Динамічне картографування договірних пунктів за допомогою ШІ для опитувальників безпеки

Чому важливе картографування договірних пунктів

Опитувальники безпеки — це вхідні ворота B2B SaaS‑угод. Типове запитання виглядає так:

• «Чи шифруєте ви дані в спокої? Наведіть посилання на пункт вашої Угоди про обслуговування.»
• «Який ваш час реакції на інцидент? Наведіть відповідний пункт у вашому Додатку до обробки даних (DPAs).»

Точне відповідання вимагає знайти конкретний пункт серед безлічі контрактів, додатків та політик. Традиційний ручний підхід має три критичні недоліки:

1. Витрата часу – команди безпеки витрачають години на пошук потрібного абзацу.
2. Помилки людини – неправильне посилання може створити прогалини у відповідності або провал аудиту.
3. Застарілі посилання – контракти оновлюються; старі номери пунктів стають невірними, а відповіді в опитувальниках залишаються без змін.

Двигун Dynamic Contractual Clause Mapping (DCCM) вирішує всі три проблеми, перетворюючи сховища контрактів у пошуковий, самопідтримуваний граф знань, який генерує у реальному часі AI‑виконані відповіді на опитувальники.

Основна архітектура DCCM‑двигуна

Нижче наведено високорівневий вигляд конвеєра DCCM. Діаграма використовує Mermaid‑синтаксис для ілюстрації потоку даних і точок прийняття рішень.

  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

Ключові компоненти

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) у поєднанні з договірною точністю

Стандартні LLM часто «галюцинують», коли їх просять надати посилання у контракті. Закріплюючи генерацію на реальних кусках договору, DCCM‑двигун забезпечує фактологічну точність:

1. Вектор запиту – текст питання з опитувальника трансформується у вектор.
2. Топ‑k пошук – FAISS повертає найбільш схожі куска (за замовчуванням k=5).
3. Prompt engineering – отримані фрагменти вставляються у системний підказник, який примушує LLM чітко вказувати джерело:

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. Пост‑обробка – двигун аналізує вихід LLM, перевіряє, чи існує кожна зазначена у графі знань цитата, та додає оцінку впевненості (0–100). Якщо оцінка нижча за поріг (наприклад, 70), відповідь позначається для ручної перевірки.

Прозорий реєстр атрибуції

Аудитори вимагають доказу де була отримана кожна відповідь. DCCM‑двигун записує криптографічно підписаний запис у реєстр для кожного мапінгу:

{
  "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..."
}

Цей реєстр:

• Забезпечує незмінний слід аудиту.
• Підтримує zero‑knowledge proof‑запити, коли регулятор може підтвердити існування цитати без розкриття всього договору.
• Дозволяє policy‑as‑code контроль — якщо пункт анульовано, усі залежні відповіді автоматично маркуються для переоцінки.

Адаптація у реальному часі до «дрифту» пунктів

Контракти — живі документи. Коли пункт змінюється, сервіс виявлення змін оновлює ембедінги ураженого куска, оновлює граф знань і регенерує записи реєстру для всіх відповідей, що посилаються на змінений пункт. Усе це зазвичай займає 2–5 секунд, що гарантує актуальність UI Procurize.

Приклад сценарію

Початковий пункт (версія 1):

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

Оновлений пункт (версія 2):

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

Після зміни:

1. Оновлюються ембедінги пункту.
2. Всі відповіді, що раніше посилалися на “Clause 2.1”, повторно проходять через RAG‑генератор.
3. Якщо новий пункт вводить опціональність, оцінка впевненості може впасти, що спонукає переглядача безпеки підтвердити відповідь.
4. Реєстр фіксує подію дрифту, пов’язуючи старий та новий ідентифікатори пунктів.

Кількісні переваги

Ці цифри демонструють, як один AI‑двигун може перетворити вузьке місце у конкурентну перевагу.

Чек‑ліст для команд безпеки

1. Централізація документів — переконайтесь, що всі контракти зберігаються у машинозчитуваному сховищі (PDF, DOCX або plain‑text).
2. Збагачення метаданих — додайте до кожного контракту теги vendor, type (SA, DPAs, SLA) та effective_date.
3. Контроль доступу — надайте DCCM‑службі права лише на читання; права запису обмежені реєстром атрибуції.
4. Управління політиками — визначте поріг оцінки впевненості (наприклад, > 80 % — автоматичне схвалення).
5. Людина у циклі (HITL) — призначте співробітника з комплаєнсу для обробки відповідей з низькою впевненістю.
6. Безперервний моніторинг — включіть сповіщення про події дрифту пунктів, що перевищують ризиковий поріг.

Дотримання цього чек‑ліста забезпечує гладке впровадження та максимізацію ROI.

Дорожня карта

Висновок

Динамічне картографування договірних пунктів з’єднує юридичний текст і вимоги опитувальників безпеки. Поєднуючи Retrieval‑Augmented Generation з семантичним графом знань, незмінним реєстром атрибуції та детекцією дрифту у реальному часі, Procurize дає можливість командам безпеки відповідати впевнено, скорочувати час підготовки та задовольняти аудитори — все це автоматично оновлюючи контракти.

Для SaaS‑компаній, які прагнуть швидше вигравати корпоративні угоди, DCCM‑двигун вже не «приємний бонус», а необхідна конкурентна перевага.