обратна връзка в цикъла за обучение с подсилване на модела).

Усилено обучение от човешка обратна връзка (RLHF)

AESE използва лек цикъл за RLHF:

1. Записва действията на прегледачите (одобряване/редактиране/отхвърляне) заедно с времеви марки.
2. Превръща редакциите в двустранни данни за предпочитание (оригинален vs. редактиран отговор).
3. Периодично фино настройва LLM върху тези предпочитания, използвайки алгоритъм за оптимизация на проксималната политика (PPO).

С времето моделът вътрешно усвоява специфичната за организацията формулировка, намалявайки нуждата от ръчни корекции с до 70 %.

Гаранции за сигурност и съответствие

Показатели за производителност

Тези данни идват от шестмесечен пилот с посредствен SaaS доставчик, обработващ около 1 200 елементи от анкети месечно.

Интеграция с платформата Procurize

AESE се предоставя като micro‑service с RESTful API:

• POST /summarize – получава question_id и по избор context.
• GET /graph/{answer_id} – връща данни за произход в JSON‑LD.
• WEBHOOK /feedback – получава действия на прегледачите за RLHF.

Сервизът може да се интегрира във всяка съществуваща работна верига — независимо дали е персонализирана система за заявки, CI/CD pipeline за проверки на съответствието, или директно в UI‑то на Procurize чрез лек JavaScript SDK.

План за бъдещето

1. Мултимодални доказателства – Включване на скрийншоти, архитектурни диаграми и кодови откъси, използвайки LLM‑модели с визия.
2. Федерация на графовете на знания между организации – Позволява сигурно споделяне на възли за доказателства между партньори, като се запазва произходът.
3. Контроли за достъп с нулево доверие – Прилагане на атрибутно‑базирани политики върху графовите заявки, гарантиращо само оторизираните роли могат да виждат чувствителни фрагменти.
4. Прогнозен двигател за регулации – Комбинира AESE с предиктивен модел за тенденции в регулациите, за да се предупредят предстоящи пропуски в доказателства.

Заключение

Адаптивният двигател за обобщаване на доказателства трансформира болезнената стъпка „намиране‑и‑прикачане“ в плавно, AI‑управлявано преживяване, което доставя:

• Скорост – Отговори в реално време без компромис с дълбочината.
• Точност – Контекстуално обобщение, съгласувано със стандартите.
• Одитируемост – Неизменяем произход за всеки отговор.

Съчетавайки генериране, подпомогнато от извличане, динамично подсказване и граф на знания с версии, AESE повишава стандарта за автоматизация на съответствието. Организациите, които приемат тази възможност, могат да очакват по‑бързо приключване на сделките, по‑нисък риск от одит и измеримо конкурентно предимство на все по‑сигурност ориентирания B2B пазар.