
# תזמור שאלון אדפטיבי מופעל ב‑AI לעמידה בזמן אמת של ספקים

שאלונות אבטחת ספקים, ביקורות עמידה והערכות רגולטוריות הפכו לצוואר bottleneck יומי לחברות SaaS. נפח המסגרות – [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), CMMC ועוד עשרות רשימות תבניתיות – גורם לצוותי האבטחה והמשפט להעתיק ולהדביק את אותה הוכחה, לעקוב אחרי שינויי גרסאות ולרדוף אחרי נתונים חסרים.  

**Procurize AI** פותר נקודה זו עם פלטפורמה מאוחדת, אך ההתפתחות הבאה היא **מנוע תזמור שאלון אדפטיבי (AQOE)** המשלב AI גנרטיבי, ייצוג ידע מבוסס גרף ואוטומציה של זרימות עבודה בזמן אמת. במאמר זה נצלול לעומק הארכיטקטורה, האלגוריתמים המרכזיים והיתרונות המעשיים של AQOE שניתן להוסיף מעל ערימת Procurize הקיימת.

---

## 1. מדוע נדרשת שכבת תזמור ייעודית

| אתגר | גישה קונבנציונלית | תוצאה |
|-----------|------------------------|-------------|
| **מקורות נתונים מפוצלים** | העלאות מסמכים ידניות, גיליונות אלקטרוניים, וכלי כרטוש שונים | סילואים של נתונים גורמים לשכפול וראיות מיושנות |
| **תזמון סטטי** | טבלאות שיוך מוגדרות מראש על בסיס סוג השאלון | קושי בהתאמת מומחיות, זמן תגובה ארוך יותר |
| **ייצור AI חד‑פעמי** | הזנת LLM פעם אחת, העתקה והדבקה של התוצאה | אין לולאת משוב, הדיוק מתייצב |
| **סטיה בעמידה** | בקרות ידניות תקופתיות | החמצת עדכוני רגולציה, סיכון ביקורת |

שכבת תזמור יכולה **להפנות דינמית**, **להעשיר ידע באופן מתמשך** ולסגור את לולאת המשוב בין יצירת AI לאימות אנושי — הכול בזמן אמת.

---

## 2. ארכיטקטורה ברמת‑העליון

```mermaid
graph LR
  subgraph "Input Layer"
    Q[Questionnaire Request] -->|metadata| R[Routing Service]
    Q -->|raw text| NLP[NLU Processor]
  end

  subgraph "Core Orchestration"
    R -->|assign| T[Task Scheduler]
    NLP -->|entities| KG[Knowledge Graph]
    T -->|task| AI[Generative AI Engine]
    AI -->|draft answer| V[Validation Hub]
    V -->|feedback| KG
    KG -->|enriched context| AI
    V -->|final answer| O[Output Formatter]
  end

  subgraph "External Integrations"
    O -->|API| CRM[CRM / Ticketing System]
    O -->|API| Repo[Document Repository]
  end
```

**רכיבים מרכזיים:**

1. **שירות תזמון** – משתמש ברשת עצבית גרפית קלה (GNN) למיפוי חלקי שאלון למומחים הפנימיים המתאימים (אופרות אבטחה, משפטי, מוצר).  
2. **מעבד NLU** – מחלץ ישויות, כוונה ופרטי עמידה מטקסט הגולמי.  
3. **גרף ידע (KG)** – מחסן סמנטי מרכזי המודל מדיניות, שליטה, ראיות וקישוריהן לרגולציות.  
4. **מנוע AI גנרטיבי** – יצור משופר-ב‑חיפוש (RAG) שמושך מידע מ‑KG ומראיות חיצוניות.  
5. **מרכז אימות (Validation Hub)** – ממשק אדם‑ב‑לולאה הקולט אישורים, עריכות וציוני ביטחון; מזרים משוב חזרה ל‑KG ללמידה מתמשכת.  
6. **מתזמן משימות** – מענף פריטים על פי SLA, ניקוד סיכון וזמינות משאבים.  

---

## 3. תזמון אדפטיבי עם רשתות עצביות גרפיות

תזמון מסורתי מסתמך על טבלאות חיפוש סטטיות (למשל “SOC 2 → אופרות אבטחה”). AQOE מחליף זאת ב‑**GNN דינמי** המעריך:

* **תכונות צומת** – מומחיות, עומס עבודה, דיוק היסטורי, רמת הסמכה.  
* **משקלי קשת** – דמיון בין נושאי השאלון לתחומי מומחיות.  

ההסקה של ה‑GNN מתבצעת במילי‑שניות, מאפשרת **שיוך בזמן אמת** גם כאשר סוגי שאלונים חדשים מופיעים. עם הזמן, המודל מתכוונן באמצעות אותות חיזוק ממרכז האימות (למשל “מומחה A תיקן 5 % מתשובות ה‑AI → הגדל אמון”).

### קוד דוגמה של GNN (סגנון Python)

```goat
import torch
from torch_geometric.nn import GATConv

class RouterGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim):
        super().__init__()
        self.conv1 = GATConv(in_dim, 64, heads=4, dropout=0.2)
        self.conv2 = GATConv(64*4, out_dim, heads=1, concat=False)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = torch.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return torch.softmax(x, dim=1)

# Inference
scores = model(node_features, edge_index)
assigned_expert = scores.argmax(dim=1)
```

המודל **מתאמן מחדש** כל לילה עם נתוני האימות העדכניים, ומבטיח שהחלטות השיוך יתעדכנו יחד עם דינמיקת הצוות.

---

## 4. גרף ידע כמקור האמת היחיד

ה‑**KG** מאחסן שלושה סוגי ישויות מרכזיים:

| ישות | דוגמה | קשרים |
|--------|---------|---------------|
| **מדיניות** | “הצפנה של נתונים במנוחה” | `enforces` → שליטה, `mapsTo` → מסגרת |
| **שליטה** | “הצפנה AES‑256” | `supportedBy` → כלי, `evidencedBy` → ראייה |
| **ראייה** | “לוג CloudTrail (2025‑11‑01)” | `generatedFrom` → מערכת, `validFor` → תקופה |

כל הישויות **מתועדות בגרסאות**, מה שמאפשר שרשרת ביקורת בלתי ניתנת לשינוי. ה‑KG מופעל על ידי מסד גרף נכסים (לדוגמה Neo4j) עם אינדקס זמני, המאפשר שאילתות כגון:

```cypher
MATCH (p:Policy {name: "Data Encryption at Rest"})-[:enforces]->(c)
WHERE c.lastUpdated > date('2025-01-01')
RETURN c.name, c.lastUpdated
```

כאשר מנוע ה‑AI דורש ראייה, הוא מבצע **חיפוש KG קונטקסטואלי** כדי להביא את המ artefacts העדכניים והמתאימים ביותר, ובכך מצמצם משמעותית סיכון הלולאות.

---

## 5. זרימת יצור משולב חיפוש (RAG)

1. **חיפוש קונטקסט** – חיפוש סמנטי (דמיון וקטורי) מתבצע ב‑KG ובמחסן המסמכים החיצוני כדי לאסוף את ראיות הרלוונטיות ביותר.  
2. **בניית פקודה** – המערכת מרכיבה פרומפט מובנה:

```
You are an AI compliance assistant. Answer the following question using ONLY the supplied evidence.

Question: "Describe how you encrypt data at rest in your SaaS offering."
Evidence:
1. CloudTrail Log (2025‑11‑01) shows AES‑256 keys.
2. Policy doc v3.2 states "All disks are encrypted with AES‑256".
Answer:
```

3. **יצירת LLM** – LLM מתוחזק (למשל GPT‑4o) מייצר טיוטת תשובה.  
4. **אחרי‑עיבוד** – הטיוטה נבדקת על‑ידי מודול **בדיקת עובדות** שמוודא שכל טענה תואמת ל‑KG. כל אי‑התאמה מובילה ל**הפנייה לביקורת אנושית**.

### ניקוד ביטחון

כל תשובה ניתוחת **ציון ביטחון** המורכב מ:

* רלוונטיות החיפוש (קוסינוס דמיון)  
* הסתברות LLM ברמת הטוקן  
* היסטוריית משוב האימות  

ציון מעל 0.85 מאושר אוטומטית; ציון נמוך יותר דורש אישור ידני.

---

## 6. מרכז אימות עם משוב אנושי

מרכז האימות הוא ממשק אינטרנטי פשוט המציג:

* טיוטת תשובה עם קישורים מודגשים לראיות.  
* חוטי תגובה משולבים לכל קטע ראייה.  
* כפתור **“אשר”** ב‑קליק אחד המתעד מקור (משתמש, זמן, ציון ביטחון).  

כל אינטראקציה נרשמת חזרה ל‑KG כקשת **`reviewedBy`**, ומעשירה את הגרף בנתוני **שיפוט אנושי**. לולאת משוב זו מזינה שני תהליכים למידה:

1. **אופטימיזציית פקודה** – התאמת תבניות הפרומפט בהתבסס על טיוטות מקובלות vs. נדחות.  
2. **העשרת KG** – Artefacts חדשים שנוצרים במהלך האימות (למשל דוח ביקורת נוסף) מקושרים למדיניות הרלוונטית.

---

## 7. לוח מחוונים בזמן אמת ומדדים

לוח מחוונים **בעיצוב זמן אמת** מציג:

* **קצב יצוא** – מספר שאלונים שהושלמו לשעה.  
* **מוגן זמן ממוצע** – AI‑generated vs. ידני.  
* **מפת חום דיוק** – ציון ביטחון לפי מסגרת.  
* **ניצול משאבים** – חלוקת עומס על מומחים.

### תרשים מרקיד של תצורת הלוח

```mermaid
graph TB
  A[Throughput Chart] --> B[Turnaround Time Gauge]
  B --> C[Confidence Heatmap]
  C --> D[Expert Load Matrix]
  D --> E[Audit Trail Viewer]
```

הלוח מתעדכן כל **30 שניות** באמצעות WebSocket, מעניק למנהלי האבטחה תובנה מיידית על בריאות העמידה.

---

## 8. השפעה עסקית – מה אתה מקבל

| מדד | לפני AQOE | אחרי AQOE | שיפור |
|--------|-------------|------------|-------------|
| **זמן תגובה ממוצע** | 48 שעות | 6 שעות | 87 % מהיר יותר |
| **מאמץ עריכה ידנית** | 30 דקות לתשובה | 5 דקות לתשובה | 83 % הפחתה |
| **אירועי סטייה בעמידה** | 4 רבעון | 0 רבעון | 100 % ביטול |
| **מצאי ביקורת הקשורים לפערי ראיות** | 2 לכל ביקורת | 0 | 100 % הפחתה |

הנתונים נלקחו מניסיון פיילוט עם שלוש חברות SaaS בינוניות שהשתמשו ב‑AQOE כחלק ממערכת Procurize למשך שישה חודשים.

---

## 9. מפת דרכים ליישום

1. **שלב 1 – יסוד**  
   * פריסת סכמת KG וייבוא מסמכי מדיניות קיימים.  
   * הקמת צינור RAG עם LLM בסיסי.  

2. **שלב 2 – תזמון אדפטיבי**  
   * אימון ה‑GNN הראשוני על נתוני שיוך היסטוריים.  
   * אינטגרציה עם מתזמן משימות ומערכת כרטוש.  

3. **שלב 3 – לולאת האימות**  
   * השקת UI של מרכז האימות.  
   * קיבוץ משוב והעשרת KG באופן מתמשך.  

4. **שלב 4 – אנליטיקה והרחבה**  
   * בניית לוח מחוונים בזמן אמת.  
   * אופטימיזציה לסביבות SaaS מרובות שכירים (פרטיות KG לפי תפקיד).  

זמן פיתוח אופייני: **12 שבועות** עבור שלבים 1‑2, **8 שבועות** נוספים עבור שלבים 3‑4.

---

## 10. כיוונים עתידיים

* **גרפים ידע פדרטיביים** – שיתוף תתי‑גרפים אנונימיים בין ארגונים תוך שמירה על ריבונות הנתונים.  
* **הוכחות אפס‑ידע** – אימות קריפטוגרפי של קיום ראייה ללא חשיפת המסמכים עצמם.  
* **חילוץ ראיות מרובה‑מודלים** – שילוב OCR, סיווג תמונות ותרגום קול כדי לקלוט צילומי מסך, דיאגרמות ארכיטקטורה והקלטות וידאו של תהליכי עמידה.  

ההתקדמות תעביר את AQOE מ**מזרז פרודוקטיביות** ל**מנוע מודיעין אסטרטגי לעמידה**.

---

## 11. איך להתחיל עם Procurize AQOE

1. **הרשמו** לניסיון של Procurize והפעילו את דגל **“Orchestration Beta”**.  
2. **ייבאו** את מאגר המדיניות הקיים (PDF, Markdown, CSV).  
3. **מפות** מסגרות ל‑KG באמצעות אשף ההגדרות.  
4. **הזמינו** את מומחי האבטחה והמשפט; הקצו להם תגים של מומחיות.  
5. **צרו** בקשת שאלון ראשונה וצפו במערכת משייכת, מייצרת ומאמתת באופן אוטומטי.

תיעוד, ספריות SDK וקבצי Docker Compose לדוגמה זמינים ב**Procurize Developer Hub**.

---

## 12. מסקנה

מנוע תזמור שאלון אדפטיבי הופך תהליך ידני, כאוטי, למערכת **מתפתחת, מבוססת AI**. על‑ידי שילוב גרף ידע, תזמון בזמן אמת ושלוב משוב אנושי מתמשך, ארגונים יכולים לקצר זמני תגובה, לשפר את איכות התשובות ולשמור על שרשרת ביקורת מעודכנת — תוך שחרור משאבים יקרים למטרות אסטרטגיות יותר.  

אמצו את AQOE היום והעבירו מניהול שאלונים תגובתי לניהול מודיעין עמידה פרואקטיבי.