Inteligență Artificială Explicabilă pentru Automatizarea Chestionarelor de Securitate

Chestionarele de securitate reprezintă un pas critic de control în vânzările B2B SaaS, evaluările de risc ale furnizorilor și auditurile de reglementare. Metodele manuale tradiționale sunt lente și predispuse la erori, ceea ce a determinat apariția platformelor cu IA, cum ar fi Procurize, capabile să preia documente de politici, să genereze răspunsuri și să direcționeze sarcini automat. Deși aceste motoare reduc dramatic timpul de răspuns, ele ridică o nouă preocupare: încrederea în deciziile IA.

Intră în scenă Inteligența Artificială Explicabilă (XAI) – un set de tehnici care fac funcționarea internă a modelelor de învățare automată transparentă pentru oameni. Prin încorporarea XAI direct în automatizarea chestionarelor, organizațiile pot:

• Audita fiecare răspuns generat cu un raționament trasabil.
• Demonstra conformitatea auditorilor externi care solicită dovezi de diligență.
• Accelera negocierile contractuale deoarece echipele juridice și de securitate primesc răspunsuri pe care le pot valida imediat.
• Îmbunătăți continuu modelul IA prin bucle de feedback alimentate de explicații furnizate de oameni.

În acest articol vom parcurge arhitectura unui motor de chestionare activat prin XAI, vom descrie pașii practici de implementare, vom prezenta o diagramă Mermaid a fluxului de lucru și vom discuta considerentele de bune practici pentru companiile SaaS care doresc să adopte această tehnologie.

1. De ce Contează Explicabilitatea în Conformitate

Conformitatea nu se referă doar la ce răspunzi, ci și la cum ai ajuns la acel răspuns. Reglementări precum GDPR și ISO 27001 cer procese demonstrabile. XAI satisface „cum” prin expunerea importanței caracteristicilor, provenancei și scorurilor de încredere alături de fiecare răspuns.

2. Componentele de Bază ale unui Motor de Chestionare Activat prin XAI

Mai jos este o vedere de ansamblu a sistemului. Diagrama Mermaid vizualizează fluxul de date de la politicile de sursă la răspunsul final pregătit pentru auditor.

  graph TD
    A["Depozit de Politici<br/>(SOC2, ISO, GDPR)"] --> B["Ingestie Documente<br/>(NLP Chunker)"]
    B --> C["Constructor de Grafic de Cunoaștere"]
    C --> D["Stocare Vectorială (Încărcări)"]
    D --> E["Model de Generare Răspunsuri"]
    E --> F["Strat de Explicabilitate"]
    F --> G["Tooltip de Încredere & Atribuire"]
    G --> H["Interfață de Revizuire Utilizator"]
    H --> I["Jurnal de Audit & Pachet de Dovezi"]
    I --> J["Export către Portalul Auditorului"]

Toate etichetele nodurilor sunt încadrate în ghilimele, așa cum cere Mermaid.

2.1. Depozit de Politici & Ingestie

• Stochează toate artefactele de conformitate într-un depozit obiecte versiune‑controlat și imutabil.
• Folosește un tokenizer multilingv pentru a despărți politicile în clauze atomice.
• Atașează metadate (cadru, versiune, dată de intrare în vigoare) fiecărei clauze.

2.2. Constructor de Grafic de Cunoaștere

• Transformă clauzele în noduri și relații (ex.: „Criptarea Datelor” necesită „AES‑256”).
• Folosește recunoaștere de entități numite pentru a lega controalele de standarde industriale.

2.3. Stocare Vectorială

• Încarcă fiecare clauză cu un model transformer (ex.: RoBERTa‑large) și păstrează vectorii într-un index FAISS sau Milvus.
• Permite căutare semantică atunci când un chestionar solicită „criptare în repaus”.

2.4. Model de Generare Răspunsuri

• LLM ajustat prin prompting (ex.: GPT‑4o) primește întrebarea, vectorii de clauze relevanți și metadatele companiei.
• Generează un răspuns concis în formatul solicitat (JSON, text liber sau matrice de conformitate).

2.5. Strat de Explicabilitate

• Atribuire Caracteristici: Folosește SHAP/Kernel SHAP pentru a evalua ce clauze au contribuit cel mai mult la răspuns.
• Generare Contrafactuală: Arată cum s‑ar schimba răspunsul dacă o clauză ar fi modificată.
• Scor de Încredere: Combina probabilitățile log ale modelului cu scorurile de similaritate.

2.6. Interfață de Revizuire Utilizator

• Prezintă răspunsul, un tooltip cu top‑5 clauze contributive și o bară de încredere.
• Permite revizorilor să aprobe, să editeze sau să respingă răspunsul cu un motiv, care este apoi reintegrat în bucla de antrenament.

2.7. Jurnal de Audit & Pachet de Dovezi

• Fiecare acțiune este jurnalizată imutabil (cine a aprobat, când, de ce).
• Sistemul asamblează automat un pachet de dovezi PDF/HTML cu citări la secțiunile originale ale politicii.

3. Implementarea XAI în Procura Existenta

3.1. Începe cu un Wrapper Minimal de Explicabilitate

Dacă deja deții un instrument AI pentru chestionare, poţi adăuga XAI fără o reconstrucție completă:

from shap import KernelExplainer
import torch
import numpy as np

def explain_answer(question, answer, relevant_vectors):
    # Model proxy simplu care folosește similaritatea cosinusului ca funcție de scor
    def model(input_vec):
        return torch.nn.functional.cosine_similarity(input_vec, relevant_vectors, dim=1)

    explainer = KernelExplainer(model, background_data=np.random.randn(10, 768))
    shap_values = explainer.shap_values(question_embedding)
    top_indices = np.argsort(-np.abs(shap_values))[:5]
    return top_indices, shap_values[top_indices]

Funcţia returnează indicii clauzelor de politică cele mai influente, pe care le poţi reda în UI.

3.2. Integrarea cu Motoarele de Flux de Lucru Existente

• Atribuire Sarcini: Când încrederea < 80 %, atribuie automat unui specialist în conformitate.
• Threading Comentarii: Ataşează ieşirile de explicabilitate la firul de comentarii pentru ca revizorii să discute raționamentul.
• Hook‑uri de Control al Versiunilor: Dacă o clauză de politică este actualizată, re‑rulează pipeline‑ul de explicabilitate pentru toate răspunsurile afectate.

3.3. Bucle de Învățare Continuă

1. Colectează Feedback: Capturează etichetele „aprobat”, „editat” sau „respins” plus comentarii libere.
2. Fine‑Tuning: Perfecționează periodic LLM‑ul pe setul curat de perechi Q&A aprobate.
3. Recalculare Atribuții: Re‑rulează valorile SHAP după fiecare ciclu de fine‑tuning pentru a menține explicațiile aliniate.

4. Beneficii Cantitative

Datele pilot (efectuate la o firmă SaaS de dimensiune medie) demonstrează că explicabilitatea nu doar că îmbunătățește încrederea, ci și eficiența generală.

5. Checklist de Bune Practici

• Guvernanță a Datelor: Păstrează fișierele sursă ale politicilor imuabile și cu marcaj de timp.
• Adâncime Explicabilitate: Oferă cel puțin trei niveluri – rezumat, atribuire detaliată, contrafactual.
• Omul‑în‑circuit: Nu publica automat răspunsuri pentru elemente cu risc ridicat fără semnătură umană finală.
• Aliniere Reglementară: Map‑ează ieşirile de explicabilitate la cerințe de audit specifice (ex.: „Dovezi de selecție a controlului” în SOC 2).
• Monitorizare Performanță: Urmărește scorurile de încredere, ratele de feedback și latența explicațiilor.

6. Perspective Viitoare: De la Explicabilitate la Explicabilitate‑by‑Design

Următoarea vală a IA pentru conformitate va încorpora XAI direct în arhitectura modelului (ex.: trasabilitate bazată pe atenție) în loc de a fi un strat post‑hoc. Dezvoltări anticipate includ:

• LLM‑uri auto‑documentante care generează automat citări în timpul inferenței.
• Explicabilitate Federată pentru medii multi‑tenant, unde graficul de politici al fiecărui client rămâne privat.
• Standardele XAI dictate de reglementări (ISO 42001 programat pentru 2026) care vor prescrie adâncimea minimă de atribuire.

Organizațiile care adoptă XAI acum vor fi poziționate să îmbrățișeze aceste standarde cu dificultate minimă, transformând conformitatea dintr‑un centru de cost într‑un avantaj competitiv.

7. Începe cu Procurize și XAI

1. Activează Add‑on-ul de Explicabilitate în tabloul de bord Procurize (Setări → AI → Explicabilitate).
2. Încarcă biblioteca de politici prin asistentul „Sincronizare Politici”; sistemul va construi automat graficul de cunoaștere.
3. Rulează un pilot pe un set de chestionare cu risc scăzut și revizuiește tooltip‑urile de atribuire generate.
4. Iterează: Folosește bucla de feedback pentru a fine‑tuna LLM‑ul și a îmbunătăţi fidelitatea atribuirilor SHAP.
5. Scalează: Extinde la toate chestionarele de furnizori, evaluările de audit și chiar revizuirile interne de politică.

Parcurgând acești pași, poţi transforma un motor IA axat exclusiv pe viteză într‑un partener de conformitate transparent, auditat și de încredere.

Vezi și

• ISO 42001:2026 Standardul IA Explicabilă (draft)
• SHAP – O Abordare Unificată pentru Interpretarea Predicţiilor Modelului