
# محرك مطابقة استبيان البائع المتكيف المدعوم بالذكاء الاصطناعي

تواجه المؤسسات تدفقًا متزايدًا من استبيانات الأمن، وإقرارات البائعين، وتدقيقات الامتثال. كل طلب يستغرق أيامًا، أحيانًا أسابيع، لأن الفرق تحتاج إلى البحث يدويًا عن السياسة الصحيحة، نسخ‑لصق الإجابة، ثم التحقق مرة أخرى من ملاءمتها. تُعامل حلول الأتمتة التقليدية كل استبيان كنموذج ثابت، وتطبق قالبًا موحدًا سريع الزوال مع تطور اللوائح.

**محرك مطابقة استبيان البائع المتكيف من Procurize** يقلب هذا النموذج رأسًا على عقب. من خلال دمج **رسوم معرفة متداولة (KG)** توحّد مستندات السياسات، أدلة التدقيق، والضوابط الصادرة عن الجهات التنظيمية مع **طبقة توجيه مدفوعة بالتعلم المعزز (RL)**، يتعلم المحرك، في الوقت الفعلي، أي أجزاء إجابة تُلبي كل سؤال وارد بأفضل شكل. النتيجة هي سير عمل مُعزّز بالذكاء الاصطناعي يوفّر:

* **اقتراحات إجابة فورية ومراعية للسياق** – يعرِض النظام أكثر كتلة إجابة صلة خلال مليثانية.
* **تعلم مستمر** – كل تعديل بشري يُعيد تغذية النموذج، مما يحسّن التطابقات المستقبلية.
* **مرونة تنظيمية** – يزامن KG المتداولة مع تغذيات خارجية (مثل [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)، [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)، [GDPR](https://gdpr.eu/)) بحيث تُعكس المتطلبات الجديدة فورًا في مجموعة الإجابات.
* **مصدرية بمستوى التدقيق** – كل اقتراح يحمل تجزئة تشفيرية ترتبط بالوثيقة المصدر، مما يجعل سجل التدقيق غير قابل للتغيير.

في ما يلي نستعرض بنية المحرك، الخوارزميات الأساسية التي تحركه، أفضل ممارسات التكامل، وتأثير الأعمال المتوقع.

---

## ١. نظرة عامة على الهندسة المعمارية

يتألف المحرك من أربع طبقات مترابطة بإحكام:

1. **استخلاص المستندات وإنشاء KG** – تُعرَّف كل ملفات PDF للسياسات، ملفات markdown، ومجموعات الأدلة، وتُحوَّل إلى KG **متداولة**. يخزن الرسم البياني عقدًا مثل `PolicyClause`، `ControlMapping`، `EvidenceArtifact`، و`RegulationReference`. تصف الحواف علاقات مثل `covers`، `requires`، و`derivedFrom`.

2. **خدمة التشفير الدلالي** – يُحوَّل كل عقدة في KG إلى متجه عالي الأبعاد باستخدام نموذج لغة متخصص (مثل Llama‑2 المُضبط للغة الامتثال). ينتج ذلك **فهرس بحث دلالي** يتيح استرجاعًا قائمًا على التشابه.

3. **التوجيه المتكيف ومحرك RL** – عند وصول استبيان، يُنتج **مشفر السؤال** تمثيلًا متجهًا. يُقَيِّم **وكيل RL بسياسة التدرج** عقد الإجابة المرشحة، موازنًا بين الصلة، الحداثة، وثقة التدقيق. يختار الوكيل أعلى *k* تطابقات ويرتبها للمستخدم.

4. **التغذية الراجعة وحلقة التحسين المستمر** – يمكن للمراجعين البشريين قبول، رفض أو تعديل الاقتراحات. كل تفاعل يُحدِّث **إشارة مكافأة** تُعاد إلى وكيل RL، ويُطلق إعادة تدريب جزئية لنموذج التشفير.

الرسم البياني أدناه يُصوِّر تدفق البيانات.

```mermaid
graph LR
    subgraph Ingestion
        A["Policy Docs"] --> B["Parser"]
        B --> C["Federated KG"]
    end
    subgraph Embedding
        C --> D["Node Encoder"]
        D --> E["Vector Store"]
    end
    subgraph Routing
        F["Incoming Question"] --> G["Question Encoder"]
        G --> H["Similarity Search"]
        H --> I["RL Ranking Agent"]
        I --> J["Top‑K Answer Suggestions"]
    end
    subgraph Feedback
        J --> K["User Review"]
        K --> L["Reward Signal"]
        L --> I
        K --> M["KG Update"]
        M --> C
    end
    style Ingestion fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Embedding fill:#e8f5e9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Routing fill:#e3f2fd,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Feedback fill:#fff3e0,stroke:#333,stroke-width:1px
```

### ١.١ رسم المعرفة المتداولة

**KG المتداولة** تجمع مصادر بيانات متعددة مع الحفاظ على حدود الملكية. تستضيف كل إدارة (القانونية، الأمن، العمليات) **رسمها الفرعي الخاص** خلف بوابة API. يستخدم المحرك **الاتحاد المتسق للمخطط** للاستعلام عبر هذه الصوامع دون تكرار البيانات، مما يضمن الامتثال لسياسات موضعية البيانات.

الفوائد الأساسية:

* **القابلية للتوسيع** – إضافة مستودع سياسات جديد يقتصر على تسجيل رسم فرعي جديد.
* **الخصوصية** – يمكن إبقاء الأدلة الحساسة داخل البيئة المحلية، مع مشاركة المتجهات فقط.
* **القابلية للتتبع** – كل عقدة تحمل بيانات أصلية (`createdBy`، `lastUpdated`، `sourceHash`).

### ١.٢ التعلم المعزز للتصنيف

يتعامل وكيل RL مع كل اقتراح إجابة كـ **فعل**. تتكون **الحالة** من:

* تمثيل سؤال.
* تمثيلات إجابات مرشحة.
* بيانات سياقية (مثل نطاق تنظيمي، فئة المخاطرة).

يُحسب **المكافأة** من:

* **القبول** (ثنائي 1/0).
* **مسافة التعديل** بين الاقتراح والإجابة النهائية (مكافأة أعلى كلما كانت المسافة أقل).
* **ثقة الامتثال** (درجة مستمدة من تغطية الأدلة).

باستخدام خوارزمية **Proximal Policy Optimization (PPO)**، يقترب الوكيل سريعًا من سياسة تُفضِّل الإجابات ذات الصلة العالية والجهد التحريري المنخفض.

---

## ٢. تفاصيل خط أنابيب البيانات

### ٢.١ استخراج المستندات

تستخدم Procurize **Apache Tika** للـ OCR وتحويل الصيغ، ثم خطوط **spaCy** المخصَّصة لاستخراج أرقام الفقرات، مراجع الضوابط، والاستشهادات القانونية. يُخزن الناتج بصيغة JSON‑LD جاهزًا للادماج في KG.

### ٢.٢ نموذج التشفير

يُدرَّب نموذج التشفير على مجموعة من حوالي 2 مليون جملة امتثال، باستخدام **خسارة تباينية** تدفع الجمل الدلالية المتشابهة للانقرب مع فصل الغير متشابهة. تُجرى **تقطير المعرفة** دوريًا لضمان بقاء النموذج خفيفًا للاستدلال في الوقت الحقيقي (<10 مليثانية لكل استعلام).

### ٢.٣ مخزن المتجهات

تُخزن جميع المتجهات في **Milvus** (أو قاعدة بيانات متجهات مفتوحة المصدر مماثلة). يوفّر Milvus فهرسة **IVF‑PQ** للبحث تحت المليثانية حتى عند مليارات المتجهات.

---

## ٣. أنماط التكامل

تملك معظم الشركات أدوات الشراء، التذاكر، أو GRC (مثل ServiceNow، JIRA، GRC Cloud). تُقدِّم Procurize ثلاث مسارات رئيسية للتكامل:

| النمط               | الوصف                                                                                                      | المثال                                                                      |
|---------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------|
| **مشغّل ويب هوك**   | رفع الاستبيان يُطلق ويب هوك إلى Procurize، وتعود الاقتراحات *k* الأعلى في حمولة الاستجابة.            | نموذج استبيان ServiceNow → ويب هوك → عرض الاقتراحات داخل النموذج.          |
| **اتحاد GraphQL**   | تستعلم الواجهة الحالية حقل GraphQL `matchAnswers`، وتتلقى معرّفات الإجابة وبيانات الأصل.                | لوحة React مخصَّصة تستدعي `matchAnswers(questionId: "Q‑123")`.            |
| **مكوّن SDK**       | SDK للغات (Python، JavaScript، Go) يدمج محرك المطابقة مباشرة في فحوصات الامتثال داخل CI/CD.            | إجراء GitHub Action يتحقق من تغييرات PR مقابل أحدث استبيان أمان.          |

جميع التكاملات تدعم **OAuth 2.0** و**TLS المتبادل** لضمان أمان الاتصال.

---

## ٤. الأثر التجاري

أجرت Procurize تجربة مراقبة مع ثلاث شركات SaaS من Fortune‑500. خلال فترة 90 يومًا:

| المعيار                       | قبل المحرك | بعد المحرك |
|------------------------------|------------|------------|
| متوسط زمن الاستجابة لكل سؤال | 4 ساعات    | **27 دقيقة** |
| نسبة تعديل الإنسان (٪)       | 38 %       | **12 %** |
| معدل الأخطاء في التدقيق      | 5 %        | **<1 %** |
| عدد موظفي فريق الامتثال المطلوب | 6 FTE      | **4 FTE** |

يظهر حساب **العائد على الاستثمار** تخفيض **3.2×** في تكاليف العمالة وتسريع **70 %** في دورات إقناع البائعين – أمر حاسم لإطلاق منتجات سريعة الحركة.

---

## ٥. الأمن والحوكمة

* **برهان الصفر معرفة (ZKP)** – عندما تبقى الأدلة داخل حاوية العميل، يمكن للمحرك التحقق من أن الأدلة تُلبي الضبط دون كشف البيانات الخام.
* **الخصوصية التفاضلية** – تُضاف ضوضاء مُعّدة إلى المتجهات قبل مشاركتها عبر العقد المتداولة، لحماية الأنماط اللغوية الحساسة.
* **سجل تدقيقي غير قابل للتغيير** – يربط كل اقتراح **تجزئة Merkle‑root** لإصدار الوثيقة المصدر، تُخزن على سلسلة كتل ذات صلاحيات لتأكيد عدم التلاعب.

هذه الضمانات تضمن أن المحرك لا يسرّع العملية فحسب، بل يفي أيضًا بالمعايير الصارمة للحوكمة التي تتطلبها الصناعات الخاضعة للرقابة.

---

## ٦. كيفية البدء

1. **استورد مجموعة سياساتك** – استخدم واجهة سطر الأوامر (CLI) لـ Procurize (`prc import`) لتغذية ملفات PDF، markdown، ومجموعات الأدلة.
2. **اضبط الاتحاد** – سجِّل كل رسم فرعي للقسم مع منسّق KG المركزي.
3. **انشر خدمة RL** – شغِّل حزمة Docker‑compose (`docker compose up -d rl-agent vector-db`).
4. **ربط بوابة الاستبيان** – أضف نقطة نهاية ويب هوك إلى نموذج الاستبيان الحالي.
5. **راقب وحسّن** – تُظهر لوحة المتابعة اتجاهات المكافأة، الكمون، ونسب التعديل؛ استخدم هذه البيانات لضبط نموذج التشفير.

يتوفر **بيئة تجريبية** مجانية لمدة 30 يومًا، تُتيح للفرق التجربة دون التأثير على البيانات الإنتاجية.

---

## ٧. الاتجاهات المستقبلية

* **دليل متعدد الوسائط** – دمج لقطات الشاشة الممسوحة، ملفات PDF، ومقاطع الفيديو باستخدام تشفير Vision‑LLM.
* **دمج رسوم تنظيمية متعددة** – دمج رسوم تنظيمية عالمية (مثل EU [GDPR](https://gdpr.eu/)، US [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)) لتمكين امتثال متعدد الدول.
* **سياسات ذاتية الشفاء** – توليد سياسات تلقائيًا عند اكتشاف انحراف بين التغييرات التنظيمية والفقرات الحالية.

من خلال إغناء KG باستمرار وتضييق حلقة التغذية الراجعة للـ RL، تسعى Procurize إلى التحوّل من **محرك مطابقة** إلى **مساعد امتثال** يتنبأ بالأسئلة قبل طرحها.

---

## ٨. الخلاصة

يظهر محرك مطابقة استبيان البائع المتكيف كيف يمكن لـ **رسوم المعرفة المتداولة**، **التشفير الدلالي**، و**التعلم المعزز** أن تتحد لتحوّل عملية تقليدية يدوية وعرضة للأخطاء إلى **سير عمل في الوقت الفعلي، يتعلم ذاتيًا**. تستفيد المنظمات التي تتبنى هذه التقنية من:

* سرعة أكبر في إبرام الصفقات.
* ثقة أعلى في التدقيق.
* انخفاض النفقات التشغيلية.
* أساس قابل للتوسيع لمبادرات الامتثال المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في المستقبل.

إذا كنت مستعدًا لاستبدال الفوضى في جداول البيانات بمحرك إجابات ذكي يمكن الاعتماد عليه، فإن منصة Procurize توفّر مسارًا جاهزًا للبدء — اليوم.