AI‑põhine kavatsus‑põhine marsruutimismootor reaalajas tarnija küsimustiku koostööks

Tarnijate turvaküsimustikud on muutunud kitsaskeseks kiiresti kasvavate SaaS‑ettevõtete jaoks. Iga uus kliendi päring käivitab käsitsi toimuva käigujõu kaskaadi: turva‑analüütik tõmbab viimase poliitika, õigus‑konsultant kontrollib sõnastust, toote‑insener täpsustab tehnilisi rakendusi ja lõplik vastus koondatakse PDF‑iks. See killustatud töövoog viib pikkade tööaegade, ebatäpsete vastuste ja auditeerimisriskide tekkeni.

Mida oleks, kui platvorm ise mõistaks miks küsimus esitatakse, kel on parimad teadmised sellele vastamiseks, ja millal vastus on vajalik, ning suunaks päringu automaatselt õigele inimesele — reaalajas? Tutvustame AI‑põhist kavatsus‑põhist marsruutimismootorit (IBRE), Procurize AI platvormi põhikomponenti, mis ühendab teadmistegraafi‑semantika, retrieval‑augmented generation (RAG) ja pideva tagasiside abil koostööd küsimustike vastamisel masinate kiirusega.

Olulised õppetunnid

• Kavatsuse tuvastamine muudab toor küsimustiku teksti struktureeritud äri‑kavatsusteks.
• Dünaamiline teadmistegraaf seob kavatsused omanike, tõendusmaterjalide ja poliitikaversioonidega.
• Reaalajas marsruutimine kasutab LLM‑põhist kindlustus­skoori ja töökoormuse tasakaalustamist.
• Pidevad õppe‑silmused täpsustavad kavatsusi ja marsruutimispoliitikaid pärast esitamist toimuvate auditite põhjal.

1. Tekstist kavatsuseni – semantiline parsingu kiht

IBRE esimene samm on teisendada vabas vormis küsimus (nt „Kas krüpteerite puhkeandmeid?“) kanoniliseks kavatsuseks, millega süsteem saab tegutseda. See toimub kaheastmelise torujuhtme abil:

1. LLM‑põhine üksuste ekstraheerimine – kerge LLM (nt Llama‑3‑8B) ekstraheerib võtmeüksused: krüpteerimine, andmed puhkeolekus, ulatus, vastavusraamistik.
2. Kavatsuse klassifitseerimine – ekstraheeritud üksused sisestatakse peenhäälestatud klassifikaatorisse (BERT‑põhine), mis seob need ~250 kavatsusega (nt EncryptDataAtRest, MultiFactorAuth, IncidentResponsePlan).

Tekkinud kavatsusobjekt sisaldab:

• intent_id
• confidence_score
• linked_policy_refs (SOC 2, ISO 27001, sisepoliitika ID‑d)
• required_evidence_types (konfiguratsioonifail, audit‑logi, kolmanda osapoole kinnitused)

Miks kavatsus on oluline:
Kavatsused toimivad stabiilse lepinguna küsimustiku sisu ja alljärgse töövoo vahel. Isegi kui sõnastus muutub („Kas teie andmed on krüpteeritud puhkeolekus?“ vs. „Kas kasutate krüpteerimist puhkeandmete jaoks?“) tuvastatakse sama kavatsus, tagades järjekindla marsruutimise.

2. Teadmistegraaf kui kontekstuaalne selgroo

Omaduste‑graaf andmebaas (Neo4j või Amazon Neptune) salvestab suhted:

• Kavatsused ↔ Omanikud (turvainsenerid, õigusnõustajad, tootejuhtid)
• Kavatsused ↔ Tõendus‑artefaktid (poliitikadokumendid, konfiguratsioonipildid)
• Kavatsused ↔ Regulatiivsed raamistikud (SOC 2, ISO 27001, GDPR)
• Omanikud ↔ Töökoormus & Saadavus (hetkel töötegemise järjekord, ajavöönd)

Iga sõlme märgend on string, mis on jutumärkides, vastavalt Mermaid süntaksile hilisemate visualiseerimiste jaoks.

  graph LR
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"owned by"| "Owner: Security Engineer"
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"requires"| "Evidence: Encryption Policy"
    "Intent: EncryptDataAtRest" -->|"complies with"| "Regulation: ISO 27001"
    "Owner: Security Engineer" -->|"available"| "Status: Online"
    "Owner: Security Engineer" -->|"workload"| "Tasks: 3"

Graaf on dünaamiline — iga kord, kui uus küsimustik üles laaditakse, leitakse olemasolevast sõlmedest vastav kavatsus või luuakse see lennult. Omanikute ühendused arvutatakse uuesti bipartite matching algoritmi abil, mis tasakaalustab teadmiste, praeguse koormuse ja SLA tähtaegadega.

3. Reaalajas marsruutimise mehhanism

Kui küsimus saabub:

1. Kavatsuse tuvastus annab kavatsuse ja kindlustus‑skoori.
2. Graafi päring toob kandidaadi‑omanikud ja seotud tõendid.
3. Skoorimismootor hindab:
   • Ekspertiisi sobivus (expertise_score) – põhineb ajaloolisel vastuse kvaliteedil.
   • Saadavus (availability_score) – reaalajas olek Slack/Teams kohaloleku API‑de kaudu.
   • SLA‑kiirus (urgency_score) – saadud küsimustiku tähtaegast.
4. Koguskoor = kaalutud summa (konfigureeritav policy‑as‑code abil).

Kandidaat‑omanik, kellel on kõrgeim koguskoor, saab automaatselt genereeritud ülesande Procurize’is, millele on lisatud:

• Originaalküsimus,
• Tuvastatud kavatsus,
• Lingid kõige asjakohasematele tõenditele,
• Soovitatud vastusefragmentid RAG‑st.

Kui kindlustus‑skoor langeb alla lävendini (nt 0,65), suunatakse ülesanne inimese‑in‑the‑loop ülevaatusjärjekorda, kus compliance‑juht kinnitab kavatsuse enne jaotamist.

Näide marsruutimisotsusest

Alice saab ülesande koheselt ning süsteem logib marsruutimisotsuse auditeerimise jaoks.

4. Pidevad õpitsükkel

IBRE ei ole staatiline. Pärast küsimustiku täitmist tarbib platvorm post‑esitamise tagasisidet:

• Vastuse täpsuse ülevaade — auditörid hindavad vastuse asjakohasust.
• Tõendus‑lõhe tuvastamine — kui viidatud tõendus on aegunud, märgitakse poliitika‑sõlm.
• Omaniku jõudlus‑metriikad — edukuse määr, keskmine reageerimisaja, ümberjaotuste sagedus.

Need signaalid sisenevad kahte õppe‑toru:

1. Kavatsuse täpsustamine — valesti klassifitseerimise korral käivitub pooljuhendatud ümbertreenimine.
2. Marsruutimispoliitika optimeerimine — reinforcement learning (RL) uuendab ekspert‑, saadavus‑ ja kiirusekaalu, maksimeerides SLA‑täitmist ja vastuse kvaliteeti.

Tulemuseks on iseenda optimeeruv mootor, mis igas küsimustiku tsüklis paremaks muutub.

5. Integreerimismaastik

IBRE on kujundatud mikroteenuseks, mida saab ühendada olemasolevate tööriistadega:

Kõik suhtlus toimub mutuaalse TLS‑i ja OAuth 2.0 abil, tagades, et tundlikud küsimustiku andmed ei lahku turvalisest perimeetrist.

6. Auditeeritav jälg ja compliance‑eelised

Iga marsruutimisotsus loob muutumatuid logikirjeid:

{
  "question_id": "Q-2025-437",
  "intent_id": "EncryptDataAtRest",
  "assigned_owner": "alice@example.com",
  "routing_score": 0.85,
  "timestamp": "2025-12-11T14:23:07Z",
  "evidence_links": [
    "policy://encryption/2025-09",
    "artifact://config/production/db"
  ],
  "confidence": 0.93
}

Selle JSON‑i salvestamine lisasõnalises register (nt Amazon QLDB või plokiahela‑põhine register) täidab SOX ja GDPR jälgitavuse nõudeid. Auditorid saavad taasesitada täpselt, miks iga vastus anti, vähendades SOC 2 auditite ajal tõendipäringu tsüklit.

7. Reaalmaailma mõju – kiire juhtumiuuring

Ettevõte: FinTech SaaS “SecurePay” (Series C, 200 töötajat)
Probleem: Keskmine küsimustiku aeg — 14 päeva, 30 % SLA‑rikkumisi.
Lahendus: IBRE juurutamine 200‑sõnalise teadmistegraafiga, ühendatud Slacki ja Jiraga.
Tulemused (90‑päevane piloot):

ROI arvutati 6,2× esimese kuue kuu jooksul, peamiselt lepingute kiirendamise ja auditikulude vähenemise tõttu.

8. Tuleviku suunad

1. Rist‑tenantide kavatsuse liitmine — mitme kliendi kavatsusdefinitsioonide jagamine andmeisolatsiooni säilitades, kasutades federatiivset õppimist.
2. Zero‑Trust verifikatsioon — homomorfse krüpteerimise ja kavatsuse marsruutimise kombineerimine, et hoida tundlikku küsimustiku sisu isegi marsruutimismootorile peidetuna.
3. Prognoosiv SLA‑modelleerimine — ajaseriaali ennustamine, et ette näha küsimustike tippkoormusi (nt toote käivituse järel) ja ennetavalt suurendada marsruutimisvõimsust.

9. IBRE‑ga alustamine

1. Lülita sisse Intent Engine Procurize → Settings → AI Modules.
2. Määra oma kavatsuste taksonoomia (või impordi vaikimisi pakett).
3. Seosta omanikud kasutajakontodega kavatsuse siltide alusel.
4. Ühenda tõendusallikad (dokumendihaldus, CI/CD artefaktid).
5. Käivita pilootküsimustik ja jälgi marsruutimise armatuurlaua statistikat.

Detailne samm‑sammult juhend on olemas Procurize Help Center’is jaotis AI‑Driven Routing.

Vaata Also

• Zero‑Trust Architecture for AI‑Driven Automation – NIST SP 800‑207