دستیار هوش مصنوعی تعاملی زمان واقعی برای پرسش‌نامه‌های امنیتی

در دنیای پرتلاطم SaaS، پرسش‌نامه‌های امنیتی به دروازه‌بان‌های هر قرارداد جدید تبدیل شده‌اند. فروشندگان، حسابرسان و مشتریان سازمانی نیازمند پاسخ‌های دقیق و به‌روز به ده‌ها سؤال انطباقی هستند و فرایند سنتی به‌صورت زیر پیش می‌رود:

1. جمع‌آوری پرسش‌نامه از خریدار.
2. واگذاری هر سؤال به یک کارشناس حوزه.
3. جستجو در اسناد سیاست داخلی، پاسخ‌های پیشین و فایل‌های مدارک.
4. نوشتن پاسخ، انتشار برای بازبینی و در نهایت ارسال.

حتی با وجود پلتفرمی مثل Procurize که اسناد را متمرکز می‌کند و وظایف را ردیابی می‌نماید، تیم‌ها همچنان ساعت‌ها برای یافتن بند صحیح سیاست، کپی کردن آن در پاسخ و بررسی دستی ناسازگاری نسخه‌ها صرف می‌کنند. نتیجه؟ تاخیر در قراردادها، پاسخ‌های ناسازگار و پشته‌ای از وظایف انطباقی که به‌نظر می‌رسد هرگز از بین نمی‌روند.

چه می‌شود اگر یک دستیار هوش مصنوعی زمان واقعی بتواند داخل فضای کاری پرسش‌نامه قرار بگیرد، با تیم چت کند، بند دقیق سیاست را استخراج کند، پاسخ صیقلی پیشنهاد دهد و کل گفتگو را قابل حسابرسی نگه دارد؟ در ادامه این مفهوم را بررسی می‌کنیم، معماری آن را می‌شکنیم و نشان می‌دهیم چگونه می‌توانید آن را داخل Procurize پیاده‌سازی کنید.

چرا یک دستیار متمرکز بر چت می‌تواند بازی را تغییر دهد

با تبدیل جریان کار پرسش‌نامه به یک تجربه گفتگو محور، تیم‌ها دیگر نیازی به جابجایی بین ابزارهای مختلف ندارند. دستیار به‌عنوان چسبی عمل می‌کند که مخزن اسناد، مدیر وظایف و کانال ارتباطی را به‌صورت همزمان در زمان واقعی به‌هم می‌پیوندد.

ویژگی‌های اصلی دستیار

1. تولید پاسخ زمینه‌آگاه

   • وقتی کاربر می‌پرسد «چگونه داده‌ها را در حالت ایستاده رمزنگاری می‌کنید؟» دستیار سؤال را تجزیه می‌کند، بخش‌های مرتبط سیاست (مثلاً «سیاست رمزنگاری داده v3.2») را پیدا می‌کند و پاسخ مختصری را پیش‌نویس می‌کند.

2. پیوند زنده مدارک

   • هوش مصنوعی اثر دقیق (مانند «Encryption‑Certificate‑2024.pdf») را پیشنهاد می‌دهد و به‌صورت لینک یا استخراج‌ شده در پاسخ درج می‌کند.

3. اعتبارسنجی نسخه و تاریخ انقضا

   • پیش از تأیید پیشنهاد، دستیار تاریخ مؤثر سند را بررسی می‌کند و در صورت نیاز به تجدید، هشدار می‌دهد.

4. بازبینی تعاملی

   • اعضای تیم می‌توانند افراد را @منشن کنند، نظرات اضافه کنند یا برای «دومین نظر» از هوش مصنوعی بخواهند نسخه‌ای دیگر از phrasing را دریافت کنند.

5. ثبت‌نام گفتگوی آماده حسابرسی

   • هر تعامل، پیشنهاد و پذیرش ثبت، زمان‌دار و به سؤال پرسش‌نامه لینک می‌شود تا برای حسابرسی‌های آینده در دسترس باشد.

6. هوک‌های یکپارچه‌سازی

   • Webhookها پاسخ‌های پذیرفته‌شده را به فیلدهای ساختاری‌دار Procurize بازمی‌گردانند و دستیار می‌تواند از Slack، Microsoft Teams یا مستقیماً داخل رابط وب فراخوانی شود.

نمای کلی معماری سیستم

در ادامه جریان تعامل معمولی با استفاده از یک نمودار Mermaid نشان داده شده است. تمام برچسب‌های گره داخل “"” آمده‌اند.

  flowchart TD
    A["کاربر پرسش‌نامه را در Procurize باز می‌کند"] --> B["ویجت دستیار هوش مصنوعی بارگذاری می‌شود"]
    B --> C["کاربر سؤال خود را در چت می‌نویسد"]
    C --> D["لایه NLP نیت و موجودیت‌ها را استخراج می‌کند"]
    D --> E["سرویس بازیابی سیاست‌ها به مخزن اسناد درخواست می‌فرستد"]
    E --> F["تکه‌های مرتبط سیاست بازگردانده می‌شوند"]
    F --> G["LLM پیش‌نویس پاسخ همراه با ارجاع‌ها تولید می‌کند"]
    G --> H["دستیار پیش‌نویس، پیوندهای مدرک و بررسی نسخه را نشان می‌دهد"]
    H --> I["کاربر پذیرش می‌کند، ویرایش می‌کند یا درخواست بازنگری می‌دهد"]
    I --> J["پاسخ پذیرفته‌شده به موتور پاسخ‌دهی Procurize ارسال می‌گردد"]
    J --> K["پاسخ ذخیره می‌شود، ورودی ثبت حسابرسی ایجاد می‌شود"]
    K --> L["تیم اعلان دریافت می‌کند و می‌تواند نظر دهد"]

اجزای کلیدی

راهنمای پیاده‌سازی قدم به قدم

1. راه‌اندازی ایندکس اسناد

1. استخراج متن – با ابزاری مانند Apache Tika متن ساده را از PDFها، Word و فایل‌های markdown استخراج کنید.
2. تقسیم به قطعه – هر سند را به قطعات حدود ۳۰۰ واژه تقسیم کنید؛ نام فایل، نسخه و شماره صفحه را حفظ کنید.
3. ایجاد بردار – با یک مدل متن باز (مانند sentence‑transformers/all‑mini‑lm‑L6‑v2) بردارهای ویژگی تولید کنید و در یک پایگاه برداری مانند Pinecone یا Qdrant ذخیره کنید.
4. متادیتا – فیلدهای متادیتا را اضافه کنید: policy_name, version, effective_date, expiry_date.

from tqdm import tqdm
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import pinecone

# pseudo‑code to illustrate the pipeline
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-mini-lm-L6-v2")
model = AutoModel.from_pretrained("sentence-transformers/all-mini-lm-L6-v2")

def embed_chunk(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
    embeddings = model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1).detach().cpu().numpy()
    return embeddings.squeeze()

# iterate over extracted chunks and upsert to Pinecone
for chunk in tqdm(chunks):
    vec = embed_chunk(chunk["text"])
    pinecone.upsert(
        id=chunk["id"],
        vector=vec,
        metadata=chunk["metadata"]
    )

2. ساخت لایه NLP نیت

لایه نیت به دو کار اصلی می‌پردازد: تشخیص نوع سؤال (جستجوی سیاست، درخواست مدرک، درخواست توضیح) و استخراج موجودیت‌ها. یک مدل BERT کوچک که بر روی ۲٬۰۰۰ سؤال پرسش‌نامه برچسب‌خورده تنظیم شده است، می‌تواند بیش از ۹۴٪ دقت داشته باشد.

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("text-classification", model="distilbert-base-uncased-finetuned-qa")

def parse_question(question):
    result = classifier(question)[0]
    intent = result["label"]
    # simple regex for entities
    entities = re.findall(r"\b(encryption|access control|backup|retention)\b", question, flags=re.I)
    return {"intent": intent, "entities": entities}

3. مهندسی پرامپت برای LLM

یک پرامپت سیستمی مناسب تضمین می‌کند که مدل لحن انطباقی دارد و ارجاع‌ها را می‌آورد.

You are an AI compliance assistant. Provide concise answers (max 150 words) to security questionnaire items. Always:
- Reference the exact policy clause number.
- Include a hyperlink to the latest version of the policy.
- Use the company’s approved style: third‑person, present tense.
If you are unsure, ask the user for clarification.

نمونه فراخوانی (با استفاده از gpt‑4o‑mini یا مدل متن باز LLaMA 2 13B میزبانی‌شده):

def generate_answer(question, snippets):
    system_prompt = open("assistant_prompt.txt").read()
    user_prompt = f"Question: {question}\nRelevant policy excerpts:\n{snippets}"
    response = client.chat_completion(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_prompt}
        ],
        temperature=0.2
    )
    return response.choices[0].message.content

4. اعتبارسنجی زمان واقعی

قبل از نمایش پیش‌نویس، سرویس اعتبارسنجی بررسی می‌کند:

def validate_snippet(snippet_meta):
    today = datetime.date.today()
    if snippet_meta["expiry_date"] and today > snippet_meta["expiry_date"]:
        return False, "Policy expired on {expiry_date}"
    return True, "Valid"

اگر اعتبارسنجی ناموفق باشد، دستیار به‌صورت خودکار جدیدترین نسخه را پیشنهاد می‌دهد و یک برچسب «به‌روزرسانی سیاست لازم است» می‌نشیند.

5. بستن حلقه – نوشتن بازگشت به Procurize

Procurize یک نقطه انتهایی REST /api/questionnaires/{id}/answers ارائه می‌دهد. دستیار یک درخواست PATCH می‌فرستد که پاسخ نهایی، شناسه مدارک و شناسه لاگ گفتگو را شامل می‌شود.

PATCH /api/questionnaires/1234/answers/56 HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <token>

{
  "answer_text": "All data at rest is encrypted using AES‑256 GCM as described in Policy #SEC‑001, version 3.2 (effective Jan 2024). See the attached Encryption‑Certificate‑2024.pdf.",
  "evidence_ids": ["ev-9876"],
  "assistant_log_id": "log-abc123"
}

پلتفرم سپس به بازبین اختصاصی اطلاع می‌دهد که می‌تواند تأیید یا درخواست تغییر را مستقیماً در UI انجام دهد—بدون نیاز به خروج از چت.

مزایای واقعی: اعداد از پایلوت‌های اولیه

این ارقام از یک تست بتا با سه شرکت SaaS متوسط‑انداره که پرسش‌نامه‌های SOC 2 و ISO 27001 را مدیریت می‌کردند، جمع‌آوری شد. بزرگ‌ترین دستاورد، لاگ گفتگوی آماده حسابرسی بود که نیازی به جدول “چه کسی چه گفت” جداگانه را از بین برد.

شروع کار: راهنمای قدم به قدم برای کاربران Procurize

1. فعال‌سازی دستیار هوش مصنوعی – در کنسول ادمین، گزینه AI Collaboration را زیر Integrations → AI Features روشن کنید.
2. اتصال به مخزن اسناد – فضای ذخیره‌سازی ابری خود (AWS S3، Google Drive یا Azure Blob) را که سیاست‌ها در آن قرار دارند، لینک کنید. Procurize به‌صورت خودکار خط لوله ایندکس‌سازی را اجرا می‌کند.
3. دعوت از اعضای تیم – کاربران را به نقش AI Assist اضافه کنید؛ آن‌ها در هر صفحه پرسش‌نامه یک حباب چت خواهند دید.
4. تنظیم کانال‌های اعلان – URLهای وبهوک Slack یا Teams را وارد کنید تا هنگامی که پاسخ برای بازبینی آماده شد، هشدار دریافت کنید.
5. اجرای سؤال تستی – یک پرسش‌نامه باز کنید، سؤال نمونه‌ای مانند «دوره نگهداری داده‌ها چیست؟» بنویسید و پاسخ هوش مصنوعی را مشاهده کنید.
6. بازبینی و پذیرش – با دکمه Accept پاسخ را به فیلدهای ساختاری‌دار Procurize بفرستید. این عمل یک ورودی در تب Audit Log ایجاد می‌کند.

نکته: ابتدا مجموعه کوچکی از سیاست‌ها (مثلاً «سیاست رمزنگاری داده»، «سیاست کنترل دسترسی») را ایندکس کنید تا مرتبط بودن نتایج را ارزیابی کنید، سپس به تدریج به کل کتابخانه انطباق گسترش دهید.

پیشرفت‌های آینده در افق

این موارد راه‌بردی دستیار را از یک بهبود بهره‌وری به یک مشاور استراتژیک انطباق ارتقا می‌دهند.

نتیجه‌گیری

پرسش‌نامه‌های امنیتی به‌سرعت پیچیده‌تر می‌شوند زیرا ناظران مقررات سخت‌گیرتر می‌شوند و خریداران سازمانی نیاز به درک عمیق‌تری از وضعیت امنیتی دارند. شرکت‌هایی که همچنان به روش‌های دستی کپی‑پست تکیه می‌کنند، با طولانی شدن دوره فروش، خطر حسابرسی و هزینه‌های عملیاتی بالاتر روبه‌رو می‌شوند.

یک دستیار هوش مصنوعی تعاملی زمان واقعی این نقاط درد را از طریق:

• ارائه پیشنهادات پاسخ مبتنی بر سیاست به‌صورت لحظه‌ای،
• حفظ تمام ذینفعان در یک بستر گفتگو،
• ایجاد لاگ حسابرسی غیرقابل تغییر،
• یکپارچه‌سازی بی‌دردسر با جریان کار Procurize و ابزارهای جانبی

حل می‌کند. با به‌کارگیری این دستیار، زمان پاسخ‌گویی به پرسش‌نامه می‌تواند تا ۸۰ ٪ کاهش یابد و زیرساخت انطباقی داده‑محور، مقیاس‌پذیر و آماده برای آینده بسازید.

آماده‌اید تا آینده‌ی پاسخ‌گویی به پرسش‌نامه را تجربه کنید؟ دستیار هوش مصنوعی را در Procurize فعال کنید و تیم امنیتی‌تان را به‑توانی کنید—همین حالا در چت.