
# AI‑подкрепен Теплови план за зрялост на съответствието и препоръчващ двигател

В свят, където дневно пристигат формуляри за сигурност и регулаторни одити, екипите по съответствие постоянно жонгрират с три конкуриращи се приоритети:

1. **Скорост** – отговаряне на въпросите преди сделката да се задържи.  
2. **Точност** – гарантиране, че всяко твърдение е фактологично и актуално.  
3. **Стратегически инсайт** – разбиране *защо* даден отговор е слаб и как да се подобри.

Най‑новата възможност на Procurize решава всичко тримата, като превръща суровите данни от въпросниците в **Теплови план за зрялост на съответствието**, който не само визуализира пропуските, но и задвижва **AI‑генериран препоръчващ двигател**. Резултатът е живо табло за съответствие, което премества екипите от „реактивно гасене на пожари“ към „проактивно подобрение“.

По-долу ще преминем през цялостния работен процес, подлежащата AI архитектура, визуалния език, изграден с Mermaid, и практическите стъпки за внедряване на тепловата карта в ежедневните процеси по съответствие.

---

## 1. Защо Тепловият план за зрялост е важен

Традиционните табла за съответствие показват **двоично** състояние – *съответства* или *не съответства* – за всеки контрол. Въпреки че са полезни, този подход скрива **дълбочината на зрялост** в организационния пейзаж:

| Измерение                | Двоичен изглед | Изглед на зрялост |
|--------------------------|----------------|-------------------|
| Обхват на контрол        | ✔/✘            | 0‑5 скала (0=няма, 5=пълно интегриран) |
| Качество на доказателствата | ✔/✘            | 1‑10 рейтинг (въз основа на актуалност, произход, пълнота) |
| Автоматизация на процес | ✔/✘            | 0‑100 % автоматизирани стъпки |
| Рисково въздействие (доставчик) | Ниско/Високо | Квантифициран рисков скор (0‑100) |

Тепловата карта агрегират тези нюансирани оценки, позволявайки на ръководството да:

* **Засече концентрирани слабости** – групи от контрол с ниски оценки стават визуално очевидни.  
* **Приоритизира корекция** – комбинира интензитета на теплината (ниска зрялост) с рисковото въздействие, за да създаде подреден списък със задачи.  
* **Следи напредъка във времето** – същата карта може да бъде анимирана месец‑по‑месец, превръщайки съответствието в измеримо пътуване за подобрение.

---

## 2. Високо‑ниво Архитектура

Тепловата карта се захранва от три плътно свързани слоя:

1. **Въвеждане и нормализиране на данни** – сурови отговори от въпросници, политики и доказателства от трети страни се извличат в Procurize чрез конектори (Jira, ServiceNow, SharePoint и др.). Семантичен посредник извлича идентификатори на контролите и ги свързва с унифицирана **Онтология за съответствие**.

2. **AI двигател (RAG + LLM)** – Retrieval‑augmented generation (RAG) запитва базата знания за всеки контрол, оценява доказателствата и генерира две стойности:
   * **Оценка на зрялост** – претеглена композитна оценка за обхват, автоматизация и качество на доказателствата.  
   * **Текст на препоръка** – кратка, изпълнима стъпка, генерирана от фино настроен LLM.

3. **Визуален слой** – диаграма, базирана на Mermaid, рендерира тепловата карта в реално време. Всеки възел представлява семейство контрол (напр. „Управление на достъпа“, „Криптиране на данни“) и е оцветен по спектър от червено (ниска зрялост) до зелено (висока зрялост). При задържане върху възел се показва AI‑генерираната препоръка.

Следната Mermaid диаграма илюстрира потока на данните:

```mermaid
graph TD
    A["Конектори за данни"] --> B["Услуга за нормализация"]
    B --> C["Онтология за съответствие"]
    C --> D["Слой за извличане RAG"]
    D --> E["Услуга за оценка на зрялост"]
    D --> F["Система за препоръки LLM"]
    E --> G["Създател на тепловата карта"]
    F --> G
    G --> H["Потребителски интерфейс на Mermaid тепловата карта"]
    H --> I["Взаимодействие с потребителя"]
    I --> J["Обратна връзка"]
    J --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*Всички етикети на възлите са оградени с двойни кавички, както се изисква.*

---

## 3. Оценяване на измерението „Зрялост“

**Оценката на зрялост** не е произволно число; тя е резултат от проверима формула:

```
Зрялост = w1 * Обхват + w2 * Автоматизация + w3 * КачествоНаДоказателства + w4 * Актуалност
```

* **Обхват** – 0 до 1, базиран на процента от изискваните подпункты, които са покрити.  
* **Автоматизация** – 0 до 1, измерена от пропорцията на стъпки, изпълнени чрез API‑та или ботове.  
* **КачествоНаДоказателства** – 0 до 1, оценено от типа документ (подписан одитен доклад vs. имейл) и проверки за цялост (хеш верификация).  
* **Актуалност** – 0 до 1, където по‑старите доказателства получават по‑малка тежест, за да се насърчи непрекъсната актуализация.

Теглата (`w1‑w4`) са конфигурируеми за всяка организация, позволявайки на отговорниците по сигурност да акцентират върху това, което е най‑важно (например силно регулирана индустрия може да зададе `w3` по‑високо).

### Примерно изчисление

| Контрол | Обхват | Автоматизация | КачествоНаДоказателства | Актуалност | Тегла (0.4,0.2,0.3,0.1) | Оценка |
|---------|--------|---------------|--------------------------|------------|------------------------|--------|
| IAM‑01  | 0.9    | 0.7           | 0.8                      | 0.6        | 0.4·0.9 + 0.2·0.7 + 0.3·0.8 + 0.1·0.6 = **0.79** | 0.79 |

Тепловата карта превръща оценки от 0‑1 в цветова градация: 0‑0.4 = червено, 0.4‑0.7 = оранжево, 0.7‑0.9 = жълто, >0.9 = зелено.

---

## 4. AI‑генерирани препоръки

След като оценката на зрялост е изчислена, **LLM Recommendation Engine** съставя кратък план за корекция. Шаблонът на подканата, съхраняван като преизползваем актив в Prompt Marketplace на Procurize, изглежда така (опростен за илюстрация):

```
You are a compliance advisor. Based on the following control data, provide a single actionable recommendation (max 50 words) that will most improve the maturity score.

Control ID: {{ControlID}}
Current Score: {{MaturityScore}}
Weakest Dimension: {{WeakestDimension}}
Evidence Summary: {{EvidenceSnippet}}
```

Тъй като подканата е **параметризирана**, един и същи шаблон може да обслужва хиляди контролa без нужда от повторно обучение. LLM‑ът е фино настроен върху курирана колекция от ръководства за най‑добри практики в сигурността (NIST CSF, ISO 27001 и др.), за да осигури домейново‑специфичен език.

### Примерен изход

> *Контрол IAM‑01 – Най‑слаба измерение: Автоматизация*  
> **Препоръка:** “Интегрирайте вашия доставчик на идентичност с работния процес за снабдяване чрез SCIM API, за да автоматизирате създаването и премахването на потребителски акаунти за всеки нов запис на доставчик.”

Тези препоръки се появяват като подсказки върху възлите на тепловата карта, позволявайки **един клик** пътека от инсайт към действие.

---

## 5. Интерактивно изживяване за екипите

### 5.1 Сътрудничество в реално време

Потребителският интерфейс на Procurize позволява на множество членове да **съвместно редактират** тепловата карта. При клик върху възел се отваря страничен панел, където могат:

* Да приемат AI‑препоръката или да добавят персонализирани бележки.  
* Да зададат задачата за корекция на отговорен собственик.  
* Да прикачат подкрепящи артефакти (например SOP документи, фрагменти от код).

Всички промени се записват в **незаличима одиторска следа**, съхранена на блокчейн‑подкрепена журнална система за проверка на съответствието.

### 5.2 Анимация на тенденции

Платформата запазва моментна снимка на тепловата карта всяка седмица. Потребителите могат да превключват **времеви плъзгач**, за да анимират картата и да видят мигновено въздействието на изпълнените задачи. Вграден аналитичен уиджет изчислява **Скорост на зрялост** (средно повишаване на оценката на седмица) и маркира застой, който може да изисква внимание от ръководството.

---

## 6. Контролен списък за внедряване

| Стъпка | Описание | Отговорен |
|-------|----------|-----------|
| 1 | Активиране на конекторите за репозиториуми с въпросници (напр. SharePoint, Confluence). | Инженер по интеграция |
| 2 | Съпоставяне на източникови контролни елементи към онтологията на Procurize. | Архитект на съответствието |
| 3 | Конфигуриране на теглата за оценка според регулаторни приоритети. | Ръководител по сигурност |
| 4 | Деплой на услугите RAG + LLM (в облак или on‑prem). | DevOps |
| 5 | Активиране на потребителския интерфейс за тепловата карта в портала на Procurize. | Продуктов мениджър |
| 6 | Обучение на екипите за интерпретиране на цветовете и използване на панела за препоръки. | Координатор на обучението |
| 7 | Настройка на седмичен график за моментни снимки и прагове за известяване. | Операции |

Следване на този списък гарантира **гладко пускане** и незабавен ROI – повечето ранни адоптери съобщават 30 % намаление във времето за отговор на въпросници в рамките на първия месец.

---

## 7. Сигурност и поверителност

* **Изолация на данните** – Корпускулата на доказателствата за всеки наемател остава в отделно пространство, защитено с ролева контрола за достъп.  
* **Zero‑Knowledge доказателства** – Когато външни одитори поискат доказателство за съответствие, платформата може да генерира ZKP, който валидира оценката на зрялост без разкриване на суровите данни.  
* **Диференциална поверителност** – Агрегираните статистики за тепловата карта за междубизнес сравнение се шипят, за да се предотврати изтичане на чувствителна информация за конкретна организация.

---

## 8. Пътна карта за бъдещето

Тепловата карта за зрялост е фундамент за по‑напреднали възможности:

1. **Прогнозиране на бъдещи пропуски** – С помощта на модели за времеви редове се предвиждат къде следващите оценки ще паднат, подтиквайки предварителна корекция.  
2. **Геймификация на съответствието** – Присъждане на „значки за зрялост“ на екипи, които поддържат устойчиво високи оценки.  
3. **Интеграция с CI/CD** – Автоматично блокиране на внедрявания, които биха понижили оценката на зрялост на критични контролни елементи.

Тези разширения поддържат платформата в синхрон с променящия се ландшафт на съответствието и растящите очаквания за **непрекъсната гаранция**.

---

## 9. Ключови изводи

* Визуален **теплови план за зрялост** трансформира суровите данни от въпросници в интуитивна, изпълнима карта на състоянието на съответствието.  
* **AI‑генерираните препоръки** премахват догадките от корекцията, предоставяйки конкретни стъпки за секунди.  
* Комбинацията от **RAG**, **LLM** и **Mermaid** създава живо табло, мащабируемо върху различни рамки, екипи и географии.  
* Вграждането на тепловата карта в ежедневните процеси превръща екипите от реактивно отговаряне в проактивно подобрение, ускорявайки скоростта на сделките и намалявайки риска от одит.

---

## Вижте още

- [NIST Cybersecurity Framework Overview (официален сайт)](https://www.nist.gov/cyberframework)  
- [ISO 27001:2022 – Система за управление на информационната сигурност (ISO)](https://www.iso.org/standard/80002.html)  
- [Mermaid Live Editor – Създавайте и споделяйте диаграми мигновено](https://mermaid.live)