
# AI Beslissingsengine voor Real‑Time Vendor Vragenlijst Prioritering en Risicoscore

Beveiligingsvragenlijsten, compliance‑audits en leveranciersbeoordelingen zijn essentiële poortwachters voor elke B2B SaaS‑transactie. Toch creëert de handmatige triage van binnenkomende verzoeken een verborgen kost: vertraagde deals, gefragmenteerd risico‑inzicht en overbelaste compliance‑teams. **Procurize** biedt al een gecentraliseerde hub voor het organiseren van vragenlijsten, maar de volgende evolutionaire stap is een *beslissingslaag* die weet **welke** vragenlijst **wanneer** moet worden aangepakt, en **hoe** riskant elke leverancier werkelijk is.

Dit artikel leidt je door het ontwerp, de implementatie en de zakelijke impact van een **AI Beslissingsengine** die:

1. **Inleest** leveranciersonderdelen in real‑time (SOC 2‑rapporten, ISO 27001‑certificaten, GDPR‑DPO‑attestaties).  
2. **Scoret** risico met een hybride Graph Neural Network (GNN) + Bayesiaans model.  
3. **Prioriteert** toewijzing van vragenlijsten via een reinforcement‑learning scheduler.  
4. **Voedt** de beslissingen terug in de collaboratieve werkruimte van Procurize voor naadloze uitvoering.

Aan het eind begrijp je hoe je een zee van verzoeken kunt omzetten in een data‑gedreven, continu geoptimaliseerde workflow die responstijden met tot **70 %** verkort en de nauwkeurigheid van antwoorden verhoogt.

---

## Waarom Real‑Time Prioritering Van Belang Is

| Pijnpunt | Conventionele Aanpak | AI‑Aangedreven Transformatie |
|----------|----------------------|------------------------------|
| **Piek in volume** tijdens financieringsrondes of productlanceringen | Eerst‑Kom‑Eerst‑Bedient wachtrij | Dynamische, belasting‑bewuste planning |
| **Risicodode plekken** – teams behandelen alle leveranciers gelijk | Handmatige risicobeoordeling (vaak verouderd) | Continue risicoscore met live data |
| **Verspilling van middelen** – junior analisten beantwoorden vragen met lage impact | Regel‑gebaseerde toewijzing | Taaktoewijzing op basis van vaardigheden |
| **Deal‑frictie** – trage reacties veroorzaken gemiste kansen | Reactieve opvolging | Proactieve waarschuwingen voor high‑value leveranciers |

Een beslissingsengine elimineert de “one‑size‑fits‑all” mentaliteit door constant zowel **leverancier‑risico** als **teamcapaciteit** te her‑evalueren. Het resultaat is een *levende prioriteitenlijst* die evolueert zodra nieuw bewijs verschijnt — precies wat moderne security‑first organisaties nodig hebben.

---

## Architectuuroverzicht

Hieronder een high‑level Mermaid‑diagram dat de kerncomponenten en datastromen van de AI Beslissingsengine weergeeft, strak geïntegreerd met het bestaande Procurize‑platform.

```mermaid
graph LR
    subgraph Data Ingestion
        A["Real‑Time Leveranciers Signalen"]
        B["Beleidsrepositorium"]
        C["Bedreigings‑Intelligentie Feed"]
        A --> D["Evenementenstroom (Kafka)"]
        B --> D
        C --> D
    end

    subgraph Risk Scoring
        D --> E["Feature‑Opslag (Delta Lake)"]
        E --> F["Hybride GNN + Bayesiaans Model"]
        F --> G["Risicoscore (0‑100)"]
    end

    subgraph Prioritization Scheduler
        G --> H["Versterkings‑Leer Agent"]
        H --> I["Prioriteitswachtrij"]
        I --> J["Taakverzender (Procurize)"]
    end

    subgraph Feedback Loop
        J --> K["Gebruikersactie & Feedback"]
        K --> L["Beloningssignaal (RL)"]
        L --> H
    end
```

*Alle knooppuntlabels zijn dubbel‑gequote zoals vereist voor Mermaid‑syntaxis.*

### Belangrijke Elementen

1. **Evenementenstroom** – Apache Kafka (of Pulsar) vangt elke wijziging op: nieuwe audit‑rapporten, kwetsbaarheidsalerts, contractupdates.  
2. **Feature‑Opslag** – Gecentraliseerde Delta Lake houdt ge‑engineerde features (bijv. leverancier‑leeftijd, controle‑volwassenheid, blootstellingsniveau).  
3. **Hybride GNN + Bayesiaans Model** – De GNN propagera­t risico over een kennis‑grafiek van onderling verbonden controles, terwijl het Bayesiaanse component voorafgaande reglementaire kennis injecteert.  
4. **RL‑Scheduler** – Een multi‑armed bandit‑algoritme leert welke prioriteitsaanpassingen leiden tot de snelste *deal‑sluiting* of *risicoreductie*, met gebruik van real‑world beloningen uit de feedback‑lus.  
5. **Taakverzender** – Met behulp van de Procurize‑API duwt de engine high‑priority vragenlijst‑tickets direct naar het dashboard van de juiste stakeholder.

---

## Real‑Time Data Ingestion

### 1. Leverancierssignalen

- **Compliance‑artefacten**: [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) Type II, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) certificaten, [GDPR](https://gdpr.eu/) DPO‑attestaties.  
- **Operationele telemetrie**: CloudTrail‑logs, SIEM‑alerts, asset‑inventarissen.  
- **Externe intel**: CVE‑feeds, dark‑web‑inbreuk‑monitors, third‑party risk‑scores.

Alle signalen worden genormaliseerd naar een **canonisch JSON‑schema** en gepubliceerd naar Kafka‑topics `vendor.signals`, `policy.updates` en `threat.intel`.

### 2. Feature Engineering

Een Spark Structured Streaming‑job verrijkt ruwe events continu:

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

# Voorbeeld: bereken dagen sinds laatste 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")
```

De resulterende **Delta Lake‑tabel** wordt de bron voor het risicomodel.

---

## AI Risicoscore‑Engine

### Hybride Graph Neural Network

De leverancier‑controle kennis‑grafiek verbindt entiteiten:

- **Leverancier → Controles** (bijv. “Leverancier X implementeert Versleuteling‑in‑Rust”).  
- **Controle → Regeling** (bijv. “Versleuteling‑in‑Rust voldoet aan GDPR Art. 32”).  
- **Controle → Bewijs** (bijv. “Bewijs #1234”).

Met **PyG** (PyTorch Geometric) propageert een twee‑laagse GCN risico‑scores:

```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
```

De output‑vector `x` representeert **genormaliseerd risico** per leverancier‑node.

### Bayesiaanse Prior‑Laag

Regelgevende experts leveren **prior‑waarden** (bijv. “Alle leveranciers die PHI verwerken starten met een baseline‑risico van 0,65”). Een Bayesiaanse update combineert deze priors met de GNN‑posterior:

\[
P(Risico \mid Data) = \frac{P(Data \mid Risico) \cdot P(Risico)}{P(Data)}
\]

De implementatie gebruikt `pymc3` om posterior‑distributies te sampelen, waardoor naast de puntschatting ook een **betrouwbaarheidsinterval** wordt geleverd.

---

## Prioriteringsscheduler met Reinforcement Learning

### Multi‑Armed Bandit Formulering

Elke **arm** staat voor een prioriteitsniveau (bijv. **Urgent**, **High**, **Medium**, **Low**). De agent kiest een niveau voor een specifieke vragenlijst, observeert een **beloning** (deal gesloten, risico gereduceerd, analist‑tevredenheid) en past zijn beleid aan.

```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
```

De **beloningssignaal** combineert meerdere KPI’s:

- **Tijd‑tot‑Antwoord (TTA)**‑reductie.  
- **Risicoscore‑alignement** (hoe goed het antwoord het berekende risico vermindert).  
- **Gebruikers‑Feedbackscore** (analist‑rating van taakrelevantie).

### Continue Leren

Elke 5 minuten her‑traint de RL‑agent op de nieuwste batch beloningen opgeslagen in een **Delta Lake‑beloningstabel**. Het bijgewerkte beleid wordt dan naar de **Prioriteitswachtrij‑service** gepusht, waardoor de volgende batch toewijzingen meteen wordt beïnvloed.

---

## Integratie met Procurize

Procurize biedt reeds:

- **`/api/v1/questionnaires`** – lijst, maak, wijzig vragenlijsten.  
- **`/api/v1/tasks/assign`** – wijs een vragenlijst toe aan een gebruiker/team.  
- Webhooks voor taak‑voltooiings‑events.

De Beslissingsengine consumeert deze API’s via een lichte **FastAPI**‑wrapper:

```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)
```

Wanneer een vragenlijst **voltooid** wordt gemarkeerd, triggert de Procurize‑webhook een update van de beloningstabel, waarmee de feedback‑lus wordt gesloten.

---

## Zakelijke Voordelen

| Metriek | Voor Engine | Na Engine (30 dagen) |
|---------|--------------|----------------------|
| Gem. Tijd‑tot‑Antwoord per vragenlijst | 4,3 dagen | **1,2 dagen** |
| % van high‑risk leveranciers behandeld binnen 48 uur | 22 % | **68 %** |
| Analisttevredenheid (1‑5) | 3,1 | **4,6** |
| Deal‑snelheidsverhoging (gewonnen‑ratio) | 31 % | **45 %** |

Het **samengestelde effect** van snellere antwoorden, beter risicogebonden keuzes en tevredener analisten leidt tot meetbare omzetgroei en een verminderde compliance‑aansprakelijkheid.

---

## Implementatieroadmap (12‑Week Sprint)

| Week | Mijlpaal |
|------|----------|
| 1‑2 | Kafka‑topics opzetten, leverancierssignaal‑schema definiëren |
| 3‑4 | Delta Lake‑feature‑store bouwen, streaming‑jobs schrijven |
| 5‑6 | GNN‑model ontwikkelen, trainen op historisch vragenlijst‑data |
| 7 | Bayesiaanse prior‑laag toevoegen, confidence‑thresholds kalibreren |
| 8‑9 | Bandit‑scheduler implementeren, belonings‑collectie integreren |
| 10 | Connectie met Procurize‑API, end‑to‑end dispatch testen |
| 11 | A/B‑pilot met een subset compliance‑analisten draaien |
| 12 | Globale uitrol, monitoring‑ en alert‑dashboards opzetten |

Kritieke succescriteria: **model‑latentie < 500 ms**, **scheduler‑convergentie binnen 200 interacties**, en **≥ 80 % data‑kwaliteit** in de feature‑store.

---

## Toekomstperspectief

1. **Federated Learning‑uitbreiding** – Meerdere SaaS‑partners laten gezamenlijk het risicomodel verbeteren zonder ruwe data te delen.  
2. **Explainable AI‑laag** – Natuurlijke‑taal rationale genereren (bijv. “Leverancier X scoorde hoog omdat recent CVE‑2024‑1234 werd gedetecteerd”).  
3. **Zero‑Trust integratie** – De beslissingsengine koppelen aan een Zero‑Trust‑netwerk om automatisch least‑privilege toegang voor bewijs‑ophaling te provisioneren.  
4. **Regulatory Digital Twin** – Simuleren van toekomstige regelgeving‑scenario’s en proactief vragenlijst‑prioriteiten her‑herijken.

De beslissingsengine wordt het **brein** van een proactief compliance‑ecosysteem — het verschuift van reactieve antwoordgeneratie naar anticiperend risico‑beheer.

---

## Conclusie

Het automatiseren van antwoorden op vragenlijsten is slechts de helft van de uitdaging. Het echte concurrentievoordeel ligt in **weten welke vragenlijst eerst beantwoord moet worden, en waarom**. Door real‑time data‑invoer, graph‑gebaseerde risicoscoring en reinforcement‑learning‑gedreven prioritering te combineren, verandert de AI Beslissingsengine de compliance‑functie van een bottleneck naar een strategische versneller.

Door deze engine bovenop het collaboratieve platform van Procurize te plaatsen, worden security, legal en sales teams in sync gebracht, kunnen deals sneller worden gesloten en blijven organisaties een stap voor op continu veranderende regelgeving. In een wereld waar seconden tellen, is een AI‑gedreven, risicobewuste prioriteitenqueue de volgende essentiële laag van moderne compliance‑automatisering.

---

## Zie Ook

- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Risk Management Framework](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management](https://www.iso.org/standard/73906.html)  
- [Google Cloud Blog: Building Real‑Time ML Pipelines with Kafka and Vertex AI](https://cloud.google.com/blog/topics/inside-google-cloud/building-real-time-ml-pipelines)