AI‑valdomas intencijos‑pagrįstas maršrutizavimo variklis realaus laiko tiekėjo klausimyno bendradarbiavimui

Tiekėjų saugumo klausimynai tapo dideliu sulėtintuvu sparčiai augančioms SaaS įmonėms. Kiekviena nauja kliento užklausa sukelia grandinę rankinių perdavimų: saugumo analitikas ištraukia naujausią politiką, teisinis peržiūrėtojas tikrina formulavimą, produkto inžinierius paaiškina techninius įgyvendinimus, o galutinis atsakas surenkamas į PDF. Ši suplysta darbo eiga lemia ilgus atsako laikus, nesuderintus atsakymus ir audito rizikos padidėjimą.

Kas būtų, jei platforma pati suprastų kodėl užduodamas klausimas, kas geriausiai jį galėtų atsakyti ir kada atsakas yra reikalingas, ir automatiškai nukreiptų užklausą tinkamam asmeniui – realiu laiku? Įžengia AI‑valdomas intencijos‑pagrįstas maršrutizavimo variklis (IBRE), pagrindinis Procurize AI platformos komponentas, sujungiantis žinių‑grafų semantiką, retrieval‑augmented generation (RAG) ir nuolatinį atsiliepimą, kad koordinuotų bendradarbiavimą kai klausimynų atsakymai atliekami mašinų greičiu.

Svarbiausi įžvalgų punktai

• Intencijos aptikimas paverčia neapdorotą klausimyno tekstą struktūruotomis verslo intencijomis.
• Dinaminis žinių grafas susieja intencijas su savininkais, įrodymo artefaktais ir politikų versijomis.
• Realio laiko maršrutizavimas pasitelkia LLM‑valdomą pasitikėjimo balų skaičiavimą ir darbo krūvio balansavimą.
• Nuolatiniai mokymosi ciklai tobulina intencijas ir maršrutizacijos politiką pagal po‑pateikimo auditus.

1. Nuo teksto iki intencijos – semantinio analizės sluoksnis

Pirmasis IBRE žingsnis – paversti laisvo formato klausimą (pvz., „Ar šifruojate duomenis poilsio metu?“) į kanoninę intenciją, kurią sistema gali vykdyti. Tai atliekama dviejų etapų pipeline’e:

1. LLM‑pagrįstas objektų išskyrimas – lengvas LLM (pvz., Llama‑3‑8B) išgauna pagrindinius objektus: šifravimas, duomenys poilsio metu, apimtis, atitikties struktūra.
2. Intencijos klasifikavimas – išskirti objektai tiekiami smarkiai sureguliuotam klasifikatoriui (BERT‑pagrindui), kuris juos susieja su ~250 intencijų taksonomija (pvz., EncryptDataAtRest, MultiFactorAuth, IncidentResponsePlan).

Gautos intencijos objektas apima:

• intent_id
• confidence_score
• linked_policy_refs (SOC 2, ISO 27001, vidiniai politikų ID)
• required_evidence_types (konfigūracijos failas, audito žurnalas, trečiosios šalies patvirtinimas)

Kodėl intencija svarbi:
Intencijos veikia kaip stabilus kontraktas tarp klausimyno turinio ir tolimesnės darbo eigos. Net jei formulavimas pasikeičia („Ar jūsų duomenys šifruojami, kai saugomi?“ vs. „Ar duomenys poilsio metu šifruojami?“) ta pati intencija yra atpažįstama, užtikrinant nuoseklų maršrutizavimą.

2. Žinių grafas kaip kontekstinis pagrindas

Savybės‑grafų duomenų bazė (Neo4j arba Amazon Neptune) saugo ryšius tarp:

• Intencijos ↔ Savininkai (saugumo inžinieriai, teisiniai patarėjai, produkto vadovai)
• Intencijos ↔ Įrodymo artefaktai (politikų dokumentai, konfigūracijos momentiniai duomenys)
• Intencijos ↔ Reguliavimo struktūros (SOC 2, ISO 27001, GDPR)
• Savininkai ↔ Darbo krūvis ir prieinamumas (esama užduočių eilė, laiko juosta)

Kiekvieno mazgo etiketė yra eilutė, įdėta tarp dvigubų kabučių, atitinkanti Mermaid sintaksę vėlesnėms vizualizacijoms.

  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"

Grafas yra dinaminis – kiekvieną kartą įkeliant naują klausimyną, intencijos mazgas arba susiejamas su egzistuojančiu, arba sukuriamas „on‑fly“. Savininkų kraštinės perskaičiuojamos naudojant bipartitinę atitikimo algoritmą, subalansuojant kompetenciją, esamą krūvį ir SLA terminus.

3. Realio laiko maršrutizavimo mechanika

Kai įvyksta klausimyno elementas:

1. Intencijos aptikimas suteikia intenciją su pasitikėjimo balu.
2. Grafų paieška grąžina visus galimus savininkus ir susijusius įrodymus.
3. Įvertinimo variklis vertina:
   • Kompetencijos atitikimą (expertise_score) – remiantis ankstesnės atsakymo kokybės istorija.
   • Prieinamumą (availability_score) – realaus laiko statusas iš Slack/Teams buvimo API.
   • SLA skubumą (urgency_score) – iškalkuliuotas iš klausimyno termino.
4. Kompozicinis maršrutizacijos balas = sukonfigūruota svorių suma (politika–kaip‑kodas).

Savininkas su aukščiausiu balu gauna automatiškai sukurtą užduotį „Procurize“, iš anksto užpildytą:

• Originalų klausimą,
• Nustatytą intenciją,
• Nuorodas į svarbiausius įrodymus,
• Siūlomus atsakymo fragmentus iš RAG.

Jei pasitikėjimo balas žemiau slenksčio (pvz., 0,65), užduotis nukreipiama į žmogaus‑ciklo peržiūros eilę, kur atitikties vadovas patvirtina intenciją prieš priskyrimą.

Pavyzdinis maršrutizacijos sprendimas

Alice iš karto gauna užduotį, o sistema registruoja maršrutizacijos sprendimą audituoti.

4. Nuolatinės mokymosi kilpos

IBRE nėra statiškas. Po klausimyno įvykdymo platforma sugeria post‑pateikimo atsiliepimus:

• Atsakymo tikslumo peržiūra – auditoriai įvertina, kaip gerai atsakymas atitinka klausimą.
• Įrodymo spragos – jei nuorodos į įrodymus pasenę, sistema pažymi politikos mazgą.
• Savininkų našumo metrikos – sėkmės rodikliai, vidutinis atsakymo laikas, perleidimo dažnis.

Šie signalai grįžta į du mokymo procesus:

1. Intencijos tobulinimas – klaidingai klasifikuoti atvejai sukelia pusiau prižiūrimą klasifikatoriaus persimokymą.
2. Maršrutizacijos politikos optimizavimas – sustiprintinio mokymosi (RL) algoritmai atnaujina svorius kompetencijai, prieinamumui ir skubumui, siekiant maksimaliai padidinti SLA atitikimą ir atsakymų kokybę.

Rezultatas – savęs optimizuojantis variklis, nuolat gerėjantis su kiekvienu klausimyno ciklu.

5. Integracijos ekosistema

IBRE suprojektuotas kaip mikropaslaugų komponentas, lengvai integruojamas su jau naudojamomis priemonėmis:

Visas bendravimas vyksta per mutual TLS ir OAuth 2.0, užtikrinant, kad jautrūs klausimyno duomenys niekada nepaliktų saugios perimetro ribos.

6. Audituojamas takas ir atitikties privalumai

Kiekvienas maršrutizacijos sprendimas sukuria nekeičiama žurnalo įrašą:

{
  "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
}

Šį JSON saugome append‑only ledger (pvz., Amazon QLDB arba blokų grandinė) – tai tenkina SOX ir GDPR reikalavimus dėl audito skaidrumo. Auditoriai gali atkurti tikslų sprendimo pagrindą, ženkliai sumažindami įrodymo‑poreikio laikotarpį SOC 2 audituose.

7. Realaus pasaulio poveikis – trumpa atvejo analizė

Įmonė: FinTech SaaS „SecurePay“ (Serija C, 200 darbuotojų)
Problema: Vidutinis klausimyno atsako laikas – 14 dienų, 30 % SLA pažeidimų.
Įgyvendinimas: Įdiegta IBRE su 200 mazgų žinių grafu, integruota su Slack ir Jira.
Rezultatai (90‑dienų pilotas):

Investicijos grąža (ROI) – 6,2× per pirmus šešis mėnesius, daugiausia dėl sutrumpinto sandorių laiko ir sumažintų audito korekcijų išlaidų.

8. Ateities kryptys

1. Kryžutė‑kliento intencijų federavimas – leisti keliose įmonėse dalintis intencijų apibrėžimais, išlaikant duomenų izoliaciją, pasitelkiant federuotą mokymąsi.
2. Zero‑Trust patikrinimas – sujungti homomorfinį šifravimą ir intencijų maršrutizavimą, kad net variklis negalėtų matyti jautrių klausimo duomenų.
3. Prognozinis SLA modeliavimas – naudoti laiko serijų prognozes numatyti klausimynų srautus (pvz., po produkto paleidimo) ir anksti skalduoti maršrutizacijos talpą.

9. Pradžia su IBRE

1. Įjunkite Intencijos variklį Procurize → Settings → AI Modules.
2. Apibrėžkite intencijų taksonomiją (arba importuokite numatytąją).
3. Priskirkite savininkus, susiejant vartotojų paskyras su intencijų žymomis.
4. Prijunkite įrodymo šaltinius (dokumentų saugyklas, CI/CD artefaktus).
5. Paleiskite bandomąjį klausimyną ir stebėkite maršrutizacijos skydelį.

Išsamų žingsnis po žingsnio vadovą rasite Procurize Pagalbos centre skyriuje AI‑valdomas maršrutizavimas.

Taip pat žiūrėkite

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