
# לוח ציון ציות רציף מבוסס AI

**בעולם שבו שאלוני אבטחה וביקורות רגולטוריות מתקבלים מדי יום, היכולת להפוך תשובות סטטיות לתובנות ניתנות לפעולה ומודעות סיכון היא שינוי מהותי.**  
**לוח ציון ציות רציף** משלב את מנוע השאלונים המוגבר ב‑AI של Procurize עם שכבת אנליטיקת סיכון חיה, ומספק פאנל יחיד שבו כל תשובה משוקללת, מיוצגת ונעקבת מיידית מול מדדי סיכון ברמת העסק.

---

## למה זרימות שאלונים מסורתיות נופלות קצר

| נקודת כאב | גישה קונבנציונלית | עלות סמויה |
|------------|----------------------|-------------|
| **תשובות סטטיות** | תשובות נשמרות כטקסט בלתי ניתן לשינוי, נבדקות רק במהלך ביקורות תקופתיות. | נתונים מיושנים מובילים להערכות סיכון מיושנות. |
| **מיפוי סיכון ידני** | צוותי האבטחה משווים באופן ידני כל תשובה עם מסגרות סיכון פנימיות. | שעות של סינון לכל ביקורת, סבירות גבוהה לשגיאת אדם. |
| **לוחות מחוונים מפוצלים** | כלים נפרדים למעקב אחרי שאלונים, דירוג סיכון, ודיווח למנהלים. | מעבר הקשר, תצוגות נתונים לא עקביות, קבלת החלטות מאוחרת. |
| **נראות בזמן אמת מוגבלת** | בריאות הציות מדווחת רבעונית או אחרי פריצה. | הזדמנויות שהוחמצו לתיקון מוקדם ולחיסכון בעלויות. |

התוצאה היא **עמדת ציות תגובתית** שמתקשה לשמור קצב עם נוף רגולטורי שמגיב במהירות ועם קצב השחרור של מוצרים מודרניים ב‑SaaS.

---

## החזון: לוח ציון ציות חי

דמיינו לוח מחוונים שמקבל:

* **קולט כל תשובת שאלון ברגע שנשמרת.**
* **הפעלת משקלי סיכון שמקורם בבינה מלאכותית על בסיס כוונת הרגולציה, רלוונטיות הבקרות והשפעה עסקית.**
* **עדכון ציון ציות משולב בזמן אמת.**
* **הדגשת תורמי הסיכון המרכזיים והצעת עדכוני ראייה או מדיניות.**
* **ייצוא מסלול ביקורת מוכן לשימוש לבוחנים חיצוניים.**

זה בדיוק מה שמספק **לוח ציון ציות רציף**.

---

## סקירה כללית של ארכיטקטורה מרכזית

```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
```

*All node labels are wrapped in double quotes as required.*

### פירוט רכיבים

| רכיב | תפקיד | טכניקת AI |
|-----------|------|--------------|
| **Questionnaire Service** | שומר תשובות גולמיות, מנהל גרסאות לכל שדה. | אימות מבוסס מודל שפה גדול (LLM) לשם שלמות. |
| **AI Evidence Orchestrator** | מאחזר, ממפה, ומציע מסמכי תומך. | ייצור משופר באחזור (RAG). |
| **Risk Intent Extractor** | מפענח כל תשובה כדי להסיק כוונת רגולטורית (למשל, "הצפנת נתונים במנוחה"). | סיווג כוונה באמצעות מודלים BERT מותאמים. |
| **Weighting Engine** | מחיל משקלי סיכון דינמיים המותאמים להקשר העסקי (חשיפה להכנסות, רגישות נתונים). | עצים מחוזקים גרדיאנטית (GBDT) המוכשרים על נתוני אירועים היסטוריים. |
| **Score Aggregator** | מחשב ציון ציות מנורמל (0‑100) וציון משני לכל מסגרת ([SOC‑2], [ISO‑27001], [GDPR]). | אנסמבל של מודלים מבוססי כללים וסטטיסטיים. |
| **Live Scorecard UI** | לוח מחוונים חזותי בזמן אמת עם מפות חום, קווי מגמה ויכולת חציצה לפרטים. | React + D3.js עם זרמי WebSocket. |
| **Alerting Service** | דוחף התראות מבוססות סף ל‑Slack, Teams, או דוא״ל. | מנוע כללים עם ספים מכווני למידה חיזוקית. |

---

## איך הלוח עובד – שלב אחרי שלב

1. **לכידת תשובה** – אנליסט אבטחה ממלא שאלון ספק ב‑Procurize. התשובה נשמרת באופן מיידי.  
2. **חילוץ כוונה** – מחלץ הכוונה רץ אינפרנס של LLM קל לזהות את הכוונה הרגולטורית של התשובה.  
3. **התאמת ראייה** – ממסד השאלון מושך את קטעי המדיניות, יומני הביקורת או האשרות של צד שלישי הרלוונטיים ביותר.  
4. **שקלול דינמי** – מנוע השקלול מחפש במטריצת השפעה עסקית (למשל, "סוג נתוני לקוח = PII → משקל גבוה") ומקצה ציון סיכון לתשובה.  
5. **צבורת ציון** – מצבר הציון מעדכן את ציון הציות הגלובלי ומחשב מחדש ציון משני ספציפי לכל מסגרת.  
6. **רענון לוח מחוונים** – ממשק הלוח החי מקבל חבילת WebSocket וממחיש את הערכים החדשים.  
7. **הפעלת התראה** – אם ציון משני יורד מתחת לסף ניתן להגדרה, שירות ההתראות מודיע לבעלים הרלוונטיים.  

**כל הצעדים מתבצעים בפחות משתי שניות לתשובה, ומאפשרים מודעות ציות בזמן אמת אמת.**

---

## בניית מודל סיכון ברמת העסק

מודל סיכון חזק הוא חיוני להפוך נתוני שאלונים לתובנות עסקיות משמעותיות. להלן סכמת נתונים מפושטת:

```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** קובע את חומרת הרגולציה (לדוגמה, בקרות הצפנה מקבלות משקל בסיס גבוה יותר מבקרות סיסמאות).  
* **Multiplier** משקף גורמים פנימיים כגון סוג הנתונים, חשיפה לשוק, או אירועי תקלה אחרונים.  
* **WeightedScore** הוא תוצר המפולג של שני המשקלים, מותאם למדרג 0‑100.

על ידי הזנת משוב מתרחשי (דיווחי פריצות, חומרת כרטיסים) למטריצה, המודל **לומד ומשתפר** ללא צורך בתצורת ידנית מחודשת.

---

## יתרונות בעולם האמיתי

| יתרון | השפעה כמותית |
|---------|----------------------|
| **קיצור זמן מחזור הביקורת** | זמן הטיפול הממוצע של שאלון ירד מ‑10 ימים ל‑< 2 שעות (≈ 80 % חיסכון בזמן). |
| **נראות סיכון גבוהה יותר** | עלייה של 30 % בגילוי מוקדם של פערים בעלי השפעה גבוהה לפני שהופכים לתקריות. |
| **שיפור אמון בעלי העניין** | ציון סיכון ברמת ההנהלה מוצג בישיבות דירקטוריון, מחזק את האמון של המשקיעים. |
| **אוטומציה של מסלול ביקורת** | קישור ראייה‑ציון בלתי ניתן לשינוי נשמר במרשם עמיד לזיופים, מבטל הרכבה ידנית של יומני ביקורת. |

---

## מדריך יישום לצוותי רכש

1. **הכנת תשתיות הנתונים**  
   * אגר את כל המדיניות, ההסמכות, ודוחות הביקורת הקיימים במאגר המסמכים של Procurize.  
   * תיוג כל פריט עם מזהי מסגרות ([SOC‑2], [ISO‑27001], [GDPR] וכד').  

2. **הגדרת מטריצת השפעה עסקית**  
   * הגדרת ממדים (הכנסות, מוניטין, משפטי) והקצאת מכפילים לכל סיווג נתונים.  
   * השתמש בגיליון אלקטרוני או קובץ JSON לתזונה למנוע השקלול.  

3. **אימון מסווג הכוונות**  
   * ייצא מדגם של תשובות שאלון קודמות.  
   * תיוג ידני של הכוונה הרגולטורית (או השתמש בטקסונומיה הממושקת של Procurize).  
   * כוון מחדש מודל BERT דרך קונסולת AI של Procurize.  

4. **פריסה של שירות הלוח**  
   * הפעל את אשכול המיקרו‑שירותים של אנליטיקת סיכון (Docker‑Compose או Kubernetes).  
   * חבר אותו ל‑API הקיים של Procurize.  

5. **שילוב לוח המחוונים**  
   * הטמע את ממשק הלוח החי בפורטל הפנימי שלך דרך iframe או רכיב React מקורי.  
   * הגדר אימות WebSocket באמצעות אסימוני SSO.  

6. **קביעת ספי התראה**  
   * התחיל עם ספים שמרניים (למשל, ציון משני < 70).  
   * אפשר למודול הלמידה החיזוקית לכוונן את הספים בהתבסס על מהירות התיקון.  

7. **אימות בפיילוט**  
   * הפעל פיילוט על שאלון ספק יחיד.  
   * השווה את דירוג הסיכון של הלוח עם ההערכת הידנית הקודמת.  
   * חזור על תיוגי הכוונה והכפילים.  

8. **הפצה ברמת הארגון**  
   * הצטרף את כל צוותי האבטחה, המשפטיים, והפיתוח.  
   * ספק מפגשי אימון המתמקדים בפרשנות של ויזואליות הלוח.  

---

## שיפורים עתידיים

| פריט מפת דרכים | תיאור |
|--------------|-------------|
| **חיזוי ציות פרדיקטיבי** | השתמש במודלים של סדרות זמן כדי לצפות בהסטת ציון עתידית בהתבסס על שחרור מוצריים קרובים. |
| **מנוע התאמת מסגרות חוצות** | מיפוי אוטומטי של בקרות בין SOC‑2, ISO‑27001, ו‑GDPR, מצמצם מאמץ איסוף ראיות כפולות. |
| **אימות ראייה בגישה Zero‑Knowledge** | ספק הוכחה קריפטוגרפית לקיום ראייה ללא חשיפת התוכן, משפר את פרטיות הספק. |
| **לימוד מאוגד לסביבות מרובות שוכרים** | שתף תבניות משקל‑כוונה מוסתרות בין ארגונים לשיפור דיוק המודל תוך שמירה על ריבונות הנתונים. |

---

## סיכום

**לוח ציון ציות רציף מבוסס AI** משנה את צוותי הרכש והאבטחה ממתקינים תגובתיים למגני סיכון פרואקטיביים. על ידי קישור קלט שאלון בזמן אמת למודל סיכון ממוקד עסקית, ארגונים יכולים:

* **להאיץ את הקמת ספקים**,  
* **להפחית עומסי הכנה לביקורת**, ו-  
* **להציג בגרות ציות נתונית, שקופה ו‑data‑driven** ללקוחות, משקיעים וברגולטורים.

בעידן שבו כל יום של עיכוב עלול להוות הפסד עסקה או חשיפה מוגברת, לוח ציון ציות חי אינו רק תוספת נוחה – הוא מצרך תחרותי חיוני.