Ինքնակազմապատկող Գիտելիքի Գրաֆիկներ Անկախ Անվտանգության Հարցաթերթիկների Ադապտացիոն Ավտոմատացման Ուստե

Ժամանակում, երբ կանոնակարգիչների փոփոխությունները արագանում են և անվտանգության հարցաթերթիկների քանակը մշտապես աճում է, սովորական, կանոնների վրա հիմնված համակարգերը հասնում են չափի ատամնաբաժին: Procurize-ի վերջին новամտումն—Ինքնակազմապատկող Գիտելիքի Գրաֆիկներ (SOKG)—բարձանում է գեներատիվ AI‑ի, գրաֆիկային թելային ցանցերի (GNN) և մշտական հետադարձ կապի ցանցերի միջոցով, որպեսզի կառուցի “կենդանի” համաձայնեցման ուղեղ, որը ինքնուրույն পুনակառուցվում է իրական ժամանակում։

Ինչու՝ ավանդական ավտոմատացումը լրիվ չստանում է

Այս ցավալի կետերը վերածվում են երկարատև ցակադասների, ավելացումագործող գործողությունների ծախսերի և աճող համապատասխանության մեղքի, որը կարող է վտանգել համաձայնագրերը։

Գլխավոր գաղափարը՝ Գրաֆիկ, որը Ինքնակազմապատկվում է

Ինքնակազմապատկող Գիտելիքի Գրաֆիկը՝ ընդհատչուն գրաֆիկային կառուցվածք, որը:

1. Ներմուծում է բազմամոդալ տվյալներ (պոլիսներ, աուդիթների մատյաններ, հարցաթերթիկների պատասխաններ, արտաքին կանոնակարգչային լրատվամիջոցներ)։
2. Սպասում է հարաբերությունները գրաֆիկային թելային ցանցերի (GNN) և վերահակասեցման (unsupervised clustering) միջոցով։
3. Ադապտանում է իր տոհմը իրական ժամանակում, երբ նոր ապացույց կամ կանոնակարգչային փոփոխություն հայտնվում է։
4. Ցուցադրում է API, որն AI‑ին վարող գործիքները հարցում են դառնում՝ প্রসঙ্গ‑բրինված, ապացույց‑աստված պատասխանները ստանալու համար։

Արդյունքը՝ կենդանի համաձայնեցման քարտեզ, որը զարգանում է առանց ձեռքով սխեմաների թարմացումների։

Չափորոշիչ Ընդգծված Բնական Սխեման

  graph TD
    A["Տվյալների աղբյուրներ"] -->|Ներմուծում| B["Մուտքային տվյալների շերտ"]
    B --> C["Փաստաթղթի AI + OCR"]
    C --> D["Էլեմենտների հանման հենարան"]
    D --> E["Գրաֆի կառուցման ծառայություն"]
    E --> F["Ինքնակազմապատկող ԳՐԱՖԻԿ Գործողություն"]
    F --> G["GNN ինֆերենց"]
    G --> H["Պատասխանի գեներացման ծառայություն"]
    H --> I["Procurize UI / API"]
    J["Կարգավորող լրատվամիջոց"] -->|Իրական ժամանակի թարմացում| F
    K["Օգտագործողի հետքեր"] -->|Վերապատրաստում| G
    style F fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px

Figure 1 – Տվյալների բարձր‑չափային հոսքը՝ ներմուծումից մինչև պատասխանի գեներացում

1. Տվյալների ներմուծում և ստանդարտացում

• Document AI–ը ակտիվացնում է տեքստը PDF‑ից, Word‑ից և սկանված պայմանագրերից։
• Էլեմենտների հանման պատմություն նշում է հոդվածներ, վերահսկումներ և ապացույցների անտոտների։
• Սխեմա‑անհատաչափական ստանդարտիզատոր միավորում է տարբեր կանոնակարգչային (SOC 2, ISO 27001, GDPR) շրջանակները մեկ միասին գործառույթում։

2. Գրաֆի կառուցում

• Գիրների (nodes) տեսակները՝ Պոլիսի հոդվածներ, Ապացույցի անտոտներ, Հարցի տեսակներ, Կանոնակարգչային միավորներ։
• Կապերը (edges) ընդգրկում են կիրառվում‑ի, աջակցում‑ի, բացված‑ի, թարմեցված‑ի հարաբերությունները։
• Կապերի քաշերը սկզբնական են հաշվարկվում համ հաճախների (cosine similarity) BERT‑հիմնված նշանակությունների միջոցով։

3. Ինքնակազմապատկող շարժիչ

• GNN‑հակասեցում՝ նորոգում է գիրները, երբ նմանության թերեսողը փոփոխվում է։
• Դինամիկ կապի հեռացում՝ կինը հետագայում հանողս կապերը։
• Ժամանակային կորստի ֆունկցիաներ՝ նվազեցնում հին ապացույցի վստահությունը, քանի դեռ այն չի թարմացվում։

4. Հնարավորություն և պատասխանի գեներացում

• Prompt Engineering – կնքված տվյալները գրաֆիցը ներմուծում են LLM‑ի հրահանգների մեջ։
• Retrieval‑Augmented Generation (RAG) – վերականգնում է առավելագույն k համապատասխան գիրները, միավորում է ապացույցի տողերը և փոխանցում է LLM‑ին։
• Ոչ‑վերամշակման գործընթաց – սանձողում է պատասխանի համակարգությունը քաղաքականության սահմանափակումների հետ, օգտագործելով թեթև քաշված կանոնների համակարգը։

5. Հետադարձ կապային ցակը

• Յուրաքանչյուր հարցաթերթիկի ներկայացման հետո Օգտագործողի հետքերը հավաքում են համաձայնություն, խմբագրումներ և մեկնաբանություններ։
• Այդ սիգնալները ծակուղղում են պարապել‑սովորեցման (reinforcement learning) թարմեցումները, որոնք դարձնում են GNN‑ին ձեռնտու լինել հաջողված օրինակներին։

Արդյունքների Քանակական Նկարագրություն

Մի օրինակ՝ միջին Saas‑կազմակերպությունը, որ կիրառեց SOKG‑մոդուլը, գրանցեց 70 % նվազեցում հարցաթերթիկների անցման ժամանակում և 45 % ծախսի նվազեցում երեք ամսվա ընթացքում։

Գրանցման ուղեցույցը Procurement թիմերի համար

Քայլ 1․ Սկզբնանալ Օન્ટոլոգիայի շրջանում

• Ցանկացրեք բոլոր կանոնակարգչային շրջանակները, որոնցում անհրաժեշտ է համապատասխանություն (օր՝ GDPR, ISO 27001, SOC 2)։
• Կազմակերպեք ամեն մի շրջանակը բարձր‑սահմանափակ ուղութեան (Data Protection, Access Control, …)։

Քայլ 2․ Գրաֆիկի սերմակատարում

• Բեռնեք գոյություն ունեցող պոլիսների փաստաթղթեր, ապացույցների շեղընթացները և անցած հարցաթերթիկների պատասխանները։
• Գործարկեք Document AI‑ի շպիտը և հաստատեք էլեմենտների հանման ճշգրտությունը (սպառություն ≥ 90 % F1)։

Քայլ 3․ Ինքնակազմապատկող պարամետրերի կարգավորում

Քայլ 4․ Աշխավարում ձեր աշխատանքային ընթացքին

• Կապել Answer Generation Service‑ը ձեր տիկուզակ կամ CRM համակարգի հետ՝ webhook‑ի միջոցով։
• Միացնել կատարում‑ժամանակի կանոնակարգչային լրատվամիջոց (օր՝ NIST CSF) API‑կոդի միջոցով։

Քայլ 5․ Հետադարձ կապի ուսուցում

• Առաջին 50 հարցաթերթիկների պարբերության հետո հավաքեք օգտագործողի խմբագրումները։
• Ծածկեք այդ տվյալները պարապել‑սովորեցման (RL) մոդուլին՝ GNN‑ին բարելավելու համար։

Քայլ 6․ Տակազարդում և շրջակա‑հաստատում

• Օգտագործեք միացված Compliance Scorecard Dashboard (տեսք 2) KPI‑ների ավանդում թևերին հետևելու համար։
• Տպեք Policy Drift զգուշացում, երբ կորստ‑սարքված վստահությունը ընկած է 0.6ից իս վերջը։

Իրական Օրինակի Օրինակ՝ Գլոբալ Saas Դուրս

Ներդաշնակություն
SaaS‑կազմակերպություն, որի հաճախորդները վերընթացվում են Եվրոպայում, Հյուսիսային Ամերիկայում և ԱՇԱԶ-ում, ամեն քառամասնում պետք էր պատասխանել 1 200 վաճառքի անվտանգության հարցաթերթիկներին։

Լուծումը

1. Ներմուծել 3 TB պոլիսների փաստաթղթեր (ISO 27001, SOC 2, GDPR, CCPA)։
2. Ուսուցնել ոլորտ‑հատուկ BERT‑մոդել՝ հոդվածների ներդրման համար։
3. Ակտիվացնել SOKG‑աշարքը՝ 30 օրվա կորստի պատուհանով։
4. Միացնել պատասխանի գեներացման API‑ն CRM‑ին՝ ինքնաբերաբար լրացնելու համար։

Արդյունք 6 ամսում

• Միջին պատասխանի ստեղծման ժամանակ՝ 22 ր։
• Ապացույցի վերականգնման տոկոս՝ 85 %։
• Վերահսկման աջակցության՝ 100 % տրամադրվում է անպայման ապացույցի մետադատամբ, պահված բլոկչեյն‑բաժնում։

Առաջնային Բանաձև
Ինքնակազմապատկող բազմակիքը պետք չպահականների կրկնակի քարտեզագրում, քանի որ գրաֆը ինքնուրույն հաստատում է նոր կանոնակարգչային դասերը՝ առանց ձեռքով սխեմաների թարմեցումից։

Անվտանգություն և Գաղտնիության Խնդիրներ

1. Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) – Երբ հարցին պատասխանում են հստակ գաղտնիքներով, համակարգը կարող է տրամադրել ZKP, որը ապացուցում է համապատասխանությունը առանց փաստերի բացահայտման։
2. Homomorphic Encryption – Թույլ է տալիս GNN‑ին վերլուծական գործառույթ կատարել գաղտնի գիրների վրա, առանց դրանց բացահայտման, ինչը գնահատում է բազմակողմանի միջավայրում տվյալների պաշտպանությունն։
3. Differential Privacy – Ավելացնում է հաշվարկված աղետների շղթաներ (noise) հետադարձ կապի տվյալների վրա, կանխելով պրովայդերի ռազմավարությունների բացահայտումը, բայց միևնույն ժամանակ նրա միջոցով մարդկանց բարելավում է մոդելի հուսապատվածությունը։

Բոլոր այս մեխանիզմները Plug‑and‑Play տեսքով սահմանված են Procurize‑ի SOKG‑մոդուլում, որոնք ապահովում են համապատասխանումը GDPR‑ի (Art. 89) և այլ գաղտնիքի կանոնների հետ։

Ապագա Սարքագիծը

TL;DR

• Ինքնակազմապատկող Գիտելիքի Գրաֆիկները դարձնում են վիճակագիծին անմիջապես փոփոխվող, դասական­ծածկված տվյալների կախվածություն։
• Գրաֆիկային GNN‑ reasoning‑ը և RAG‑ը ապահովում են real‑time, provenance‑based պատասխաններ։
• Արդյունքում պատասխանի ժամկետը նվազում է, ապացույցի վերականգնումը բարձրանում է, և ապահովը վերահսկողությունը բաշխում է 99 %։
• Zero‑Knowledge, Homomorphic Encryption և Differential Privacy նշված են, որպեսզի համապատասխանի առավել խիստ գաղտնիքի ստանդարտներին։

Ինքնակազմապատկող SOKG-ի ներգրավումը Procurize-ում՝ estrategic ներդրում, որը ապահովում է ձեր անվտանգության հարցաթերթիկների աշխատանքը ուղղված, բազմակողմանի և ապագա‑բնության մրցակցային միջավայրը:

Տես նաև

• Graph Neural Networks in Knowledge Graph Evolution (Research Paper) — Գրաֆիկային թելային ցանցերի իմաստը գիտելիքի գրաֆիկների զարգացմանում։
• Federated Learning for Multi‑Tenant Knowledge Graphs (Webinar) — Դիտելիք՝ բազմակողմանի համակարգերը, ինչպես գործարկել առանց տվյալների գործիքների։