
# AI-põhine Pideva Vastavuse Skoorikaart

**Maailmas, kus turvasüsteemi küsimustikud ja regulatiivsed auditid saabuvad iga päev, on staatiliste vastuste muutmine käegakatsutavaks, riskiteadlikeks õppeteks mängumuutja.**  
**Pidev Vastavuse Skoorikaart** ühendab Procurize’i AI‑põhise küsimustikumootori reaalajas riskianalüüsi kihiga, pakkudes ühte läbipaistvat vaadet, kus iga vastus on koheselt kaalu­dud, visualiseeritud ja jälgitud äririski mõõdikute suhtes.

---

## Miks traditsioonilised küsimustikuprotsessid ei piisa

| Probleem | Tavapärane lähenemine | Varjatud kulu |
|------------|----------------------|-------------|
| **Staatilised vastused** | Vastused salvestatakse muutumatuna tekstina ja vaadatakse ainult perioodiliste auditite käigus. | Aegunud andmed viivad vananenud riskihinnanguteni. |
| **Käsitsi riskikaardistamine** | Turvateamed peavad käsitsi iga vastuse ristma sisemise riskiraamistiku vastu. | Tunnid triangle iga auditi kohta, suur inimevea oht. |
| **Fragmentaarsed armatuurlaudad** | Eraldi tööriistad küsimustiku jälgimiseks, riskiskoorimiseks ja juhtide aruandluseks. | Konteksti vahetus, ebaühtsed andmevaated, viivitatud otsustusprotsess. |
| **Piiratud reaalajas nähtavus** | Vastavuse tervist raporteeritakse kord kvartalis või pärast rikkumist. | Kaotatud võimalused varajaseks parandamiseks ja kulude säästmiseks. |

Tulemuseks on **reaktiivne vastavuspositsioon**, mis ei suuda sammu pidada kiirelt muutuvate regulatiivsete maastike ja kaasaegsete SaaS-toodete väljalaske tempoga.

---

## Visioon: Elav Vastavuse Skoorikaart

Kujutage ette armatuurlauda, mis:

* **Võtab vastu iga küsimustiku vastuse hetkega, kui see salvestatakse.**
* **Rakendab AI‑põhiseid riskikaalusid vastavalt regulatiivsele kavatsusele, kontrolli olulisusele ja ärimõjule.**
* **Uuendab komponendset vastavusskoori reaalajas.**
* **Tõstab esile suurimad riskikadud ja pakub välja tõendeid või poliitika täiendusi.**
* **Ekspordib kasutusvalmis auditiraja välinele auditeerijale.**

Just seda **Pidev Vastavuse Skoorikaart** pakub.

---

## Põhiarhitektuuri ülevaade

```mermaid
flowchart LR
    subgraph A[Procurize Core]
        Q[“Questionnaire Service”]
        E[“AI Evidence Orchestrator”]
        T[“Task & Collaboration Engine”]
    end
    subgraph B[Risk Analytics Layer]
        R[“Risk Intent Extractor”]
        W[“Weighting Engine”]
        S[“Score Aggregator”]
    end
    subgraph C[Presentation]
        D[“Live Scorecard UI”]
        A[“Alerting & Notification Service”]
    end
    Q --> E --> R --> W --> S --> D
    T --> D
    S --> A
```

*Kõik sõlme nimed on topeltjutumärkides, nagu nõutud.*

### Komponendi lõhkumine

| Komponent | Roll | AI tehnika |
|-----------|------|------------|
| **Questionnaire Service** | Salvestab toorvastused, versioonihaldab iga väljale. | LLM‑toetatud valideerimine täielikkuse osas. |
| **AI Evidence Orchestrator** | Toob, seob ja soovitab asjakohaseid toetavaid dokumente. | Retrieval‑Augmented Generation (RAG). |
| **Risk Intent Extractor** | Analüüsib iga vastuse, et tuletada regulatiivne kavatsus (nt „andmete krüpteerimine puhkeperioodil”). | Kavatsuste klassifitseerimine peenhäälestatud BERT‑mudelitega. |
| **Weighting Engine** | Rakendab dünaamilisi riskikaalusid, mis kohanduvad ärikontekstiga (tulu mõju, andmete tundlikkus). | Graduaalselt tõstetud otsustuspuud, treenitud ajalooliste intsidentide andmetel. |
| **Score Aggregator** | Arvutab normaliseeritud vastavusskoori (0‑100) ja alaskoorid raamistike kohta ([SOC‑2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO‑27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)). | Reeglipõhiste ja statistiliste mudelite ansambel. |
| **Live Scorecard UI** | Reaalajas visualiseerimise armatuurlaud soojuskaartide, trendijoonte ja süvenemisvõimalustega. | React + D3.js koos WebSocket‑voogudega. |
| **Alerting Service** | Saadab lävepõhised teated Slacki, Teamsi või e‑posti. | Reeglimootor koos tugevdus‑õppega häälestatud lävedega. |

---

## Kuidas Skoorikaart töötab – samm‑sammult

1. **Vastuse salvestamine** – Turvaspetsialist täidab leverandaja küsimustiku Procurize’is. Vastus salvestatakse koheselt.  
2. **Kavatsuse tuvastamine** – Risk Intent Extractor käivitab kerge LLM‑inference, et sildistada vastuse regulatiivne kavatsus.  
3. **Tõendite sobitamine** – AI Evidence Orchestrator toob kõige asjakohasemaid poliitika lõike, auditilogisid või kolmanda‑osapoole tõendusi.  
4. **Dünaamiline kaalu‑määramine** – Weighting Engine vaatab ärimõjude maatriksit (nt „klientide andmetüüp = PII → kõrge kaal”) ja määrab vastusele riskiskoori.  
5. **Skori koondamine** – Score Aggregator uuendab globaalset vastavusskoori ja arvutab raamistikuspetsiifilised alaskoorid.  
6. **Armatuurlaua värskendus** – Live Scorecard UI saab WebSocket‑paketi ja animeerib uued väärtused.  
7. **Teate käivitamine** – Kui mõni alaskoor langeb konfigureeritud läve alla, teavitab Alerting Service vastavaid omanikke.

Kõik sammud toimuvad **alla 2 sekundi** iga vastuse kohta, võimaldades tõelist reaalajas vastavuse teadlikkust.

---

## Äririski mudeli loomine

Tugev riskimudel on vajalik, et muuta küsimustiku andmed tähendusrikkateks ärilisteks sisenditeks. Allpool on lihtsustatud andmeskeem:

```mermaid
classDiagram
    class Answer {
        +string id
        +string questionId
        +string text
        +datetime submittedAt
    }
    class Intent {
        +string code
        +string description
        +float baseWeight
    }
    class BusinessImpact {
        +string dimension   "e.g., revenue, brand, legal"
        +float multiplier
    }
    class WeightedScore {
        +float score
    }
    Answer --> Intent : "maps to"
    Intent --> BusinessImpact : "adjusted by"
    Intent --> WeightedScore : "produces"
```

* **BaseWeight** kajastab regulaatori määratud tõsidust (nt krüpteerimiskontrollidel on kõrgem baaskaal kui paroolipoliitikatel).  
* **Multiplier** peegeldab sisemisi tegureid, nagu andmete klassifikatsioon, turusegmeti kokkupuude või hiljutised intsidentid.  
* Lõplik **WeightedScore** on kahe korrutis, normaliseeritud 0‑100 skaalale.

Sisenedes pidevalt intsidendi telemeetria (näiteks rikkumisaruanded, piletite tõsidus) multiplikatori arvutusse, “õpib” mudel ja areneb **ilma käsitsi ümberkonfigureerimiseta**.

---

## Reaalsed eelised

| Eelis | Kvantitatiivne mõju |
|--------|--------------------|
| **Vähendatud auditi tsükliaeg** | Keskmine küsimustiku läbiviimine 10 päevast < 2 tunniks (≈ 80 % aja kokkuhoid). |
| **Suurem riskinähtavus** | 30 % varasemate kõrge‑mõjuga lünkade tuvastamine enne nende muutumist intsidentideks. |
| **Paranenud sidusrühmade kindlus** | Juhtkonna riskiskoor esitatakse juhatuse koosolekutel, tõstes investorite usaldust. |
| **Auditiraja automatiseerimine** | Muutmatu tõend‑skoor seos salvestatakse muutmise võimatu registrisse, kõrvaldades käsitsi auditilogide koostamise. |

---

## Rakendamisjuhend hankemeeskondadele

1. **Andmebaasi ettevalmistamine**  
   * Koondage kõik olemasolevad poliitikad, sertifikaadid ja auditiraportid Procurize’i dokumendihaldurisse.  
   * Sildistage iga artefakt raamistiku (SOC‑2, ISO‑27001, GDPR jne) tunnustega.  

2. **Äririski maatriksi konfigureerimine**  
   * Määrake mõõtmed (tulu, maine, õiguslik) ja määrake kordajaid andmete klassifikatsiooni alusel.  
   * Tooge maatriks sisendina Weighting Engine’i (näiteks CSV‑ või JSON‑fail).  

3. **Kavatsuse klassifikaatori treenimine**  
   * Ekspordige prooviküsimustiku vastused.  
   * Sildistage regulatiivne kavatsus käsitsi (või kasutage Procurize’i sisseehitatud taksonoomiat).  
   * Peenhäälestage BERT‑mudelit Procurize’i AI‑konsoolis.  

4. **Skoorikaardi teenuse juurutamine**  
   * Käivitage Risk Analytics mikro‑teenuste klaster (Docker‑Compose või Kubernetes).  
   * Looge ühendus olemasolevate Procurize API‑lõppepunktidega.  

5. **Armatuurlaua integreerimine**  
   * Manustage Live Scorecard UI oma sisemisse portaali iframe’i või natiivse React‑komponendi abil.  
   * Seadistage WebSocket‑autentimine SSO‑tokendiga.  

6. **Hoiatuse läve seadistamine**  
   * Alustage konservatiivsete lävedega (nt alaskoor < 70).  
   * Laske tugevdatud õppe moodulil lävedaid optimeerida põhinedes kõrvaldamise kiirusel.  

7. **Pilootiga valideerimine**  
   * Käivitage piloot ühel vendor‑küsimustikul.  
   * Võrrelge skoorikaardi riskiklassifikatsiooni varasema käsitsi hindamisega.  
   * Parandage kavatsuse sildid ja kordajad.  

8. **Üldine kasutuselevõtt**  
   * Kaasake kõik turva‑, õigus‑ ja tootmismeeskonnad.  
   * Korraldage koolitusi, mis keskenduvad skoorikaardi visualiseeringute tõlgendamisele.  

---

## Tuleviku täiendused

| Tegevusplaan | Kirjeldus |
|---------------|-----------|
| **Ennustav vastavuse prognoosimine** | Kasutada ajaloolisi mudeleid, et ennustada tulevast skoori kallakut põnevate tooteväljalasete põhjal. |
| **Rist‑raamistiku joondamise mootor** | Automaatne kontrollide kaardistamine SOC‑2, ISO‑27001 ja GDPR vahel, vähendades topelt tõendeid. |
| **Zero‑knowledge tõendite valideerimine** | Pakub krüptograafilist tõestust tõendite olemasolust ilma nende sisu avaldamata, suurendades vendorite privaatsust. |
| **Föderaalne õpe mitme‑üürniku keskkondades** | Jagada anonüümseid kavatsuse‑kaalu mustreid organisatsioonide vahel, parandades mudeli täpsust, säilitades andmesuveresuse. |

---

## Kokkuvõte

**AI‑põhine Pideva Vastavuse Skoorikaart** muudab hankimis‑ ja turvameeskonnad **reaktiivsetest reageerijatelt proaktiivseteks riskihalduriteks**. Reaalajas küsimustiku sisendi sidumine dünaamilise, ärile keskenduva riskimudeli külge võimaldab organisatsioonidel:

* **Kiirendada tarnija onboardingut**,  
* **Vähendada auditi ettevalmistamise koormust**, ja  
* **Näidata läbipaistvat, andmetel põhinevat vastavuse küpsust klientidele, investoritele ja regulaatoritele**.

Ajastul, kus iga viivitus võib tähendada kaotatud lepinguid või suurenenud haavatavust, on elav vastavuse skoorikaart mitte ainult tore lisavõimalus – see on **konkurentsilise ellujäämise nõue**.