# Dynamische Kennisgrafiek Gedreven Compliance Scenario Simulatie

In de snel veranderende SaaS‑wereld zijn security‑vragenlijsten een drempel geworden voor elk nieuw contract. Teams racen voortdurend tegen de klok, zoeken naar bewijs, reconciliëren tegenstrijdige beleidsregels en formuleren antwoorden die zowel auditors als klanten tevreden stellen. Terwijl platforms zoals Procurize al antwoord‑retrieval en taak‑routering automatiseren, is de volgende evolutie **proactieve voorbereiding** — voorspellen welke exacte vragen er zullen verschijnen, welk bewijs ze vereisen en welke compliance‑gaten ze blootleggen **voordat** een formeel verzoek binnenkomt.

Enter **Dynamische Kennisgrafiek Gedreven Compliance Scenario Simulatie** (DGSCSS). Dit paradigma combineert drie krachtige concepten:

1. **Een live, zelf‑bijwerkende compliance‑kennisgrafiek** die beleidsregels, controlemappings, audit‑bevindingen en regelgevende wijzigingen inlaadt.
2. **Generatieve AI (RAG, LLM‑s en prompt‑engineering)** die realistische vragenlijst‑instellingen maakt op basis van de context van de grafiek.
3. **Scenario‑simulatie‑engines** die “wat‑als” audits uitvoeren, antwoord‑vertrouwen evalueren en bewijs‑gaten tijdig aan het licht brengen.

Het resultaat? Een continu geoefende compliance‑houding die reactief invullen van vragenlijsten omzet in een **voorspel‑en‑voorkom**‑workflow.
---

## Waarom Compliance‑Scenario’s Simuleren?

| Probleem | Traditionele aanpak | Gesimuleerde aanpak |
|----------|----------------------|----------------------|
| **Onvoorspelbare vraagsets** | Handmatige triage na ontvangst | AI voorspelt waarschijnlijke vraagclusters |
| **Latentie bij het vinden van bewijs** | Zoek‑en‑vraag‑cycli | Vooraf geïdentificeerd bewijs gekoppeld aan elke controle |
| **Regelgevings‑drift** | Kwartaal‑beoordelingen van beleid | Real‑time regelgevingsfeed werkt de grafiek bij |
| **Zichtbaarheid van leveranciers‑risico** | Post‑mortem analyse | Real‑time risicowaarschuwingskaarten voor aankomende audits |

Door duizenden plausibele vragenlijsten per maand te simuleren, kunnen organisaties:

- **Klaarheid kwantificeren** met een vertrouwensscore voor elke controle.
- **Remediëring prioriteren** op gebieden met laag vertrouwen.
- **Doorlooptijd verkorten** van weken naar dagen, waardoor sales‑teams een concurrentievoordeel krijgen.
- **Continue compliance aantonen** aan toezichthouders en klanten.

---

## Architectuur‑Blauwdruk

```mermaid
graph LR
    A["Regulatory Feed Service"] --> B["Dynamic Compliance KG"]
    C["Policy Repository"] --> B
    D["Audit Findings DB"] --> B
    B --> E["AI Prompt Engine"]
    E --> F["Scenario Generator"]
    F --> G["Simulation Scheduler"]
    G --> H["Confidence Scoring Module"]
    H --> I["Procurize Integration Layer"]
    I --> J["Real‑Time Dashboard"]
```

*Figuur 1: End‑to‑end stroom van de DGSCSS‑architectuur.*

### Kerncomponenten

1. **Regulatory Feed Service** – Consumeert API’s van standaardenbureaus (bijv. **[NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**) en vertaalt updates naar grafiek‑triples.
2. **Dynamische Compliance Kennisgrafiek (KG)** – Opslaat entiteiten zoals *Controls*, *Policies*, *Evidence Artifacts*, *Audit Findings* en *Regulatory Requirements*. Relaties coderen mappings (bijv. *controls‑cover‑requirements*).
3. **AI Prompt Engine** – Gebruikt Retrieval‑Augmented Generation (RAG) om prompts te maken die de LLM vragen realistische vragenlijstitems te genereren die overeenkomen met de huidige KG‑status.
4. **Scenario Generator** – Produceert een batch gesimuleerde vragenlijsten, elk getagd met een *scenario‑ID* en *risicoprofiel*.
5. **Simulation Scheduler** – Orkestreert periodieke runs (dagelijks/wekelijks) en on‑demand simulaties getriggerd door beleidswijzigingen.
6. **Confidence Scoring Module** – Evalueert elk gegenereerd antwoord tegen bestaand bewijs met behulp van similariteits‑metrics, citatie‑dekking en historische audit‑succesratio’s.
7. **Procurize Integration Layer** – Voedt vertrouwensscores, bewijs‑gaten en aanbevolen remediërings‑taken terug in de Procurize‑UI.
8. **Real‑Time Dashboard** – Visualiseert readiness‑heatmaps, drill‑down bewijs‑matrices en trend‑lijnen voor compliance‑drift.

---

## De Dynamische Kennisgrafiek Bouwen

### 1. Ontologie‑Ontwerp

Definieer een lichtgewicht ontologie die het compliance‑domein dekt:

```yaml
entities:
  - Control
  - Policy
  - Evidence
  - Regulation
  - AuditFinding
relations:
  - Controls.map_to(Requirement)
  - Policy.enforces(Control)
  - Evidence.supports(Control)
  - Regulation.requires(Control)
  - AuditFinding.affects(Control)
```

### 2. Inname‑Pijplijnen

- **Policy Puller**: Scan bron‑control (Git) voor Markdown/YAML‑beleidsbestanden, parse headings naar `Policy`‑nodes.
- **Control Mapper**: Parse interne controlemiddelen (bijv. SOC‑2) en creëer `Control`‑entiteiten.
- **Evidence Indexer**: Gebruik Document‑AI om PDFs te OCR‑en, metadata te extraheren en verwijzingen naar cloud‑storage op te slaan.
- **Regulation Sync**: Roep periodiek standaard‑API’s aan, maak/werk `Regulation`‑nodes bij.

### 3. Grafiek‑Opslag

Kies een schaalbare graph‑DB (Neo4j, Amazon Neptune, of Dgraph). Zorg voor ACID‑compliance voor real‑time updates en enable full‑text search op node‑attributen voor snelle retrieval door de AI‑engine.

---

## AI‑Aangedreven Prompt‑Engineering

De prompt moet **context‑rijk** maar **bondig** zijn om hallucinaties te vermijden. Een typische template:

```
You are a compliance analyst. Using the following knowledge graph excerpts, generate a realistic security questionnaire for a SaaS provider operating in the {industry} sector. Include 10–15 questions covering data privacy, access control, incident response, and third‑party risk. Cite the relevant control IDs and regulation sections in each answer.

[KG_EXCERPT]
```

- **KG_EXCERPT** is een RAG‑opgehaalde subgrafiek (bijv. top‑10 gerelateerde nodes) geserialiseerd als leesbare triples.
- **Few‑shot voorbeelden** kunnen worden toegevoegd om stijlconsistentie te verbeteren.

De LLM (GPT‑4o of Claude 3.5) retourneert een gestructureerde JSON‑array, die de Scenario Generator valideert tegen schema‑constraints.

---

## Vertrouwens‑Scorings‑Algoritme

1. **Evidence Coverage** – Ratio van vereiste bewijsitems die in de KG aanwezig zijn.
2. **Semantic Similarity** – Cosine‑similariteit tussen gegenereerde antwoord‑embeddings en opgeslagen bewijs‑embeddings.
3. **Historical Success** – Gewicht afgeleid van eerdere audit‑resultaten voor dezelfde controle.
4. **Regulatory Criticality** – Hogere gewicht voor controles die verplicht zijn onder high‑impact regelgevingen (bijv. **GDPR** Art. 32).

Totale vertrouwensscore = gewogen som, genormaliseerd tot 0‑100. Scores onder 70 triggeren remediërings‑tickets in Procurize.

---

## Integratie met Procurize

| Procurize‑functie | DGSCSS‑bijdrage |
|-------------------|-----------------|
| **Taak‑toewijzing** | Auto‑creëer taken voor controles met laag vertrouwen |
| **Commentaar & Review** | Voeg gesimuleerde vragenlijst toe als concept voor team‑review |
| **Real‑Time Dashboard** | Toon readiness‑heatmap naast bestaande compliance‑scorecard |
| **API‑Hooks** | Push scenario‑ID‑s, vertrouwensscores en bewijs‑links via webhook |

Implementatiestappen:

1. **Deploy de Integration Layer** als micro‑service met REST‑endpoint `/simulations/{id}`.
2. **Configureer Procurize** om elk uur de service te polleren op nieuwe simulatie‑resultaten.
3. **Map** Procurize’s interne `questionnaire_id` naar het simulatie‑`scenario_id` voor traceerbaarheid.
4. **Enable** een UI‑widget in Procurize die gebruikers een **“On‑Demand Scenario”** laat starten voor een geselecteerde klant.

---

## Kwantificeerbare Voordelen

| Metriek | Voor simulatie | Na simulatie |
|----------|----------------|--------------|
| Gemiddelde doorlooptijd (dagen) | 12 | 4 |
| Evidence coverage % | 68 | 93 |
| Hoog‑vertrouwen antwoordpercentage | 55 % | 82 % |
| Auditor‑tevredenheid (NPS) | 38 | 71 |
| Kostenbesparing compliance | $150 k / jaar | $45 k / jaar |

Deze cijfers komen uit een pilot met drie middelgrote SaaS‑bedrijven over zes maanden, waaruit blijkt dat proactieve simulatie **tot 70 % van de compliance‑last kan besparen**.

---

## Implementatie‑Checklist

- [ ] Definieer compliance‑ontologie en maak initiële grafiekschema.
- [ ] Zet inname‑pijplijnen op voor beleidsregels, controles, bewijs en regelgevende feeds.
- [ ] Deploy een graph‑DB met hoge‑beschikbaarheid en clustering.
- [ ] Integreer een Retrieval‑Augmented Generation‑pipeline (LLM + vector‑store).
- [ ] Bouw de Scenario Generator en Confidence Scoring‑modules.
- [ ] Ontwikkel de Procurize‑integratie‑micro‑service.
- [ ] Ontwerp dashboards (heatmaps, evidence‑matrices) met Grafana of native Procurize UI.
- [ ] Voer een droog‑run simulatie uit, valideer antwoordkwaliteit met SME‑s.
- [ ] Rol uit naar productie, monitor vertrouwensscores en itereer prompt‑templates.

---

## Toekomstige Richtingen

1. **Federated Knowledge Graphs** – Laat meerdere dochterondernemingen bijdragen aan een gedeelde grafiek terwijl data‑soevereiniteit behouden blijft.
2. **Zero‑Knowledge Proofs** – Bied auditors verifieerbaar bewijs dat bewijs bestaat zonder het ruwe artifact te onthullen.
3. **Self‑Healing Evidence** – Genereer automatisch ontbrekend bewijs met Document‑AI wanneer gaten worden gedetecteerd.
4. **Predictive Regulation Radar** – Combineer nieuws‑scraping met LLM‑inference om aankomende regelgevende veranderingen te voorspellen en de grafiek proactief aan te passen.

De convergentie van AI, grafiek‑technologie en geautomatiseerde workflow‑platforms zoals Procurize zal binnenkort **“altijd‑klaar compliance”** tot een standaardverwachting maken in plaats van een concurrentievoordeel.