Динамичен разговорен AI асистент за попълване на формуляри за сигурност в реално време

Формуляри за сигурност — SOC 2, ISO 27001, GDPR, и безброй специфични за доставчиците формуляри — са вратата към всеки B2B SaaS договор. Въпреки това процесът остава болкораздирателно ръчен: екипите търсят политики, копират‑поставят отговори и прекарат часове в обсъждане на формулировки. Резултатът? Забавени договори, несъгласувани доказателства и скрит риск от несъответствие.

Влизаме с Динамичния разговорен AI асистент (DC‑Coach), асистент в реално време, базиран на чат, който напътства респондентите през всеки въпрос, извежда най‑релевантните парчета от политиките и валидира отговорите спрямо проверима база от знания. За разлика от статичните библиотеки с отговори, DC‑Coach постоянно се учи от предишните отговори, се адаптира към регулаторните промени и работи съвместно със съществуващите инструменти (системи за заявки, репозитории за документи, CI/CD пайплайни).

В тази статия разглеждаме защо слоят от разговорен AI е липсващата връзка за автоматизиране на въпросниците, разпадане на архитектурата, практическо внедряване и обсъждане как да мащабираме решението в цялото предприятие.

1. Защо разговорният асистент е важен

Трансформирайки статичния процес на попълване в интерактивен диалог, DC‑Coach намалява средното време за изпълнение с 40‑70 %, според ранни пилотни данни от клиентите на Procurize.

2. Основни архитектурни компоненти

По-долу е показан високо‑ниво изглед на екосистемата DC‑Coach. Диаграмата използва Mermaid синтаксис; двойно‑кавираните етикети на възлите са задължителни.

  flowchart TD
    User["User"] -->|Chat UI| Coach["Conversational AI Coach"]
    Coach -->|NLP & Intent Detection| IntentEngine["Intent Engine"]
    IntentEngine -->|Query| KG["Contextual Knowledge Graph"]
    KG -->|Relevant Policy / Evidence| Coach
    Coach -->|Prompt LLM| LLM["Generative LLM"]
    LLM -->|Draft Answer| Coach
    Coach -->|Validation Rules| Validator["Answer Validator"]
    Validator -->|Approve / Flag| Coach
    Coach -->|Persist Transcript| AuditLog["Auditable Log Service"]
    Coach -->|Push Updates| IntegrationHub["Tool Integration Hub"]
    IntegrationHub -->|Ticketing, DMS, CI/CD| ExistingTools["Existing Enterprise Tools"]

2.1 Разговорен UI

• Уеб уиджет или бот за Slack/Microsoft Teams — интерфейсът, където потребителите пишат или говорят своите въпроси.
• Поддържа богати медии (качване на файлове, вмъкване на фрагменти) за бързо споделяне на доказателства.

2.2 Intent Engine

• Използва класификация на ниво изречение (напр. “Намерете политика за съхранение на данни”) и попълване на слотове (разпознава “период на съхранение”, “регион”).
• Изграден върху фино настроен трансформър (напр. DistilBERT‑Finetune) за ниска латентност.

2.3 Контекстуален граф на знания (KG)

• Възлите представляват Политики, Контроли, Доказателствени артефакти и Регулаторни изисквания.
• Ребрата кодират отношения като „покрива“, „изисква“, „обновено‑от“.
• Поддържано от графова база (Neo4j, Amazon Neptune) с семантични embeddings за нестрога съвпадение.

2.4 Генеративен LLM

• Retrieval‑augmented generation (RAG) модел, получаващ извлечените фрагменти от KG като контекст.
• Съставя чернова отговор в стила и тона на организацията.

2.5 Валидатор на отговори

• Прилага правилно‑базирани проверки (напр. “трябва да се позовава на ID на политика”) и LLM‑базирано проверяване на фактите.
• Маркира липсващи доказателства, противоречиви твърдения или регулаторни нарушения.

2.6 Аудитен лог сервис

• Записва пълния транскрипт, ID‑та на извлечените доказателства, подканите към моделите и резултатите от валидацията.
• Позволява на одитори да проследят логиката зад всеки отговор.

2.7 Интеграционен хъб

• Свързва се със системи за заявки (Jira, ServiceNow) за разпределяне на задачи.
• Синхронизира се с репозитории за документи (Confluence, SharePoint) за версииране на доказателствата.
• Тригерва CI/CD пайплайни, когато актуализации на политиката влияят върху генерацията на отговори.

3. Създаване на асистента: стъпка‑по‑стъпка

3.1 Подготовка на данните

1. Събиране на корпус от политики — изнасяне на всички политики, матрици за контрол и одитни доклади в markdown или PDF.
2. Извличане на метаданни — OCR‑подсилен парсер, който маркира policy_id, regulation, effective_date.
3. Създаване на KG възли — импортиране на метаданните в Neo4j, създаване на възли за всяка политика, контрол и регулация.
4. Генериране на embeddings — изчисляване на изречения‑ни embeddings (напр. Sentence‑Transformers) и съхраняване като векторни свойства за търсене по сходство.

3.2 Обучение на Intent Engine

• Маркира се набор от 2 000 примерни потребителски изказвания (напр. “Какъв е нашият график за ротация на пароли?”).
• Фино се настройва BERT модел с CrossEntropyLoss. Деплой чрез FastAPI за под‑100 ms време за отговор.

3.3 Конструиране на RAG пайплайна

1. Извличане – намиране на топ‑5 KG възли въз основа на намерението и сходството на embeddings.
2. Съставяне на подканата

   You are a compliance assistant for Acme Corp. Use the following evidence snippets to answer the question.
   Question: {user_question}
   Evidence:
   {snippet_1}
   {snippet_2}
   ...
   Provide a concise answer and cite the policy IDs.
   

3. Генериране – с OpenAI GPT‑4o или самостоятелно хостван Llama‑2‑70B с инжекция на извлеченото съдържание.

3.4 Валидатор на правила

Дефинира се JSON‑базирана политика, напр.:

{
  "requires_policy_id": true,
  "max_sentence_length": 45,
  "must_include": ["[Policy ID]"]
}

Имплементира се RuleEngine, проверяващ изхода на LLM срещу тези ограничения. За по‑дълбоки проверки, отговорът се изпраща към LLM със задаване “Is this answer fully compliant with ISO 27001 Annex A.12.4?” и се действа според степента на доверие.

3.5 Интеграция на UI/UX

Използване на React с Botpress или Microsoft Bot Framework за рендериране на чат прозореца.
Добавяне на карти за преглед на доказателства, които показват откъси от политики при всяка референция.

3.6 Аудит и логване

Записва се всяко взаимодействие в append‑only лог (напр. AWS QLDB). Включва:

• conversation_id
• timestamp
• user_id
• question
• retrieved_node_ids
• generated_answer
• validation_status

Предлага се табло за търсене, достъпно за отговорните за съответствието.

3.7 Непрекъсната обучителна верига

1. Човешка проверка – специалистите по сигурност одобряват или редактират генерираните отговори.
2. Събиране на обратна връзка – коригираните отговори се съхраняват като нови тренировъчни примери.
3. Периодично преобучение – на всеки 2 семестъра се ре‑обучава Intent Engine и се фино настройва LLM с разширения набор от данни.

4. Най‑добри практики & потенциални клопки

5. Реален ефект: Мини‑кейс‑стъд

Компания: SecureFlow (Series C SaaS)
Проблем: 30+ формуляра за сигурност на месец, средно 6 часа за попълване.
Внедряване: Деплой на DC‑Coach върху съществуващия репозиториум на Procurize, интеграция с Jira за разпределяне на задачи.

Резултати (3‑месечен пилот):

Асистентът също така откри 4 пропуснати политически пробели, които бяха коригирани, преди да се превърнат в рискови ситуации.

6. Насоките за бъдещето

1. Мулти‑модална извличане на доказателства – съчетаване на текст, PDF фрагменти и OCR‑извлечени изображения (напр. архитектурни диаграми) в KG за по‑богат контекст.
2. Нулева обучителна разширяемост – моментално превеждане на отговори за глобални доставчици чрез мултилингвистични LLM‑а.
3. Федеративни графове на знания – споделяне на анонимизирани политически фрагменти между партньорски компании, запазвайки поверителността и обогатявайки колективната интелигентност.
4. Прогнозен генериран формуляр – използване на исторически данни за автоматично предварително попълване на нови формуляри, превръщайки асистента в проактивен двигател за съответствие.

7. Чеклист за стартиране

• Консолидиране на всички политики в търсим репозиториум.
• Създаване на контекстуален KG с версиирани възли.
• Фино настройване на Intent Engine за специфични за формуляри изрази.
• Настройка на RAG пайплайн с съвместим LLM (хостван или API).
• Прилагане на правила за валидация съобразно вашата регулаторна рамка.
• Деплой на чат UI и интеграция с Jira/SharePoint.
• Активиране на запис в неизменим одитен лог.
• Пилот с един екип, събиране на обратна връзка, итеративно подобряване.

## Виж още

• NIST Cybersecurity Framework – Официален сайт
• OpenAI Ръководство за Retrieval‑Augmented Generation (референтен материал)
• Документация на Neo4j – Моделиране на графи от данни (референтен материал)
• ISO 27001 Overview (ISO.org)