
# Μηχανή Απόφασης AI για Προτεραιοποίηση Ερωτηματολογίων Προμηθευτών σε Πραγματικό Χρόνο και Αξιολόγηση Κινδύνου

Τα ερωτηματολόγια ασφαλείας, οι έλεγχοι συμμόρφωσης και οι εκτιμήσεις προμηθευτών αποτελούν βασικούς φραγμονούς για κάθε συναλλαγή B2B SaaS. Ωστόσο, η χειροκίνητη τριζαρίσματος των εισερχόμενων αιτήσεων συχνά δημιουργεί κρυφό κόστος: καθυστερημένες συμφωνίες, κατακερματισμένη εικόνα κινδύνου και υπερφορτωμένες ομάδες συμμόρφωσης. Η **Procurize** ήδη παρέχει ένα ενοποιημένο κέντρο για την οργάνωση ερωτηματολογίων, αλλά το επόμενο εξελικτικό βήμα είναι ένα *επίπεδο λήψης αποφάσεων* που γνωρίζει **ποιο** ερωτηματολόγιο να αντιμετωπίσει **πότε**, και **πόσο** επικίνδυνος είναι πραγματικά κάθε προμηθευτής.

Αυτό το άρθρο σας καθοδηγεί μέσα από το σχεδιασμό, την υλοποίηση και τον επιχειρηματικό αντίκτυπο μιας **Μηχανής Απόφασης AI** που:

1. **Εισάγει σήματα προμηθευτών σε πραγματικό χρόνο** ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) reports, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) certificates, [GDPR](https://gdpr.eu/) DPO attestations).  
2. **Αξιολογεί τον κίνδυνο χρησιμοποιώντας ένα υβριδικό Γραφικό Νευρωνικό Δίκτυο (GNN) + Μοντέλο Bayesian**.  
3. **Προτεραιοποιεί τις αναθέσεις ερωτηματολογίων μέσω ενός χρονοπρογραμματιστή ενισχυτικής μάθησης**.  
4. **Τροφοδοτεί τις αποφάσεις πίσω στο συνεργατικό χώρο εργασίας της Procurize για απρόσκοπτη εκτέλεση**.

Στο τέλος, θα κατανοήσετε πώς να μετατρέψετε μια θάλασσα αιτήσεων σε μια δεδομενο‑οδηγούμενη, συνεχώς βελτιστοποιημένη ροή εργασίας που συντομεύει τους κύκλους απόκρισης έως και **70 %** ενώ αυξάνει την ακρίβεια των απαντήσεων.

---

## Γιατί η Προτεραιοποίηση σε Πραγματικό Χρόνο Έχει Σημασία

| Σημείο Πόνου | Παραδοσιακή Προσέγγιση | Μετασχηματισμός με AI |
|--------------|--------------------------|--------------------------|
| **Αιχμώδης όγκος** κατά τις γύρους χρηματοδότησης ή τις κυκλοφορίες προϊόντων | Ουρά κατά σειρά προτεραιότητας (πρώτος έφτασε πρώτος εξυπηρετήθηκε) | Δυναμικός προγραμματισμός με γνώση φορτίου |
| **Τυφά σημεία κινδύνου** – οι ομάδες αντιμετωπίζουν όλους τους προμηθευτές εξίσου | Χειροκίνητη αξιολόγηση κινδύνου (συχνά παλιά) | Συνεχής αξιολόγηση κινδύνου με ζωντανά δεδομένα |
| **Σπατάλη πόρων** – νέοι αναλυτές απαντούν σε ερωτηματολόγια χαμηλής σημασίας | Ανάθεση βάσει κανόνων | Κατανομή εργασιών βάσει δεξιοτήτων |
| **Τριβές στη συμφωνία** – αργές απαντήσεις προκαλούν χαμένες ευκαιρίες | Αντιδραστική παρακολούθηση | Προληπτικές ειδοποιήσεις για προμηθευτές υψηλής αξίας |

Μια μηχανή απόφασης εξαλείφει τη νοοτροπία «μία λύση για όλους» επανεκτιμώντας συνεχώς τόσο τον **κίνδυνο του προμηθευτή** όσο και την **ικανότητα της ομάδας**. Το αποτέλεσμα είναι μια *ζωντανή λίστα προτεραιοτήτων* που εξελίσσεται καθώς εμφανίζονται νέες αποδείξεις—ακριβώς αυτό που χρειάζονται οι σύγχρονοι οργανισμοί που δίνουν προτεραιότητα στην ασφάλεια.

---

## Επισκόπηση Αρχιτεκτονικής

Παρακάτω φαίνεται ένα διαγράφημα Mermaid υψηλού επιπέδου που απεικονίζει τα βασικά στοιχεία και τις ροές δεδομένων της Μηχανής Απόφασης AI, ενσωματωμένη στενά με την υπάρχουσα πλατφόρμα Procurize.

```mermaid
graph LR
    subgraph "Εισαγωγή Δεδομένων"
        A["Σήματα Προμηθευτών σε Πραγματικό Χρόνο"]
        B["Αποθετήριο Πολιτικών"]
        C["Στρώμα Πληροφοριών Απειλών"]
        A --> D["Ροή Συμβάντων (Kafka)"]
        B --> D
        C --> D
    end

    subgraph "Αξιολόγηση Κινδύνου"
        D --> E["Αποθήκη Χαρακτηριστικών (Delta Lake)"]
        E --> F["Υβριδικό GNN + Μοντέλο Bayesian"]
        F --> G["Βαθμολόγηση Κινδύνου (0‑100)"]
    end

    subgraph "Προγραμματιστής Προτεραιοποίησης"
        G --> H["Πράκτορας Ενισχυτικής Μάθησης"]
        H --> I["Ουρά Προτεραιότητας"]
        I --> J["Αποστολέας Εργασιών (Procurize)"]
    end

    subgraph "Βρόχος Ανατροφοδότησης"
        J --> K["Δράση & Ανατροφοδότηση Χρήστη"]
        K --> L["Σήμα Ανταμοιβής (RL)"]
        L --> H
    end
```

*Όλες οι ετικέτες κόμβων είναι στα διπλά εισαγωγικά, όπως απαιτείται για τη σύνταξη Mermaid.*

### Κύρια Στοιχεία

1. **Ροή Συμβάντων** – Apache Kafka (ή Pulsar) καταγράφει κάθε αλλαγή: νέα έγγραφα ελέγχου, ειδοποιήσεις ευπάθειας, ενημερώσεις συμβάσεων.  
2. **Αποθήκη Χαρακτηριστικών** – Κεντρικό Delta Lake διατηρεί επεξεργασμένα χαρακτηριστικά (π.χ., ηλικία προμηθευτή, ωριμότητα ελέγχου, επίπεδο έκθεσης).  
3. **Υβριδικό μοντέλο GNN + Bayesian** – Το GNN διαδίδει τον κίνδυνο μέσω ενός γράφου γνώσης συνδεδεμένων ελέγχων, ενώ το Bayesian στοιχείο ενσωματώνει προγενέστερη κανονιστική γνώση.  
4. **Προγραμματιστής RL** – Ένας αλγόριθμος multi‑armed bandit μαθαίνει ποιες προσαρμογές προτεραιότητας οδηγούν στην ταχύτερη *κλείσιμο συμφωνίας* ή *μείωση κινδύνου*, χρησιμοποιώντας ανταμοιβές από το βρόχο ανατροφοδότησης.  
5. **Αποστολέας Εργασιών** – Χρησιμοποιώντας το API της Procurize, η μηχανή στέλνει άμεσα εισιτήρια ερωτηματολογίων υψηλής προτεραιότητας απευθείας στον κατάλληλο πίνακα ελέγχου ενδιαφερόμενου.

---

## Εισαγωγή Δεδομένων σε Πραγματικό Χρόνο

### 1. Σήματα Προμηθευτών

- **Έγγραφα συμμόρφωσης**: [SOC 2] reports, [ISO 27001] certificates, [GDPR] DPO attestations.  
- **Τηλεμετρία λειτουργίας**: CloudTrail logs, SIEM alerts, asset inventories.  
- **Εξωτερική νοημοσύνη**: CVE feeds, dark‑web breach monitors, third‑party risk scores.

Όλα τα σήματα κανονικοποιούνται σε ένα **καναονικό σχήμα JSON** και δημοσιεύονται σε θέματα Kafka με ονόματα `vendor.signals`, `policy.updates`, και `threat.intel`.

### 2. Feature Engineering

Μια εργασία Spark Structured Streaming εμπλουτίζει συνεχώς τα ακατέργαστα συμβάντα:

```python
from pyspark.sql import functions as F

# Example: calculate days since last audit
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")
```

Ο παραγόμενος **πίνακας Delta Lake** γίνεται η πηγή για το μοντέλο κινδύνου.

---

## Μηχανή Αξιολόγησης Κινδύνου AI

### Hybrid Graph Neural Network

Ο παρακάτω κώδικας δημιουργεί ένα απλό 2‑layer GCN:

```python
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
```

Το **knowledge graph** συνδέει οντότητες:

- **Προμηθευτής → Έλεγχοι** (π.χ., “Ο Προμηθευτής X εφαρμόζει Κρυπτογράφηση‑σε‑Αποθήκευση”).  
- **Έλεγχος → Κανονισμός** (π.χ., “Η Κρυπτογράφηση‑σε‑Αποθήκευση ικανοποιεί το άρθρο 32 του GDPR”).  
- **Έλεγχος → Απόδειξη** (π.χ., “Απόδειξη #1234”).

### Bayesian Prior Layer

Οι ειδικοί παρέχουν **προγενέστερες** τιμές (π.χ., “Όλοι οι προμηθευτές που διαχειρίζονται PHI ξεκινούν με βασικό κίνδυνο 0.65”). Μια Bayesian ενημέρωση συγχωνεύει αυτές τις προγενέστερες με τις εκτιμήσεις του GNN, προσφέροντας **διάστημα εμπιστοσύνης** μαζί με την τελική βαθμολογία.

---

## Προγραμματιστής Προτεραιοποίησης με Ενισχυτική Μάθηση

### Multi‑Armed Bandit Formulation

Κάθε **βραχίονας** αντιστοιχεί σε μια προτεραιότητα (π.χ., **Urgent**, **High**, **Medium**, **Low**). Ο πράκτορας επιλέγει την προτεραιότητα για ένα δεδομένο ερωτηματολόγιο, παρατηρεί μια **ανταμοιβή** (κλειστή συμφωνία, μείωση κινδύνου, ικανοποίηση αναλυτή) και ενημερώνει την πολιτική του.

```python
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
```

#### Σήμα Ανταμοιβής

Η **ανταμοιβή** συγκεντρώνει πολλαπλούς ΔΔΚ:

- **Μείωση χρόνου‑απάντησης (TTA)**.  
- **Στοίχιση Βαθμολογίας Κινδύνου** (πόσο καλά η απάντηση μειώνει τον υπολογιζόμενο κίνδυνο).  
- **Σκορ Ανατροφοδότησης Χρήστη** (αξιολόγηση της σχετικότητας της εργασίας από τον αναλυτή).

Κάθε 5 λεπτά ο πράκτορας RL επανεκπαιδεύεται με την πιο πρόσφατη παρτίδα ανταμοιβών αποθηκευμένη σε **πίνακα ανταμοιβών Delta Lake**. Η ενημερωμένη πολιτική προωθείται στην υπηρεσία **Ουρά Προτεραιότητας**, επηρεάζοντας αμέσως τις επόμενες αναθέσεις.

---

## Ενσωμάτωση με την Procurize

Η **Procurize** παρέχει τα ακόλουθα API:

- **`/api/v1/questionnaires`** – λίστα, δημιουργία, ενημέρωση ερωτηματολογίων.  
- **`/api/v1/tasks/assign`** – ανάθεση ερωτηματολογίου σε χρήστη/ομάδα.  
- Webhooks για γεγονότα ολοκλήρωσης εργασιών.

```python
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)
```

Όταν ένα ερωτηματολόγιο σημειώνεται **ολοκληρωμένο**, το webhook της Procurize στέλνει ενημέρωση για **δράση & ανατροφοδότηση χρήστη**, η οποία τροφοδοτεί το **σήμα ανταμοιβής** του βρόχου RL.

---

## Επιχειρηματικά Οφέλη

| Μέτρο                                 | Πριν από τη Μηχανή | Μετά τη Μηχανή (30 ημέρες) |
|---------------------------------------|---------------------|----------------------------|
| **Μέσος TTA ανά ερωτηματολόγιο**    | 4,3 ημέρες          | **1,2 ημέρες**             |
| **Ποσοστό προμηθευτών υψηλού κινδύνου που εξυπηρετούνται εντός 48 ω** | 22 % | **68 %** |
| **Ικανοποίηση Αναλυτών (1‑5)**       | 3,1                 | **4,6**                    |
| **Αύξηση ταχύτητας συμφωνιών (ποσοστό νικών)** | 31 % | **45 %** |

Το **σύνθετο αποτέλεσμα** των ταχύτερων απαντήσεων, της καλύτερης ευθυγράμμισης κινδύνου και των πιο ευχαριστημένων αναλυτών μεταφράζεται σε μετρήσιμη αύξηση εσόδων και μειωμένη ευθύνη συμμόρφωσης.

---

## Σχέδιο Υλοποίησης (12‑εβδομαδιαία Σπρίντ)

| Εβδομάδα | Στόχος |
|----------|--------|
| 1‑2      | Ρύθμιση θεμάτων Kafka, ορισμός σχήματος σημάτων προμηθευτή |
| 3‑4      | Δημιουργία αποθήκης χαρακτηριστικών Delta Lake, συγγραφή εργασιών ροής |
| 5‑6      | Ανάπτυξη μοντέλου GNN, εκπαίδευση σε ιστορικά δεδομένα ερωτηματολογίων |
| 7        | Προσθήκη επιπέδου προγενέστερου Bayesian, βαθμονόμηση ορίων εμπιστοσύνης |
| 8‑9      | Υλοποίηση προγραμματιστή bandit, ενσωμάτωση συλλογής ανταμοιβών |
| 10       | Σύνδεση με APIs της Procurize, δοκιμή ολοκληρωμένης αποστολής |
| 11       | Διεξαγωγή πιλοτικού A/B με ένα υποσύνολο αναλυτών συμμόρφωσης |
| 12       | Καθολική κυκλοφορία, δημιουργία παρακολούθησης & πινάκων ειδοποιήσεων |

Τα κύρια κριτήρια επιτυχίας περιλαμβάνουν **χρόνο απόκρισης μοντέλου < 500 ms**, **συγκλίνουσα λειτουργία προγραμματιστή μέσα σε 200 αλληλεπιδράσεις**, και **≥ 80 % ποιότητας δεδομένων** στην αποθήκη χαρακτηριστικών.

---

## Μελλοντική Προοπτική

1. **Επέκταση Federated Learning** – Επιτρέπει σε πολλούς συνεργάτες SaaS να βελτιώνουν συνεργατικά το μοντέλο κινδύνου χωρίς ανταλλαγή ακατέργαστων δεδομένων.  
2. **Στρώμα Επεξηγήσιμης AI** – Δημιουργεί λογικές σε φυσική γλώσσα (π.χ., “Ο προμηθευτής X έλαβε υψηλό σκορ λόγω πρόσφατης έκθεσης CVE‑2024‑1234”).  
3. **Ενσωμάτωση Zero‑Trust** – Συνδυάζει τη μηχανή απόφασης με δίκτυο Zero‑Trust για αυτόματη παροχή ελάχιστων δικαιωμάτων πρόσβασης για ανάκτηση αποδείξεων.  
4. **Ψηφιακό Δίδυμο Κανονισμού** – Προσομοιώνει μελλοντικά σενάρια κανονισμού και προληπτικά επαναπροτεραιοποιεί τα ερωτηματολόγια.

Η μηχανή απόφασης γίνεται ο **εγκεφαλικός πυρήνας** ενός προδραστικού οικοσυστήματος συμμόρφωσης—μεταβαίνοντας από την αντιδραστική παραγωγή απαντήσεων στη προληπτική διαχείριση κινδύνου.

---

## Συμπέρασμα

Η αυτοματοποίηση των απαντήσεων σε ερωτηματολόγια είναι μόνο το μισό της μάχης. Το πραγματικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα έγκειται στο **να ξέρεις ποιο ερωτηματολόγιο να απαντήσεις πρώτα και γιατί**. Συνδυάζοντας εισαγωγή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, αξιολόγηση κινδύνου βάσει γράφων και προτεραιοποίηση καθοδηγούμενη από ενισχυτική μάθηση, η Μηχανή Απόφασης AI μετατρέπει τη λειτουργία συμμόρφωσης από σημείο συμφόρησης σε στρατηγικό καταλύτη.

## Δείτε επίσης

- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνου](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [ISO/IEC 27001:2022 – Διαχείριση Πληροφοριών Ασφάλειας](https://www.iso.org/standard/73906.html)  
- [Google Cloud Blog: Δημιουργία Πίπλιν Real‑Time ML με Kafka και Vertex AI](https://cloud.google.com/blog/topics/inside-google-cloud/building-real-time-ml-pipelines)