
# Intent‑gebaseerde routering en realtime risico‑scoring: De volgende evolutie in de automatisering van beveiligingsvragenlijsten

Organisaties worden tegenwoordig geconfronteerd met een onafgebroken stroom van beveiligingsvragenlijsten van leveranciers, partners en auditors. Traditionele automatiseringstools behandelen elke vragenlijst als een statische invulactie, waarbij vaak de context achter elke vraag wordt genegeerd. **Het nieuwste AI‑platform van Procurize** keert dat model om door **de intentie** achter elk verzoek te **begrijpen** en **het gekoppelde risico in realtime te scoren**. Het resultaat is een dynamische, zelf‑optimaliserende workflow die vragen naar de juiste kennisbron routeert, het meest relevante bewijs naar voren brengt en continu de eigen prestatie verbetert.

> **Belangrijkste conclusie:** Intent‑gebaseerde routering in combinatie met realtime risico‑scoring creëert een adaptieve motor die nauwkeurige, controleerbare antwoorden sneller levert dan elk regel‑gebaseerd systeem.

---

## 1. Waarom intent belangrijker is dan syntaxis

De meeste bestaande oplossingen voor vragenlijsten vertrouwen op trefwoord‑matching. Een vraag die het woord “encryptie” bevat, activeert een vooraf gedefinieerde repository‑vermelding, ongeacht of de vraagsteller zich zorgen maakt over gegevens‑in‑rust, gegevens‑in‑transit of sleutel‑beheersprocessen. Dit leidt tot:

* **Te veel of te weinig bewijs leveren** – verspilde inspanning of hiaten in naleving.  
* **Langer review‑cycli** – reviewers moeten handmatig irrelevante secties wegsnijden.  
* **Inconsistente risico‑houding** – dezelfde technische controle krijgt verschillende risicoscores in verschillende beoordelingen.

### Intent‑extractie‑workflow

```mermaid
flowchart TD
    A["Binnenkomende vragenlijst"] --> B["Natuurlijke‑taal‑parser"]
    B --> C["Intent‑classifier"]
    C --> D["Risicocontext‑engine"]
    D --> E["Routeringsbeslissing"]
    E --> F["Kennis‑grafiek query"]
    F --> G["Bewijs‑assemblage"]
    G --> H["Antwoordgeneratie"]
    H --> I["Human‑in‑the‑Loop review"]
    I --> J["Indienen bij verzoeker"]
```

* **Natuurlijke‑taal‑parser** splitst de tekst op in tokens, detecteert entiteiten (bijv. “AES‑256”, “[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)”).  
* **Intent‑classifier** (een fijn‑afgestemde LLM) wijst de vraag toe aan één van tientallen intent‑categorieën zoals *Gegevens‑encryptie*, *Incident‑respons* of *Toegangs‑controle*.  
* **Risicocontext‑engine** beoordeelt het risico‑profiel van de verzoeker (leveranciertier, gegevensgevoeligheid, contractwaarde) en kent een **realtime risicoscore** (0‑100) toe.  

De **routeringsbeslissing** gebruikt zowel intentie als risicoscore om de optimale kennisbron te selecteren – of dat nu een beleidsdocument, een audit‑log of een subject‑matter‑expert (SME) is.

---

## 2. Realtime risico‑scoring: Van statische checklists naar dynamische evaluatie

Risicoscoring is traditioneel een handmatige stap: compliance‑teams raadplegen risico‑matrices achteraf. Ons platform automatiseert dit **in milliseconden** met een meer‑factor‑model:

| Factor               | Beschrijving                                                    | Gewicht |
|----------------------|------------------------------------------------------------------|---------|
| Leveranciertier      | Strategisch, Kritiek, of Laag‑risico                            | 30 %    |
| Gegevensgevoeligheid | PII, PHI, Financieel, Publiek                                    | 25 %    |
| Regelgevings‑overlap | [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) | 20 %    |
| Historische bevindingen | Vorige audit‑uitzonderingen                                   | 15 %    |
| Vraag‑complexiteit   | Aantal technische sub‑componenten                                | 10 %    |

De uiteindelijke score beïnvloedt twee kritieke acties:

1. **Diepte van bewijs** – Hoge‑risico vragen halen automatisch diepere audit‑trails, encryptiesleutels en attestaties van derden op.  
2. **Niveau van menselijke review** – Scores boven 80 vereisen een verplichte SME‑goedkeuring; onder 40 kan automatisch worden goedgekeurd na één AI‑vertrouwenscheck.

```goat
// Pseudo‑code voor risico‑berekening (enkel illustratief)
score = 0
score += vendorTierWeight * tierFactor
score += dataSensitivityWeight * sensitivityFactor
score += regulatoryWeight * overlapFactor
score += historyWeight * findingsFactor
score += complexityWeight * complexityFactor
return clamp(score, 0, 100)
```

> *Opmerking:* Het diagram hierboven gebruikt de **goat**‑syntaxisplaceholder om pseudo‑code aan te duiden; het daadwerkelijke artikel maakt gebruik van Mermaid‑diagrammen voor visuele stroom.

---

## 3. Architectonisch overzicht van het uniforme platform

Het platform koppelt drie kernlagen samen:

1. **Intent‑engine** – LLM‑gebaseerde classifier, continu fijn‑afgesteld met feedback‑loops.  
2. **Risicoscoring‑service** – Stateless microservice die een REST‑endpoint exposeert en gebruik maakt van feature‑stores.  
3. **Bewijs‑orchestrator** – Event‑gedreven orchestrator (Kafka + Temporal) die documenten, version‑gecontroleerde beleids‑repos en externe API’s aanspreekt.

```mermaid
graph LR
    subgraph Frontend
        UI[Web UI / API‑gateway]
    end
    subgraph Backend
        IE[Intention Engine] --> RS[Risk Service]
        RS --> EO[Evidence Orchestrator]
        EO --> DS[Document Store]
        EO --> PS[Policy Store]
        EO --> ES[External Services]
    end
    UI --> IE
```

**Belangrijkste voordelen**

* **Schaalbaarheid** – Elke component kan onafhankelijk worden geschaald; de orchestrator verwerkt duizenden vragen per minuut.  
* **Audit‑baarheid** – Elke beslissing wordt gelogd met onveranderlijke ID’s, waardoor volledige traceerbaarheid voor auditors mogelijk is.  
* **Uitbreidbaarheid** – Nieuwe intent‑categorieën worden toegevoegd door extra LLM‑adapters te trainen zonder de kerncode aan te passen.

---

## 4. Implementatieroadmap – Van nul tot productie

| Fase            | Mijlpalen                                                          | Geschatte inspanning |
|-----------------|---------------------------------------------------------------------|----------------------|
| **Ontdekking**  | Verzamel vragenlijst‑corpus, definieer intent‑taxonomie, map risicofactoren. | 2 weken |
| **Modelontwikkeling** | Fijn‑stem LLM voor intent, bouw risicoscoring‑microservice, zet feature‑store op. | 4 weken |
| **Orchestratie‑setup** | Implementeer Kafka, Temporal‑workers, integreer document‑repositories. | 3 weken |
| **Pilot‑run**   | Test op een subset van leveranciers, verzamel human‑in‑the‑loop feedback. | 2 weken |
| **Volledige uitrol** | Breid uit naar alle vragenlijst‑typen, schakel auto‑goedkeuringsdrempels in. | 2 weken |
| **Continue leren** | Implementeer feedback‑loops, plan maandelijkse model‑hertraining. | Doorlopend |

**Tips voor een soepele lancering**

* **Klein beginnen** – Kies een laag‑risico vragenlijst (bijv. een eenvoudige [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) aanvraag) om de intent‑classifier te valideren.  
* **Alles instrumenteren** – Leg vertrouwensscores, routeringsbeslissingen en reviewer‑commentaren vast voor toekomstige modelverbetering.  
* **Data‑toegang beheren** – Gebruik role‑based policies om te beperken wie hoog‑risico bewijs mag inzien.

---

## 5. Praktische impact: Statistieken van vroege adoptanten

| Metric                                     | Voor Intent‑engine | Na Intent‑engine |
|--------------------------------------------|--------------------|------------------|
| Gemiddelde doorlooptijd (dagen)            | 5,2                | 1,1              |
| Handmatige review‑uren per maand           | 48                 | 12               |
| Audit‑bevindingen gerelateerd aan onvolledig bewijs | 7                  | 1                |
| SME‑tevredenheidsscore (1‑5)               | 3,2                | 4,7              |

Deze cijfers illustreren **een vermindering van 78 % in reactietijd** en **een daling van 75 % in handmatige inspanning**, terwijl de audit‑resultaten aanzienlijk verbeteren.

---

## 6. Toekomstige uitbreidingen – Wat komt er hierna?

1. **Zero‑Trust verificatie** – Combineer het platform met vertrouwelijke reken‑enclaves om bewijs te certificeren zonder ruwe data bloot te stellen.  
2. **Federated Learning tussen bedrijven** – Deel intent‑ en risico‑modellen veilig over partnernetwerken, waardoor classificatie verbetert zonder dat data lekt.  
3. **Predictieve regelgevende radar** – Voer regelgevende nieuws‑feeds in de risicomotor om drempels proactief aan te passen.  

Door deze capaciteiten continu toe te voegen, evolueert het platform van een **reactieve antwoordgenerator** naar een **proactieve compliance‑steward**.

---

## 7. Aan de slag met Procurize

1. **Meld u aan voor een gratis proefversie** op de Procurize‑website.  
2. **Importeer uw bestaande vragenlijst‑bibliotheek** (CSV, JSON of directe API).  
3. **Start de Intent‑wizard** – selecteer de taxonomie die past bij uw sector.  
4. **Configureer risicodrempels** op basis van de risicobereidheid van uw organisatie.  
5. **Nodig SME’s uit** om hoge‑risico antwoorden te beoordelen en de feedback‑lus te sluiten.

Met deze stappen beschikt u over een live, intent‑bewuste vragenlijst‑hub die continu leert van iedere interactie.

---

## 8. Conclusie

Intent‑gebaseerde routering gecombineerd met realtime risico‑scoring herdefinieert wat mogelijk is in de automatisering van beveiligingsvragenlijsten. Door **te begrijpen “waarom” een vraag wordt gesteld** en **hoe kritisch deze is**, levert het uniform AI‑platform van Procurize:

* Snellere, nauwkeurigere antwoorden.  
* Minder handmatige tussenstappen.  
* Controleerbare, risico‑bewuste bewijs‑ketens.

Organisaties die deze benadering omarmen, verlagen niet alleen operationele kosten, maar krijgen ook een strategisch nalevingsvoordeel – ze maken van een vroegere bottleneck een bron van vertrouwen en transparantie.

---

## <span class='highlight-content'>Bekijk</span> ook
- <https://www.isaca.org/resources/news-and-trends/newsletters/atisac/2024/intent-based-compliance-automation>
- <https://cloud.google.com/architecture/real-time-risk-scoring-ml>
- <https://www.openai.com/research/retrieval-augmented-generation>
- <https://www.crowdsec.net/blog/zero-trust-ai-compliance>