การแมปข้อกำหนดสัญญาแบบไดนามิกด้วย AI สำหรับแบบสอบถามความปลอดภัย

ทำไมการแมปข้อกำหนดสัญญาถึงสำคัญ

แบบสอบถามความปลอดภัยเป็นประตูสู่การทำธุรกิจ SaaS ระหว่างบริษัท B2B แบบสอบถามทั่วไปมักถามเช่น:

• “คุณเข้ารหัสข้อมูลที่พักไว้หรือไม่? โปรดระบุอ้างอิงข้อกำหนดจากข้อตกลงการให้บริการของคุณ.”
• “ระยะเวลาตอบสนองต่อเหตุการณ์ของคุณคืออะไร? โปรดอ้างอิงข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องในเพิ่มเติมการประมวลผลข้อมูลของคุณ.”

การตอบคำถามเหล่านี้อย่างแม่นยำต้องค้นหาข้อกำหนดที่ตรงกันในทะเลของสัญญา, เอกสารเสริม, และนโยบายต่าง ๆ วิธีการทำแบบมือมีข้อจำกัดสำคัญสามประการ:

1. การใช้เวลามาก – ทีมความปลอดภัยต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการตามหาประโยคที่ถูกต้อง
2. ข้อผิดพลาดของมนุษย์ – การอ้างอิงข้อกำหนดผิดพลาดอาจทำให้เกิดช่องโหว่การปฏิบัติตามหรือการตรวจสอบล้มเหลว
3. การอ้างอิงที่ล้าสมัย – สัญญามีการพัฒนา; หมายเลขข้อกำหนดเก่าอาจไม่ใช้งานแล้ว แต่คำตอบในแบบสอบถามก็ยังคงอยู่โดยไม่เปลี่ยนแปลง

เครื่องมือ Dynamic Contractual Clause Mapping (DCCM) จัดการกับทั้งสามปัญหาโดยเปลี่ยนคลังสัญญาให้เป็นกราฟความรู้ที่ค้นหาได้และบำรุงรักษาเอง ซึ่งขับเคลื่อนการตอบแบบสอบถามด้วย AI แบบเรียลไทม์

สถาปัตยกรรมหลักของเครื่องมือ DCCM

ด้านล่างเป็นภาพรวมระดับสูงของกระบวนการ DCCM. แผนภูมินี้ใช้ไวยากรณ์ Mermaid เพื่อแสดงการไหลของข้อมูลและจุดตัดสินใจ

  stateDiagram-v2
    [*] --> IngestContracts: "Document Ingestion"
    IngestContracts --> ExtractText: "OCR & Text Extraction"
    ExtractText --> Chunkify: "Semantic Chunking"
    Chunkify --> EmbedChunks: "Vector Embedding (RAG)"
    EmbedChunks --> BuildKG: "Knowledge Graph Construction"
    BuildKG --> UpdateLedger: "Attribution Ledger Entry"
    UpdateLedger --> [*]

    state AIResponder {
        ReceiveQuestion --> RetrieveRelevantChunks: "Vector Search"
        RetrieveRelevantChunks --> RAGGenerator: "Retrieval‑Augmented Generation"
        RAGGenerator --> ExplainabilityLayer: "Citation & Confidence Scores"
        ExplainabilityLayer --> ReturnAnswer: "Formatted Answer with Clause Links"
    }

    [*] --> AIResponder

ส่วนประกอบที่อธิบายไว้

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) พบกับความแม่นยำของสัญญา

LLM มาตรฐานอาจสร้างข้อมูลเท็จเมื่อถามถึงการอ้างอิงสัญญา ด้วยการผูกการสร้างกับ ส่วนของสัญญาจริง เครื่องมือ DCCM รับประกันความถูกต้องของข้อมูล:

1. การเข้ารหัสคำถาม – ข้อความแบบสอบถามของผู้ใช้ถูกแปลงเป็นเวกเตอร์
2. การดึงส่วนที่สำคัญ (top‑k) – FAISS คืนส่วนน่าจะตรงที่สุด (ค่าเริ่มต้น k=5)
3. การออกแบบ Prompt – ส่วนที่ดึงมาใส่ใน System Prompt ที่บังคับให้ LLM อ้างอิงแหล่งที่มาโดยชัดเจน

You are a compliance assistant. Use ONLY the provided contract excerpts to answer the question. 
For each answer, end with "Clause: <DocumentID>#<ClauseNumber>".
If the excerpt does not contain enough detail, respond with "Information not available".

4. การประมวลผลหลัง – เครื่องมือตรวจสอบผลลัพธ์ของ LLM, ยืนยันว่าข้ออ้างอิงที่ระบุมีอยู่ในกราฟความรู้, แล้วแนบคะแนนความมั่นใจ (0–100) หากคะแนนต่ำกว่าเกณฑ์ที่กำหนด (เช่น 70) คำตอบจะถูกทำเครื่องหมายให้ตรวจสอบโดยมนุษย์

บัญชีการอ้างอิงที่อธิบายได้ (Explainable Attribution Ledger)

ผู้ตรวจสอบต้องการหลักฐานว่า คำตอบมาจากไหน เครื่องมือ DCCM จึงบันทึก รายการบัญชีที่เซ็นแบบเชิงคริปโต สำหรับทุกเหตุการณ์การแมป:

{
  "question_id": "Q-2025-07-12-001",
  "answer_hash": "sha256:8f3e...",
  "referenced_clause": "SA-2024-08#12.3",
  "vector_similarity": 0.94,
  "llm_confidence": 88,
  "timestamp": "2025-12-01T08:31:45Z",
  "signature": "0xABCD..."
}

บัญชีนี้:

• ให้เส้นทางตรวจสอบที่ไม่เปลี่ยนแปลงได้
• รองรับการสอบถาม zero‑knowledge proof เพื่อให้ผู้กำกับตรวจสอบการอ้างอิงโดยไม่ต้องเปิดเผยสัญญาทั้งหมด
• สนับสนุน policy‑as‑code – หากข้อกำหนดล้าสมัย ระบบจะทำเครื่องหมายคำตอบทั้งหมดที่อ้างอิงข้อกำหนดนั้นให้ตรวจทบทวนใหม่โดยอัตโนมัติ

การปรับตัวแบบเรียลไทม์ต่อการเปลี่ยนแปลงของข้อกำหนด (Real‑Time Adaptation to Clause Drift)

สัญญาเป็นเอกสารที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ เมื่อมีการแก้ไขข้อกำหนด Change‑Detection Service จะคำนวนเวกเตอร์ของส่วนที่ได้รับผลกระทบใหม่, อัปเดตกราฟความรู้, แล้วสร้างรายการบัญชีใหม่สำหรับคำตอบแบบสอบถามที่อ้างอิงข้อกำหนดนั้น ภายในการทำงานทั้งหมดมักใช้เวลา 2–5 วินาที ทำให้ UI ของ Procurize แสดงภาษาสัญญาล่าสุดเสมอ

ตัวอย่างสถานการณ์

ข้อกำหนดเดิม (เวอร์ชัน 1):

“Data shall be encrypted at rest using AES‑256.”

ข้อกำหนดที่อัปเดต (เวอร์ชัน 2):

“Data shall be encrypted at rest using AES‑256 or ChaCha20‑Poly1305, whichever is deemed more appropriate.”

เมื่อเวอร์ชันเปลี่ยน:

1. เวกเตอร์ของข้อกำหนดถูกรีเฟรช
2. คำตอบทั้งหมดที่เคยอ้างอิง “Clause 2.1” ถูกรันใหม่ผ่าน RAG generator
3. หากข้อกำหนดใหม่เพิ่มตัวเลือก ค่าความมั่นใจอาจลดลง ทำให้ผู้ตรวจสอบต้องยืนยันคำตอบ
4. บัญชีบันทึก เหตุการณ์ drift ที่เชื่อมโยง ID ของข้อกำหนดเก่าและใหม่

ผลประโยชน์ที่วัดได้

ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า เครื่องมือ AI เดียว สามารถเปลี่ยนจุดคอขวดให้เป็นข้อได้เปรียบเชิงแข่งขันได้

รายการตรวจสอบสำหรับทีมความปลอดภัย

1. การรวมศูนย์เอกสาร – ตรวจสอบให้สัญญาทั้งหมดอยู่ในที่เก็บที่อ่านได้ด้วยเครื่องจักร (PDF, DOCX หรือข้อความล้วน)
2. การเสริมเมตาดาต้า – แท็กสัญญาแต่ละฉบับด้วย vendor, type (SA, **DPAs, SLA), และ effective_date
3. การควบคุมการเข้าถึง – ให้สิทธิ์บริการ DCCM อ่าน‑อย่างเดียว; สิทธิ์เขียนจำกัดที่บัญชีการอ้างอิงเท่านั้น
4. การกำหนดนโยบาย – กำหนดเกณฑ์ความมั่นใจ (เช่น > 80 % ยอมรับโดยอัตโนมัติ)
5. Human‑In‑The‑Loop (HITL) – มอบหมายผู้ตรวจสอบให้จัดการกับคำตอบที่ความมั่นใจต่ำ
6. การเฝ้าระวังต่อเนื่อง – เปิดแจ้งเตือนสำหรับเหตุการณ์ drift ของข้อกำหนดที่เกินเกณฑ์ความเสี่ยง

ทำตามรายการตรวจสอบนี้จะช่วยให้การเปิดใช้งานเป็นไปอย่างราบรื่นและเพิ่ม ROI สูงสุด

แผนพัฒนาในอนาคต

สรุป

Dynamic Contractual Clause Mapping เชื่อมช่องว่างระหว่างข้อความกฎหมายกับความต้องการของแบบสอบถามความปลอดภัย โดยผสาน Retrieval‑Augmented Generation กับกราฟความรู้เซมานติก, ระบบบัญชีการอ้างอิงที่อธิบายได้, และการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์ Procurize ทำให้ทีมความปลอดภัยตอบได้อย่างมั่นใจ ลดระยะเวลาการทำงาน และทำให้ผู้ตรวจสอบพอใจ—all while keeping contracts automatically up‑to‑date.

สำหรับบริษัท SaaS ที่ต้องการชนะดีลระดับองค์กรอย่างรวดเร็ว เครื่องมือ DCCM ไม่ใช่แค่ “อยากได้” แต่เป็น “ต้องมี” ที่สร้างความแตกต่างเชิงแข่งขันอย่างชัดเจน