
# Silnik Decyzyjny AI do Real‑Time Priorytetyzacji Kwestionariuszy Dostawców i Oceny Ryzyka

Kwestionariusze bezpieczeństwa, audyty zgodności i oceny dostawców są kluczowymi strażnikami każdej transakcji B2B SaaS. Jednak manualna triage przychodzących żądań często generuje ukryty koszt: opóźnione transakcje, fragmentaryczną wiedzę o ryzyku i przeciążone zespoły zgodności. **Procurize** już zapewnia zunifikowany hub do organizacji kwestionariuszy, ale następnym krokiem ewolucyjnym jest *warstwa decyzyjna*, która wie, **który** kwestionariusz rozwiązać **kiedy**, i **jak ryzykowny** jest faktycznie każdy dostawca.

W tym artykule przeprowadzimy Cię przez projekt, implementację i wpływ biznesowy **Silnika Decyzyjnego AI**, który:

1. **Pobiera** sygnały dostawców w czasie rzeczywistym (raporty [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), certyfikaty [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), zaświadczenia DPO [GDPR](https://gdpr.eu/)).  
2. **Ocena** ryzyka przy użyciu hybrydowego modelu Graph Neural Network (GNN) + Bayesian.  
3. **Priorytetyzuje** przydziały kwestionariuszy za pomocą harmonogramu opartego na uczeniu ze wzmocnieniem.  
4. **Zwraca** decyzje do przestrzeni roboczej współpracy Procurize w celu płynnej realizacji.

Po skończeniu zrozumiesz, jak zamienić morze żądań w oparty na danych, ciągle optymalizowany przepływ pracy, który skraca cykle odpowiedzi nawet o **70 %**, jednocześnie zwiększając trafność odpowiedzi.

---

## Dlaczego Real‑Time Priorytetyzacja ma Znaczenie

| Problem | Tradycyjne Podejście | Transformacja dzięki AI |
|------------|------------------------|---------------------------|
| **Nagłe skoki wolumenu** w okresach rund finansowania lub premier produktów | Kolejka „kto pierwszy, ten lepszy” | Dynamiczny harmonogram z uwzględnieniem obciążenia |
| **Ślepe punkty ryzyka** – zespoły traktują wszystkich dostawców tak samo | Manualna ocena ryzyka (często przestarzała) | Ciągła ocena ryzyka na żywo |
| **Marnotrawstwo zasobów** – juniorzy odpowiadają na mało istotne kwestionariusze | Regułowy przydział zadań | Dopasowanie zadania do umiejętności |
| **Tarcia w transakcjach** – wolne odpowiedzi powodują utratę okazji | Reaktywne follow‑upy | Proaktywne alerty o dostawcach o wysokiej wartości |

Silnik decyzyjny eliminuje podejście „jednego rozmiaru dla wszystkich”, nieustannie reewaluując zarówno **ryzyko dostawcy**, jak i **zdolności zespołu**. Efektem jest *żywa lista priorytetów*, która ewoluuje wraz z pojawianiem się nowych dowodów – dokładnie tego potrzebują nowoczesne organizacje stawiające bezpieczeństwo na pierwszym miejscu.

---

## Przegląd Architektury

Poniżej znajduje się diagram Mermaid prezentujący kluczowe komponenty i przepływy danych Silnika Decyzyjnego AI, ściśle zintegrowany z istniejącą platformą Procurize.

```mermaid
graph LR
    subgraph Data Ingestion
        A["Sygnały Dostawców w Czasie Rzeczywistym"]
        B["Repozytorium Polityk"]
        C["Kanał Intelgence Zagrożeń"]
        A --> D["Strumień Zdarzeń (Kafka)"]
        B --> D
        C --> D
    end

    subgraph Risk Scoring
        D --> E["Magazyn Cech (Delta Lake)"]
        E --> F["Hybrydowy Model GNN + Bayesian"]
        F --> G["Wynik Ryzyka (0‑100)"]
    end

    subgraph Prioritization Scheduler
        G --> H["Agent Uczenia Ze Wzmocnieniem"]
        H --> I["Kolejka Priorytetowa"]
        I --> J["Dyspozytor Zadań (Procurize)"]
    end

    subgraph Feedback Loop
        J --> K["Działanie Użytkownika i Opinie"]
        K --> L["Sygnalizacja Nagród (RL)"]
        L --> H
    end
```

*Wszystkie etykiety węzłów są podwójnie cudzysłowione, aby spełnić wymóg składni Mermaid.*

### Kluczowe Elementy

1. **Strumień Zdarzeń** – Apache Kafka (lub Pulsar) przechwytuje każdą zmianę: nowe raporty audytowe, alerty podatności, aktualizacje kontraktów.  
2. **Magazyn Cech** – Centralny Delta Lake przechowuje wyznaczone cechy (np. wiek dostawcy, dojrzałość kontroli, poziom ekspozycji).  
3. **Hybrydowy Model GNN + Bayesian** – GNN propaguje ryzyko w grafie wiedzy o połączonych kontrolach, a komponent Bayesian wprowadza wstępną wiedzę regulacyjną.  
4. **Harmonogram RL** – Algorytm multi‑armed bandit uczy się, które korekty priorytetów prowadzą do najszybszego *zakończenia transakcji* lub *redukcji ryzyka*, wykorzystując nagrody z pętli sprzężenia zwrotnego.  
5. **Dyspozytor Zadań** – Korzystając z API Procurize, silnik wypycha wysokopriorytetowe zgłoszenia kwestionariuszy bezpośrednio na pulpit odpowiedzialnego interesariusza.

---

## Pobieranie Danych w Czasie Rzeczywistym

### 1. Sygnały Dostawców

- **Artefakty zgodności**: raporty [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) Type II, certyfikaty [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), zaświadczenia DPO [GDPR](https://gdpr.eu/).  
- **Telemetria operacyjna**: logi CloudTrail, alerty SIEM, inwentaryzacje zasobów.  
- **Inteligencja zewnętrzna**: kanały CVE, monitorowanie wycieków w dark web, oceny ryzyka trzecich stron.

Wszystkie sygnały są normalizowane do **kanonicznego schematu JSON** i publikowane w tematach Kafka o nazwach `vendor.signals`, `policy.updates` oraz `threat.intel`.

### 2. Inżynieria Cech

Zadanie Spark Structured Streaming ciągle wzbogaca surowe zdarzenia:

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

# Przykład: oblicz dni od ostatniego audytu
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")
```

Wynikowa **tabela Delta Lake** staje się źródłem dla modelu ryzyka.

---

## Silnik Oceny Ryzyka AI

### Hybrydowy Graph Neural Network

Graf wiedzy dostawca‑kontrola łączy istotne encje:

- **Dostawca → Kontrole** (np. „Dostawca X wdraża szyfrowanie w spoczynku”).  
- **Kontrola → Regulacja** (np. „Szyfrowanie w spoczynku spełnia Art. 32 RODO”).  
- **Kontrola → Dowód** (np. „Dowód #1234”).

Wykorzystując **PyG** (PyTorch Geometric), dwuwarstwowy GCN propaguje oceny ryzyka:

```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
```

Wektor wyjściowy `x` reprezentuje **znormalizowane ryzyko** dla każdego węzła dostawcy.

### Warstwa Bayesian

Eksperci regulacyjni dostarczają **priory** (np. „Wszyscy dostawcy przetwarzający dane osobowe zaczynają z bazowym ryzykiem 0,65”). Aktualizacja bayesowska łączy te priory z posteriorem GNN:

\[
P(Risk | Data) = \frac{P(Data | Risk) \cdot P(Risk)}{P(Data)}
\]

Implementacja wykorzystuje `pymc3` do próbkowania rozkładów posteriornych, dostarczając **przedział ufności** obok wartości punktowej.

---

## Harmonogram Priorytetyzacji z Uczeniem Ze Wzmocnieniem

### Formulacja Multi‑Armed Bandit

Każde **ramię** odpowiada poziomowi priorytetu (np. **Pilny**, **Wysoki**, **Średni**, **Niski**). Agent wybiera poziom dla konkretnego kwestionariusza, obserwuje **nagrodę** (zakończenie transakcji, redukcja ryzyka, satysfakcja analityka) i aktualizuje swoją politykę.

```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
```

**Sygnalizacja nagrody** łączy kilka KPI:

- **Redukcja czasu odpowiedzi (TTA)**.  
- **Zgodność wyniku ryzyka** (jak dobrze odpowiedź łagodzi wyliczone ryzyko).  
- **Ocena uzyskana od użytkownika** (ocena analityka dotycząca trafności zadania).

### Ciągłe Uczenie

Co 5 minut agent RL ponownie trenuje się na najnowszej partii nagród zapisanej w **tabeli nagród Delta Lake**. Zaktualizowana polityka jest następnie przekazywana do usługi **Kolejki Priorytetowej**, natychmiast wpływając na kolejny zestaw przydziałów.

---

## Integracja z Procurize

Procurize już udostępnia:

- **`/api/v1/questionnaires`** – lista, tworzenie, aktualizacja kwestionariuszy.  
- **`/api/v1/tasks/assign`** – przydział kwestionariusza użytkownikowi/zespółowi.  
- Webhooki przy zakończeniu zadań.

Silnik decyzyjny konsumuje te API przy pomocy lekkiego **wrappera FastAPI**:

```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)
```

Gdy kwestionariusz zostaje oznaczony jako **ukończony**, webhook Procurize wywołuje aktualizację tabeli nagród, zamykając pętlę sprzężenia zwrotnego.

---

## Korzyści Biznesowe

| Metryka | Przed Silnikiem | Po Silniku (po 30 dni) |
|--------|-----------------|------------------------|
| Średni czas odpowiedzi (TTA) na kwestionariusz | 4,3 dnia | **1,2 dnia** |
| % dostawców wysokiego ryzyka obsłużonych w ciągu 48 h | 22 % | **68 %** |
| Satysfakcja analityków (1‑5) | 3,1 | **4,6** |
| Wzrost prędkości transakcji (wskaźnik wygranych) | 31 % | **45 %** |

**Skumulowany efekt** szybszych odpowiedzi, lepszej zgodności ryzyka i bardziej zadowolonych analityków przekłada się na mierzalny wzrost przychodów oraz zmniejszenie ryzyka związanego z niezgodnością.

---

## Plan Implementacji (12‑tygodniowy Sprint)

| Tydzień | Kamień Milowy |
|--------|---------------|
| 1‑2 | Konfiguracja tematów Kafka, zdefiniowanie schematu sygnałów dostawcy |
| 3‑4 | Budowa magazynu cech Delta Lake, napisanie zadań streamingowych |
| 5‑6 | Opracowanie modelu GNN, trening na danych historycznych kwestionariuszy |
| 7 | Dodanie warstwy priorytetowej Bayesian, kalibracja progów ufności |
| 8‑9 | Implementacja agenta banditowego, zbieranie nagród |
| 10 | Połączenie z API Procurize, test end‑to‑end przydziału zadań |
| 11 | Przeprowadzenie testu A/B z wybraną grupą analityków zgodności |
| 12 | Globalne wdrożenie, ustanowienie monitoringu i pulpitów alertowych |

Kluczowe kryteria sukcesu: **opóźnienie modelu < 500 ms**, **zbieżność harmonogramu w ≤ 200 interakcjach**, oraz **≥ 80 % jakości danych** w magazynie cech.

---

## Przyszłe Kierunki

1. **Rozszerzenie Federowanego Uczenia** – umożliwić wielu partnerom SaaS wspólne doskonalenie modelu ryzyka bez udostępniania surowych danych.  
2. **Warstwa Explainable AI** – generować uzasadnienia w języku naturalnym (np. „Dostawca X uzyskał wysoką ocenę z powodu ostatniego wycieku CVE‑2024‑1234”).  
3. **Integracja Zero‑Trust** – połączyć silnik decyzyjny z architekturą Zero‑Trust, aby automatycznie przydzielać najniższe przywileje przy pobieraniu dowodów.  
4. **Cyfrowy Bliźniak Regulacyjny** – symulować przyszłe scenariusze regulacyjne i proaktywnie aktualizować priorytety kwestionariuszy.

Silnik decyzyjny staje się **mózgiem** proaktywnego ekosystemu zgodności – przechodząc od reaktywnego generowania odpowiedzi do antycypacyjnego zarządzania ryzykiem.

---

## Podsumowanie

Automatyzacja odpowiedzi na kwestionariusze to dopiero połowa wyzwania. Prawdziwa przewaga konkurencyjna tkwi w **wiedzy, który kwestionariusz odpowiedzieć najpierw i dlaczego**. Poprzez połączenie pobierania danych w czasie rzeczywistym, oceny ryzyka opartej na grafie oraz priorytetyzacji sterowanej uczeniem ze wzmocnieniem, Silnik Decyzyjny AI przekształca funkcję zgodności z wąskiego gardła w strategiczny przyspieszacz.

Implementacja tego silnika na bazie współpracującej platformy Procurize umożliwia zespołom bezpieczeństwa, prawnym i sprzedażowym pracę w synchronizacji, szybsze zamykanie transakcji i wyprzedzanie zmieniających się wymogów regulacyjnych. W świecie, w którym liczą się sekundy, AI‑napędzana, świadoma ryzyka kolejka priorytetów jest kolejną niezbędną warstwą nowoczesnej automatyzacji zgodności.

---

## Zobacz także

- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Ramy Zarządzania Ryzykiem](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [ISO/IEC 27001:2022 – System Zarządzania Bezpieczeństwem Informacji](https://www.iso.org/standard/73906.html)  
- [Blog Google Cloud: Tworzenie Real‑Time Potoków ML z Kafka i Vertex AI](https://cloud.google.com/blog/topics/inside-google-cloud/building-real-time-ml-pipelines)