Контекстуальний синтез доказів за допомогою ШІ для анкетування постачальників у режимі реального часу

Анкети з безпеки та комплаєнсу стали вузьким місцем у процесі продажу SaaS‑продуктів. Від постачальників очікують відповіді на десятки детальних питань за SOC 2, ISO 27001, GDPR та галузевих вимогах протягом годин, а не днів. Традиційні рішення автоматизації зазвичай витягують статичні фрагменти з репозиторію документів, залишаючи командам ручне зшивання їх у відповіді, перевірку релевантності та додавання відсутнього контексту. Наслідок — крихкий процес, який і надалі потребує значних людських зусиль і схильний до помилок.

Контекстуальний синтез доказів (CES) — це робочий процес, що керується ШІ і виходить за межі простого пошуку. Замість отримання одного абзацу, CES розуміє намір питання, збирає набір релевантних доказових фрагментів, додає динамічний контекст і створює одну аудиторську відповідь. Ключові складові:

1. Уніфікований граф знань доказів — вузли представляють політики, результати аудиту, сторонні атестації та зовнішню розвідувальну інформацію; ребра описують відношення типу «покриває», «виведений‑з», або «закінчується‑в».
2. Retrieval‑Augmented Generation (RAG) — велика мовна модель (LLM), доповнена швидким векторним сховищем, що запитує граф для знаходження найбільш релевантних вузлів.
3. Шар контекстуального міркування — легкий рушій правил, який додає логіку, специфічну для комплаєнсу (наприклад, «якщо контроль позначено як ‘в процесі’, додати графік виправлення»).
4. Будівник аудиторського журналу — кожна згенерована відповідь автоматично зв’язується з підлежащими вузлами графу, мітками часу та номерами версій, створюючи незмінний доказовий слід.

Результат — відповідь у режимі реального часу, створена ШІ, яку можна переглянути, коментувати або одразу опублікувати у порталі постачальника. Нижче наведено архітектуру, потік даних та практичні кроки впровадження CES у вашому стеку комплаєнсу.

1. Чому традиційний пошук не справляється

2. Основні компоненти CES

2.1 Граф знань доказів

Граф — єдине джерело істини. Кожен вузол зберігає:

• Вміст — необроблений текст або структуровані дані (JSON, CSV).
• Метадані — система‑джерело, дата створення, стандарт комплаєнсу, дата закінчення.
• Хеш — криптографічний відбиток для виявлення підробок.

Ребра виражають логічні зв’язки:

  graph TD
    "Policy: Access Control" -->|"covers"| "Control: AC‑1"
    "Audit Report: Q3‑2024" -->|"evidence‑for"| "Control: AC‑1"
    "Third‑Party Attestation" -->|"validates"| "Policy: Data Retention"
    "Threat Intel Feed" -->|"impacts"| "Control: Incident Response"

Примітка: Усі назви вузлів взяті в подвійні лапки згідно синтаксису Mermaid; екранування не потрібне.

2.2 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

Коли надходить анкета, система виконує:

1. Витяг наміру — LLM парсить питання і формує структуру (наприклад, {framework: "SOC2", control: "CC6.1", domain: "Security Incident Management"}).
2. Векторний пошук — намір векторизується та використовується для отримання top‑k релевантних вузлів графу з щільного векторного сховища (FAISS або Elastic Vector).
3. Промпт‑прохід — LLM отримує знайдені фрагменти доказів плюс інструкцію, що синтезувати коротку відповідь, зберігаючи посилання.

2.3 Шар контекстуального міркування

Рушій правил стоїть між пошуком і генерацією:

Рушій може також забезпечувати:

• Перевірка терміну дії — виключати докази, що втратили актуальність.
• Картографування регуляцій — гарантувати, що відповідь задовольняє кілька стандартів одночасно.
• Маскування конфіденційних даних — приховати чутливі поля перед передачею в LLM.

2.4 Будівник аудиторського журналу

Кожна відповідь упакована у КОМПОЗИТНИЙ ОБ’ЄКТ:

{
  "answer_id": "ans-2025-10-22-001",
  "question_id": "q-12345",
  "generated_text": "...",
  "evidence_refs": [
    {"node_id": "policy-AC-1", "hash": "a5f3c6"},
    {"node_id": "audit-2024-Q3", "hash": "d9e2b8"}
  ],
  "timestamp": "2025-10-22T14:32:10Z",
  "llm_version": "gpt‑4‑turbo‑2024‑09‑12"
}

Цей JSON зберігається в незмінному журналу (WORM‑сховище) і потім відображається у дашборді комплаєнсу, надаючи аудиторам підказку про те, який саме доказ стоїть за кожною заявою.

3. Кінцевий потік даних

  sequenceDiagram
    participant User as Security Analyst
    participant UI as Procurize Dashboard
    participant CES as Contextual Evidence Synthesizer
    participant KG as Knowledge Graph
    participant LLM as Retrieval‑Augmented LLM
    participant Log as Audit Trail Store

    User->>UI: Upload new questionnaire (PDF/JSON)
    UI->>CES: Parse questions, create intent objects
    CES->>KG: Vector search for each intent
    KG-->>CES: Return top‑k evidence nodes
    CES->>LLM: Prompt with evidence + synthesis rules
    LLM-->>CES: Generated answer
    CES->>Log: Store answer with evidence refs
    Log-->>UI: Show answer with traceability links
    User->>UI: Review, comment, approve
    UI->>CES: Push approved answer to vendor portal

Секвенція підкреслює, що людський перегляд залишається критичною точкою контролю. Аналітики можуть додавати коментарі або переписувати текст, створений ШІ, перед остаточним надсиланням, зберігаючи швидкість і управління.

4. План впровадження

4.1 Налаштування графу знань

1. Виберіть графову БД — Neo4j, JanusGraph або Amazon Neptune.
2. Завантажте існуючі артефакти — політики (Markdown, PDF), звіти аудиту (CSV/Excel), сторонні атестації (JSON) та розвідкові стріми (STIX/TAXII).
3. Генеруйте вектори — використовуйте модель sentence‑transformer (all-MiniLM-L6-v2) для текстового вмісту кожного вузла.
4. Створіть векторний індекс — збережіть вектори у FAISS або Elastic Vector для швидкого пошуку найближчих сусідів.

4.2 Побудова шару Retrieval‑Augmented

• Розгорніть LLM‑ендпоінт (OpenAI, Anthropic або локальний Llama‑3) за приватним API‑gateway.
• Обгорніть LLM у Prompt Template з плейсхолдерами:
  • {{question}}
  • {{retrieved_evidence}}
  • {{compliance_rules}}
• Використайте LangChain або LlamaIndex для оркестрації циклу пошук‑генерація.

4.3 Визначення правил міркування

Реалізуйте рушій правил за допомогою Durable Rules, Drools або легкого DSL на Python. Приклад набору правил:

rules = [
    {
        "condition": lambda node: node["status"] == "expired",
        "action": lambda ctx: ctx["exclude"](node)
    },
    {
        "condition": lambda node: node["framework"] == "SOC2" and node["control"] == "CC6.1",
        "action": lambda ctx: ctx["add_context"](
            "Incident response plan last tested on {{last_test_date}}"
        )
    }
]

4.4 Аудиторське сховище

• Зберігайте об’єкти відповіді у append‑only бакеті S3 з увімкненим Object Lock або у блокчейн‑бекенді.
• Генеруйте SHA‑256 хеш кожної відповіді для виявлення підробок.

4.5 Інтеграція UI

• Додайте у дашборд Procurize кнопку “AI‑Synthesize” поруч із рядком кожної анкети.
• Показуйте розкривний блок, який містить:
  • Згенеровану відповідь.
  • Вбудовані цитати (наприклад, [Policy: Access Control] зі посиланням на вузол графу).
  • Бейдж версії (v1.3‑2025‑10‑22).

4.6 Моніторинг і постійне удосконалення

Збирайте ці дані у Prometheus, налаштуйте алерти на порогові значення і використовуйте їх для автоматичної підгонки рушія правил.

5. Реальні переваги

1. Зменшення часу — команди повідомляють про 70‑80 % скорочення середнього часу відповіді (з 48 год до ≈10 год).
2. Вища точність — зв’язок з доказами знижує фактичні помилки приблизно на 95 %, оскільки цитати автоматично верифікуються.
3. Документація готова до аудиту — експорт журналу одним кліком задовольняє вимоги SOC 2 та ISO 27001 щодо переліку доказів.
4. Масштабоване повторне використання знань — нові анкети автоматично використовують існуючі докази, уникаючи дублювання зусиль.

У фінтех‑компанії, після впровадження CES, команда управління ризиками постачальників змогла обробляти чотири рази більше анкет без збільшення штатного складу.

6. Питання безпеки та приватності

• Ізоляція даних — векторне сховище і інференс ШІ розміщуються у VPC без виходу в інтернет.
• Zero‑Trust доступ — короткоживучі IAM‑токени для кожної сесії аналітика.
• Диференційна приватність — при використанні зовнішніх розвідувальних стрімів застосовуйте шум для запобігання витоку внутрішніх політик.
• Аудит моделі — логування кожного запиту та відповіді ШІ для майбутніх перевірок комплаєнсу.

7. Майбутні вдосконалення

8. Чек‑ліст для старту

1. Складіть карту існуючих джерел доказів — перелічіть політики, аудити, атестації та розвідкові стріми.
2. Запустіть графову БД і завантажте артефакти разом із метаданими.
3. Створіть векторні представлення та налаштуйте сервіс векторного пошуку.
4. Розгорніть LLM з обгорткою RAG (LangChain або LlamaIndex).
5. Визначте правила комплаєнсу, що відображають ваші унікальні вимоги.
6. Інтегруйте з Procurize — додайте кнопку “AI‑Synthesize” і компонент UI аудиторського журналу.
7. Запустіть пілот на обмеженій групі анкет, вимірюйте затримку, рівень редагування та аудиторські сліди.
8. Ітеративно вдосконалюйте — оновлюйте правила, збагачуйте граф, розширюйте підтримку нових стандартів.

Слідуючи цьому плану, ви перетворите процес, що забирає багато часу, на безперервний, ШІ‑підсилений механізм комплаєнсу, що масштабується разом з вашим бізнесом.