AI‑двигун рішень для пріоритетизації та оцінки ризику анкет постачальників у реальному часі

Анкети безпеки, аудити відповідності та оцінки постачальників — це важливі «ворота» для кожної B2B SaaS‑угоди. Однак ручна триажування вхідних запитів часто створює приховані витрати: затримка угод, розпорошене уявлення про ризик та перевантажені команди з відповідності. Procurize вже пропонує єдину платформу для організації анкет, а наступний еволюційний крок — шар прийняття рішень, який знає яку анкету вирішити коли і наскільки ризикованим є кожен постачальник.

У цій статті розглянуто дизайн, реалізацію та бізнес‑вплив AI‑двигуна рішень, який:

1. Збирає сигнали постачальників у реальному часі (звіти SOC 2, сертифікати ISO 27001, атестації DPO згідно GDPR).
2. Оцінює ризик за допомогою гібридної Graph Neural Network (GNN) + Bayesian‑моделі.
3. Пріоритезує розподіл анкет через планувальник, який навчається підкріпленням.
4. Передає рішення у спільний робочий простір Procurize для безшовного виконання.

Після ознайомлення ви зрозумієте, як перетворити море запитів у даними‑керований, постійно оптимізований робочий процес, який скорочує цикл відповіді до 70 % і підвищує точність відповідей.

Чому важлива пріоритетизація в реальному часі

Двигун рішень усуває підхід «один розмір підходить всім», постійно переоцінюючи ризик постачальника та потужність команди. Результат — живий список пріоритетів, який змінюється у міру появи нових доказів, саме те, що потрібно сучасним організаціям, орієнтованим на безпеку.

Огляд архітектури

Нижче — схематична діаграма Mermaid, що ілюструє ключові компоненти та потоки даних AI‑двигуна рішень, тісно інтегрованого з існуючою платформою Procurize.

  graph LR
    subgraph Data Ingestion
        A[""Real‑Time Vendor Signals""]
        B[""Policy Repository""]
        C[""Threat Intel Feed""]
        A --> D[""Event Stream (Kafka)""]
        B --> D
        C --> D
    end

    subgraph Risk Scoring
        D --> E[""Feature Store (Delta Lake)""]
        E --> F[""Hybrid GNN + Bayesian Model""]
        F --> G[""Risk Score (0‑100)""]
    end

    subgraph Prioritization Scheduler
        G --> H[""Reinforcement Learning Agent""]
        H --> I[""Priority Queue""]
        I --> J[""Task Dispatcher (Procurize)""]
    end

    subgraph Feedback Loop
        J --> K[""User Action & Feedback""]
        K --> L[""Reward Signal (RL)""]
        L --> H
    end

Усі підписи вузлів взяті в подвійні лапки, як вимагає синтаксис Mermaid.

Ключові елементи

1. Event Stream – Apache Kafka (або Pulsar) захоплює кожну зміну: нові аудиторські звіти, сповіщення про вразливості, оновлення контрактів.
2. Feature Store – Централізований Delta Lake містить інженерні ознаки (наприклад, вік постачальника, зрілість контролів, рівень експозиції).
3. Гібридна GNN + Bayesian‑модель – GNN поширює ризик по графу знань контролів, а Bayesian‑компонент вносить регуляторні пріоритети.
4. RL‑планувальник – Алгоритм багаторукового бандита навчається, які корекції пріоритету призводять до швидшого закриття угод або зниження ризику, використовуючи реальні нагороди з петлі зворотного зв’язку.
5. Task Dispatcher – За допомогою API Procurize двигун надсилає високопріоритетні завдання безпосередньо у панель відповідального співробітника.

Збір даних у реальному часі

1. Сигнали постачальника

• Артфакти відповідності: звіти SOC 2 Type II, сертифікати ISO 27001, атестації DPO згідно GDPR.
• Оперативна телеметрія: CloudTrail‑логи, повідомлення SIEM, інвентаризація активів.
• Зовнішня розвідка: потоки CVE, монітори темної мережі, оцінки ризику третіх сторін.

Усі сигнали нормалізуються у канонічну JSON‑схему та публікуються у Kafka‑топіки vendor.signals, policy.updates, threat.intel.

2. Інженерія ознак

Spark Structured Streaming постійно збагачує сирі події:

from pyspark.sql import functions as F

# Приклад: обчислення кількості днів з останнього аудиту
df = spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "vendor.signals").load()
parsed = df.selectExpr("CAST(value AS STRING) as json").select(F.from_json("json", schema).alias("data"))
features = parsed.withColumn(
    "days_since_audit",
    F.datediff(F.current_date(), F.col("data.last_audit_date"))
)
features.writeStream.format("delta").option("checkpointLocation", "/tmp/checkpoints").start("/mnt/feature-store")

Отримана таблиця Delta Lake стає джерелом для ризикової моделі.

AI‑модуль оцінки ризику

Гібридна графова нейронна мережа

Граф знань «постачальник‑контроль» зв’язує сутності:

• Vendor → Controls (наприклад, “Vendor X implements Encryption‑at‑Rest”).
• Control → Regulation (наприклад, “Encryption‑at‑Rest satisfies GDPR Art. 32”).
• Control → Evidence (наприклад, “Evidence #1234”).

За допомогою PyG (PyTorch Geometric) двошарова GCN поширює ризик:

import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv

class RiskGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hidden_dim, out_dim):
        super().__init__()
        self.conv1 = GCNConv(in_dim, hidden_dim)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, out_dim)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = torch.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = torch.sigmoid(self.conv2(x, edge_index))
        return x

Вектор x — це нормалізована оцінка ризику для кожного вузла постачальника.

Bayesian‑пріор

Регуляторні експерти задають пріори (наприклад, “всі постачальники, що працюють з PHI, мають базовий ризик 0.65”). Bayesian‑оновлення поєднує ці пріори з постеріорами GNN:

[ P(Risk | Data) = \frac{P(Data | Risk) \cdot P(Risk)}{P(Data)} ]

Реалізація через pymc3 генерує додатковий інтервал довіри до точкової оцінки.

Планувальник пріоритетів із підкріплювальним навчанням

Формулювання багаторукового бандита

Кожна рука відповідає пріоритетному рівню (наприклад, Терміново, Високий, Середній, Низький). Агент обирає рівень для конкретної анкети, спостерігає нагороду (закриття угоди, зниження ризику, задоволеність аналітика) та оновлює свою політику.

import numpy as np

class BanditAgent:
    def __init__(self, n_arms=4):
        self.n = n_arms
        self.counts = np.zeros(n_arms)
        self.values = np.zeros(n_arms)

    def select_arm(self):
        epsilon = 0.1
        if np.random.rand() > epsilon:
            return np.argmax(self.values)
        else:
            return np.random.randint(0, self.n)

    def update(self, chosen_arm, reward):
        self.counts[chosen_arm] += 1
        n = self.counts[chosen_arm]
        value = self.values[chosen_arm]
        self.values[chosen_arm] = ((n - 1) / n) * value + (1 / n) * reward

Сигнал нагороди агрегує кілька KPI:

• Time‑to‑Answer (TTA) — скорочення часу відповіді.
• Risk‑Score Alignment — наскільки відповідь зменшує розрахований ризик.
• User‑Feedback Score — оцінка аналітика щодо релевантності завдання.

Безперервне навчання

Кожні 5 хвилин агент переучується на останньому батчі нагород, збережених у таблиці reward Delta Lake. Оновлена політика миттєво застосовується до Priority Queue, змінюючи розподіл наступних завдань.

Інтеграція з Procurize

Procurize вже надає API:

• /api/v1/questionnaires – список, створення, оновлення анкет.
• /api/v1/tasks/assign – призначення анкети користувачу/команді.
• Webhook‑и для подій завершення завдань.

AI‑двигун взаємодіє через легку обгортку FastAPI:

import httpx

async def dispatch_task(vendor_id, priority):
    payload = {
        "vendor_id": vendor_id,
        "priority": priority,
        "due_date": (datetime.utcnow() + timedelta(days=2)).isoformat()
    }
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        await client.post("https://api.procurize.com/v1/tasks/assign", json=payload, headers=auth_header)

Коли анкета позначається виконаною, вебхук Procurize оновлює таблицю нагород, завершуючи петлю зворотного зв’язку.

Бізнес‑переваги

Сумарний ефект швидших відповідей, кращої оцінки ризику та задоволених аналітиків перетворюється у вимірюване збільшення доходу та зниження витрат на відповідність.

План впровадження (12‑тижневий спринт)

Ключові критерії успішності: затримка моделі < 500 мс, збіжність планувальника за 200 взаємодій, якість даних у Feature Store ≥ 80 %.

Перспективи розвитку

1. Розширення на федеративне навчання — дозволити кільком SaaS‑партнерам спільно підвищувати модель ризику без обміну сирими даними.
2. Шар пояснювального ШІ — автоматично генерувати природномовні обґрунтування (наприклад, “Vendor X отримав високий бал через недавнє CVE‑2024‑1234”).
3. Інтеграція Zero‑Trust — поєднати двигун з Zero‑Trust‑мережею для автоматичного надання мінімальних прав доступу до доказів.
4. Цифровий двійник регуляторів — симулювати майбутні регуляторні сценарії та проактивно коригувати пріоритети.

AI‑двигун стане «мозком» проактивної екосистеми відповідності, переміщуючи фокус з реактивного заповнення анкет на передбачуване управління ризиком.

Висновок

Автоматизація відповідей на анкети — лише половина справи. Справжня конкурентна перевага полягає в знанні, яку анкету відповідати першою і чому. Поєднуючи збір даних у реальному часі, графову оцінку ризику та планувальник, що навчається підкріпленням, AI‑двигун перетворює функцію відповідності з вузького місця у стратегічний прискорювач.

Впровадження цього двигуна надбудови над спільним простором Procurize дає змогу командам безпеки, юридичним та продажам працювати синхронно, швидше укладати угоди та залишатися попереду постійно змінюваних регуляторних вимог. У світі, де секунди мають значення, AI‑драйвований, ризик‑орієнтований список пріоритетів — це наступний обов’язковий шар сучасної автоматизації відповідності.

Дивіться також

• NIST SP 800‑53 Rev 5 – Risk Management Framework
• ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management
• Google Cloud Blog: Building Real‑Time ML Pipelines with Kafka and Vertex AI