עוזר AI שיתופי בזמן אמת לשאלונים בטחוניים

בעולם SaaS המהיר, שאלונים בטחוניים הפכו לשומרי שער לכל עסקה חדשה. ספקים, מבקרים ולקוחות ארגוניים דורשים תשובות מדויקות ומעודכנות למספר רב של שאלות ציות, ותהליך העבודה המסורתי נראה כך:

1. איסוף את השאלון מהקונה.
2. הקצאה של כל שאלה למומחה בתחום.
3. חיפוש במסמכי מדיניות פנימיים, בתשובות קודמות ובקבצי ראיות.
4. טיוטה של תשובה, הפצתה לביקורת ולבסוף הגשה.

אפילו עם פלטפורמה כמו Procurize שמרכזת מסמכים ועוקבת אחרי משימות, הצוותים עדיין מבזבזים שעות בחיפוש אחר הפיסקה המדויקת, העתקתה לתשובה ובדיקה ידנית של גרסאות. התוצאה? עסקאות מתעכבות, תשובות לא עקביות, ותור ציות שמעולם לא נעלם.

מה אם עוזר AI בזמן אמת יישב בתוך סביבת העבודה של השאלון, ידבר עם הצוות, ימשוך את קטע המדיניות המתאים, יציע תשובה מלוטשת, וייתיר את השיחה כקבילות? להלן נבקר בקונספט, נצלול לארכיטקטורה, ונראה כיצד ניתן לממש את הרעיון בתוך Procurize.

למה עוזר מבוסס צ’אט מהווה שינוי משמעותי

באמצעות הפיכת תהליך השאלון לחוויה שיחית, הצוותים אינם נדרשים לעבור בין כלים שונים. העוזר הופך לדבק המחבר בין מאגר המסמכים, מנהל המשימות וערוץ התקשורת – והכל בזמן אמת.

תכונות מרכזיות של העוזר

1. יצירת תשובות מודעות הקשר

   • כאשר משתמש כותב “כיצד מצפינים נתונים במנוחה?”, העוזר מפענח את השאלה, משייך אותה לחלקים רלוונטיים במדיניות (לדוגמה, “מדיניות הצפנת נתונים גרסה 3.2”), וטיוט תשובה תמציתית.

2. קישור ראיות בזמן אמת

   • ה‑AI מציע את הקובץ המדויק (למשל, “Encryption‑Certificate‑2024.pdf”) ומשייך קישור או קטע מוטמע ישירות לתשובה.

3. אימות גרסה ותפוגה

   • לפני אישור הצעת תשובה, העוזר בודק את תאריך ההוצאה של המסמך ומתריע אם הוא צריך חידוש.

4. ביקורת משותפת

   • חברי הצוות יכולים @להזכיר מבקרים, להוסיף הערות, או לבקש “חוות דעת שנייה” מה‑AI לניסוח חלופי.

5. יומן שיחה מוכן לביקורת

   • כל אינטראקציה, הצעה וקבלה מתועדת, מתוזמנת, ומשויכת לפריט השאלון לצורך ביקורות עתידיות.

6. חיבורים אינטגרטיביים

   • Webhooks משיגים תשובות מאושרות חזרה לשדות המענה המבניים של Procurize, והעוזר ניתן להפעיל משירותי Slack, Microsoft Teams, או ישירות בממשק ה‑web.

סקירת ארכיטקטורת המערכת

להלן זרימת התהליך ברמת העל ההיא, מוצגת בדיאגרמת Mermaid. כל תוויות הצמתים מקופלות במרכאות כפולות כפי שנדרש.

  flowchart TD
    A["המשתמש פותח שאלון ב‑Procurize"] --> B["ווידג'ט עוזר AI נטען"]
    B --> C["המשתמש שואל שאלה בצ'אט"]
    C --> D["שכבת NLP מחלץ כוונה וישויות"]
    D --> E["שירות שליפת מדיניות שולח שאילתא לחנות המסמכים"]
    E --> F["קטעי מדיניות רלוונטיים מוחזרים"]
    F --> G["LLM יוצר תשובה טיוטה עם ציטוטים"]
    G --> H["העוזר מציג טיוטה, קישורים לראיות ובדיקות גרסה"]
    H --> I["המשתמש מקבל, עורך, או מבקש תיקון"]
    I --> J["תשובה מאושרת נשלחת למנוע המענה של Procurize"]
    J --> K["התשובה נשמרת, נוצר רישום יומן ביקורת"]
    K --> L["הצוות מקבל התראה ויכול להגיב"]

רכיבים מרכזיים

מדריך יישום

1. הקמת אינדקס המסמכים

1. חילוץ טקסט – השתמשו בכלי כמו Apache Tika כדי לחלץ טקסט מתוך PDF, Word ו‑Markdown.
2. חלוקה לחלקים – פצל כל מסמך לחלקים של כ‑300 מילים, תוך שמירה על שם הקובץ, גרסה ומספרי עמוד.
3. הטמעה – הפק וקטור אמבדינגים עם מודל קוד פתוח (למשל sentence‑transformers/all‑mini‑lm‑L6‑v2). אחסנו את הווקטורים בבסיס נתונים וקטורי כגון Pinecone או Qdrant.
4. מטא‑דטה – צרפו שדות מטא‑דטה: policy_name, version, effective_date, expiry_date.

from tqdm import tqdm
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import pinecone

# קוד מדורג להמחשה בלבד
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-mini-lm-L6-v2")
model = AutoModel.from_pretrained("sentence-transformers/all-mini-lm-L6-v2")

def embed_chunk(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
    embeddings = model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1).detach().cpu().numpy()
    return embeddings.squeeze()

# העלאת קטעים לבסיס Pinecone
for chunk in tqdm(chunks):
    vec = embed_chunk(chunk["text"])
    pinecone.upsert(
        id=chunk["id"],
        vector=vec,
        metadata=chunk["metadata"]
    )

2. בניית שכבת כוונות NLP

שכבה זו מבחינה סוג שאלה (חיפוש מדיניות, בקשת ראייה, בקשת הבהרה) ומחלצת ישותיות מרכזיות. ניתן להגיע ל‑>94 % דיוק עם מודל BERT משוקלל על 2 000 פריטי שאלון מתוייגים.

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("text-classification", model="distilbert-base-uncased-finetuned-qa")

def parse_question(question):
    result = classifier(question)[0]
    intent = result["label"]
    entities = re.findall(r"\b(encryption|access control|backup|retention)\b", question, flags=re.I)
    return {"intent": intent, "entities": entities}

3. תכנות Prompt למודל השפה

Prompt מערכת שמבטיח שה‑AI מקפיד על טון צייתני:

אתה עוזר AI בתחום הציות. ספק תשובות תמציתיות (עד 150 מילים) לשאלוני אבטחה. תמיד:
- הפנה למספר סעיף המדיניות המדויק.
- כלול קישור לגרסה העדכנית של המדיניות.
- השתמש בסגנון החברה: גוף שלישי, זמן הווה.
אם אינך בטוח, שאל את המשתמש להבהרה.

קריאה לדגם (למשל gpt‑4o-mini או LLaMA 2 13B):

def generate_answer(question, snippets):
    system_prompt = open("assistant_prompt.txt").read()
    user_prompt = f"Question: {question}\nRelevant policy excerpts:\n{snippets}"
    response = client.chat_completion(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_prompt}
        ],
        temperature=0.2
    )
    return response.choices[0].message.content

4. אימות בזמן אמת

לפני הצגת הטיוטה, שירות האימות בודק:

def validate_snippet(snippet_meta):
    today = datetime.date.today()
    if snippet_meta["expiry_date"] and today > snippet_meta["expiry_date"]:
        return False, f"המדיניות פגה בתאריך {snippet_meta['expiry_date']}"
    return True, "תקינה"

אם האימות נכשל, העוזר מציע את הגרסה החדשה ביותר ומוסיף תג “נדרש עדכון מדיניות”.

5. סגירת הלולאה – כתיבה חזרה ל‑Procurize

Procurize מציע endpoint REST /api/questionnaires/{id}/answers. העוזר שולח בקשת PATCH עם התשובה המוגמרת, מצרף מזהי ראיות, ורושם את הפעולה ביומן.

PATCH /api/questionnaires/1234/answers/56 HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <token>

{
  "answer_text": "כל הנתונים המוצמדים מוצפנים באמצעות AES‑256 GCM בהתאם למדיניות #SEC‑001, גרסה 3.2 (תפוגה בינואר 2024). ראה קובץ Encryption‑Certificate‑2024.pdf המצורף.",
  "evidence_ids": ["ev-9876"],
  "assistant_log_id": "log-abc123"
}

המערכת מודעת את המבקר הממונה, שמאפשר אישור או בקשת שינוי ישירות בממשק – ללא צורך לעזוב את הצ’אט.

תועלות בעולם האמיתי: מדדים מניסיונות מוקדמים

הנתונים מקורם בפיילוט עם שלוש חברות SaaS בינוניות שדיווחו על שאלוני SOC 2 ו‑ISO 27001. הרווח הגדול ביותר היה יומן השיחה המוכן לביקורת, שהפחית משמעותית את הצורך בגיליון “מי אמר מה”.

מדריך התחלה למשתמשי Procurize

1. הפעלת העוזר AI – בלוח הניהול, הפעלו שיתוף פעולה AI תחת Integrations → AI Features.
2. חיבור מאגר המסמכים – קשרו את אחסון הענן שלכם (AWS S3, Google Drive, Azure Blob) שבו ממוקמות המדיניות. Procurize יריץ באופן אוטומטי את צינור האינדוקס.
3. הזמנת משתמשים – הוסיפו משתמשים לתפקיד AI Assist; הם יראו בועת צ’אט בכל דף שאלון.
4. הגדרת ערוצי התראה – ספקו כתובות webhook של Slack או Teams לקבלת התראות “תשובה מוכנה לביקורת”.
5. שאלת בדיקה – פתחו שאלון קיים, כתבו שאלה לדוגמה (“מה תקופת שמירת הנתונים שלכם?”) וצפו בתגובה של העוזר.
6. ביקורת ואישור – השתמשו בכפתור Accept כדי לדחוף את התשובה לשדות המענה המבניים. השיחה תתווסף תחת לשונית Audit Log.

טיפ: התחילו עם קבוצת מדיניות מצומצמת (לדוגמה, הצפנת נתונים ובקרת גישה) כדי לאמת רלוונטיות לפני הרחבה לכל ספריית הציות.

שיפורים מתוכננים לעתיד

פיתוחים אלה יקפצו את העוזר AI ממייעל פרודוקטיביות ליועץ אסטרטגי לצייתנות.

מסקנה

שאלונים בטחוניים רק ילכו ויהיו מסובכים יותר ככל שהרגולציות יתחזקו והקונים ידרשו תובנות מעמיקות יותר. חברות שממשיכות להסתמך על שיטות העתק‑הדבק ידניות יפגשו במחזורים ארוכים יותר, חשיפה לביקורות, ועלויות תפעוליות גבוהות.

עוזר AI שיתופי בזמן אמת פותר את נקודות הכאב האלו על‑ידי:

• הצעת תשובות מלוות במדיניות באופן מיידי.
• שמירת כל המעורבים באותו הקשר שיחתי.
• מתן יומן ביקורת בלתי ניתן למחיקה.
• אינטגרציה חלקה עם זרימת העבודה של Procurize וכלים חיצוניים.

הטמעת העוזר בערכת הציות שלכם היום לא רק קיצצית את זמן המענה לשאלון ב‑80 %, אלא גם מטיפה את היסוד לתוכנית צייתנות חכמה, מבוססת נתונים, שגדלה יחד עם העסק.

מוכנים לחוויית העתיד בטיפול בשאלונים? הפעילו את עוזר AI ב‑Procurize ותראו את צוות האבטחה שלכם משיב בביטחון – ישירות בצ’אט.