Samtale‑AI‑coach til real‑tids udfyldning af sikkerhedsspørgeskemaer

I den hastigt bevægende verden af SaaS kan sikkerhedsspørgeskemaer forsinke aftaler i uger. Forestil dig en kollega, der stiller et enkelt spørgsmål—“Krypterer vi data i hvile?”—og får et præcist, politik‑understøttet svar øjeblikkeligt, direkte i spørgeskema‑grænsefladen. Dette er løftet om en Samtale‑AI‑coach bygget oven på Procurize.

Hvorfor en samtale‑coach betyder noget

Coachen gør mere end at vise dokumenter; den samtaler med brugeren, afklarer intentionen og tilpasser svaret til den specifikke reguleringsramme (SOC 2, ISO 27001, GDPR osv.).

Grundlæggende arkitektur

Below is a high‑level view of the Conversational AI Coach stack. The diagram uses Mermaid syntax, which renders cleanly in Hugo.

  flowchart TD
    A["User Interface (Questionnaire Form)"] --> B["Conversation Layer (WebSocket / REST)"]
    B --> C["Prompt Orchestrator"]
    C --> D["Retrieval‑Augmented Generation Engine"]
    D --> E["Policy Knowledge Base"]
    D --> F["Evidence Store (Document AI Index)"]
    C --> G["Contextual Validation Module"]
    G --> H["Audit Log & Explainability Dashboard"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style B fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#f99,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#ccc,stroke:#333,stroke-width:2px

Vigtige komponenter

1. Conversation Layer – Etablerer en lav‑latens kanal (WebSocket), så coachen kan svare øjeblikkeligt, mens brugeren skriver.
2. Prompt Orchestrator – Genererer en kæde af prompts, der kombinerer brugerforespørgslen, den relevante regulatoriske klausul og eventuel tidligere spørgeskema‑kontekst.
3. Retrieval‑Augmented Generation Engine – Bruger Retrieval‑Augmented Generation (RAG) til at hente de mest relevante politik‑udsnit og bevis‑filer, hvorefter de injiceres i LLM‑konteksten.
4. Policy Knowledge Base – En graf‑struktureret lagring af policy‑as‑code, hvor hver node repræsenterer en kontrol, dens version og mappings til rammeværker.
5. Evidence Store – Drevet af Document AI, tagger PDF‑er, screenshots og konfigurations‑filer med embeddings for hurtig lignende‑søgning.
6. Contextual Validation Module – Kører regel‑baserede tjek (fx “Nævner svaret krypterings‑algoritme?”) og flagger huller, før brugeren indsender.
7. Audit Log & Explainability Dashboard – Registrerer hvert forslag, kilde‑dokumenter og confidence‑scores for compliance‑auditører.

Prompt‑kæde i handling

En typisk interaktion følger tre logiske trin:

1. Intent Extraction – “Do we encrypt data at rest for our PostgreSQL clusters?”
   Prompt:

   Identify the security control being asked about and the target technology stack.
   

2. Policy Retrieval – Orkestratoren henter SOC 2‑klausulen “Encryption in Transit and at Rest” samt intern politik‑version, der gælder for PostgreSQL.
   Prompt:

   Summarize the latest policy for encryption at rest for PostgreSQL, citing the exact policy ID and version.
   

3. Answer Generation – LLM’en kombinerer politik‑resumeet med evidens (fx krypterings‑konfigurations‑fil) og producerer et kort svar.
   Prompt:

   Draft a 2‑sentence response that confirms encryption at rest, references policy ID POL‑DB‑001 (v3.2), and attaches evidence #E1234.
   

Kæden sikrer sporbarhed (politik‑ID, evidens‑ID) og ensartethed (samme formulering på tværs af spørgsmål).

Opbygning af vidensgrafen

En praktisk måde at organisere politikker på er med en Property Graph. Nedenfor er en forsimplet Mermaid‑repræsentation af graf‑skemaet.

  graph LR
    P[Policy Node] -->|covers| C[Control Node]
    C -->|maps to| F[Framework Node]
    P -->|has version| V[Version Node]
    P -->|requires| E[Evidence Type Node]
    style P fill:#ffcc00,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#66ccff,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#99ff99,stroke:#333,stroke-width:2px
    style V fill:#ff9999,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#ff66cc,stroke:#333,stroke-width:2px

• Policy Node – Gemmer den tekstlige politik, forfatter og seneste gennemgangsdato.
• Control Node – Repræsenterer en regulatorisk kontrol (fx “Encrypt Data at Rest”).
• Framework Node – Knytter kontroller til SOC 2, ISO 27001 osv.
• Version Node – Sikrer, at coachen altid bruger den nyeste revision.
• Evidence Type Node – Definerer krav til artefakt‑kategorier (konfiguration, certifikat, test‑rapport).

At fylde denne graf er en engangs‑opgave. Efterfølgende opdateringer håndteres via en policy‑as‑code CI‑pipeline, der validerer grafens integritet før merge.

Regler for validering i real‑tid

Selvom en kraftfuld LLM er til stede, har compliance‑teams brug for hårde garantier. Contextual Validation Module kører følgende regelsæt på hvert genereret svar:

Hvis en regel fejler, viser coachen en inline‑advarsel og foreslår en korrigerende handling, så interaktionen bliver til et samarbejdende redigerings‑flow i stedet for en engangs‑generering.

Implementerings‑trin for indkøbs‑teams

1. Opsæt vidensgrafen

   • Eksporter eksisterende politikker fra jeres policy‑repository (fx Git‑Ops).
   • Kør det medfølgende policy-graph-loader‑script for at importere dem til Neo4j eller Amazon Neptune.

2. Indexér evidens med Document AI

   • Deploy en Document AI‑pipeline (Google Cloud, Azure Form Recognizer).
   • Gem embeddings i en vektordatabase (Pinecone, Weaviate).

3. Deploy RAG‑motoren

   • Brug en LLM‑hosting‑tjeneste (OpenAI, Anthropic) med et tilpasset prompt‑bibliotek.
   • Pak den ind i en LangChain‑lignende orkestrator, som kalder retrieval‑laget.

4. Integrér samtale‑UI’en

   • Tilføj en chat‑widget til Procurize‑spørgeskema‑siden.
   • Forbind den via sikker WebSocket til Prompt Orchestrator.

5. Konfigurér validerings‑regler

   • Skriv JSON‑logic‑politikker og plug dem ind i Validation Module.

6. Aktivér audit‑logging

   • Rute hvert forslag til en append‑only S3‑bucket med CloudTrail.
   • Lever et dashboard hvor compliance‑officerer kan se confidence‑scores og kilde‑dokumenter.

7. Pilotér og iterér

   • Start med et enkelt højt‑volumen spørgeskema (fx SOC 2 Type II).
   • Saml bruger‑feedback, finjustér prompt‑ordlyd og justér regel‑tærskler.

Måling af succes

At nå disse tal viser, at coachen leverer reel operationel værdi, ikke blot et eksperimentelt chatbot‑system.

Fremtidige forbedringer

1. Flersproget coach – Udvid prompting til at understøtte japansk, tysk og spansk ved hjælp af fin‑tune‑de flersprogede LLM’er.
2. Federated Learning – Tillad flere SaaS‑lejemål at forbedre coachen kollektivt uden at dele rå data, så privatliv bevares.
3. Zero‑Knowledge Proof‑integration – Når evidens er stærkt fortrolig, kan coachen generere en ZKP, der attesterer overholdelse uden at afsløre selve dokumentet.
4. Proaktiv varsling – Kombinér coachen med en Regulatory Change Radar, så den proaktivt kan presse nye policy‑opdateringer ud, når regler ændres.

Konklusion

En Samtale‑AI‑coach forvandler den tunge opgave at besvare sikkerhedsspørgeskemaer til en interaktiv, videns‑drevet dialog. Ved at væve en politik‑vidensgraf, Retrieval‑Augmented Generation og real‑tids validering ind i Procurize, kan man opnå:

• Hastighed – Svar på sekunder i stedet for dage.
• Nøjagtighed – Hvert svar er understøttet af den nyeste politik og konkret evidens.
• Audit‑mulighed – Fuld sporbarhed for regulatorer og interne auditører.

Virksomheder, der implementerer dette coach‑lag, vil ikke kun accelerere leverandørrisikobedømmelser, men også indlejre en kultur af kontinuerlig compliance, hvor enhver medarbejder trygt kan besvare sikkerhedsspørgsmål med selvtillid.

Se også

• Building a Retrieval‑Augmented Generation Pipeline for Compliance (Medium)