Окремим критичним виміром є кібербезпека. Платформізація та автоматизація зростає разом із поверхнею атаки: збільшується кількість інтеграційних точок, ускладнюється контроль доступу, з’являються ризики ланцюгових відмов через залежності, концентруються персональні дані, а отже збільшується потенційний збиток від інцидентів. Реінжиніринг, що змінює маршрути даних та процесів, неминуче впливає на ризик-профіль. Якщо кіберризики не інтегровані в контур проєктування, то виникають невидимі в момент запуску вразливості, що проявляються під навантаженням або в кризових сценаріях [6, 7, 12]. Тому актуальною є ризик-орієнтована постановка реінжинірингу, де безпека та відповідність контролям розглядаються як обмеження й критерії оптимізації, а не як постфактум аудиту. Класичні підходи BPR/BPM (інтерв’ю, експертні сесії, ручне моделювання Business Process Model and Notation (BPMN), «AS-IS, TO-BE» через воркшопи) залишаються необхідними, але мають обмеження масштабованості та відтворюваності, особливо коли йдеться про портфель сотень послуг і динамічні нормативні зміни. Водночас цифрові платформи генерують великі масиви даних: журнали подій, метрики продуктивності, логи інтеграцій, показники доступності, трасування запитів (trace-id), журнали помилок та кібербезпекові події. Це створює підґрунтя для керованого реінжинірингу, який спирається на інтелектуальний аналіз процесів (process mining) та методи машинного/глибинного навчання для кількісного аналізу реального виконання процесів, виявлення причин затримок, прогнозування наслідків змін та підтримки прийняття рішень [3, 9, 13]. Суттєву роль у сучасному керуванні цифровими сервісами відіграють метрики якості сервісу та операційної надійності: ключові показники ефективності (Key Performance Indicators, KPI) для управлінського рівня та індикатор рівня сервісу (Service Level Indicator, SLI), цільовий рівень сервісу (Service Level Objective, SLO) для інженерного рівня в рамках підхіду до керування надійністю через SLI/SLO. Для державних е-послуг це означає перехід від декларативного «покращимо сервіс» до формалізованого керування цільовими значеннями доступності, часу відповіді, частки помилок, частки автоматизованих рішень, рівня повторних звернень та ін. Реінжиніринг, не прив’язаний до KPI/SLI/SLO, ризикує залишитися набором «оптимізаційних» ідей без вимірюваного ефекту [4, 5, 10]. Таким чином, актуальність дисертаційного дослідження визначається сукупністю взаємопов’язаних викликів: (1) поширеність «оцифрування без трансформації» та цифрової бюрократії; (2) складність платформної архітектури е-урядування та інтеграційних залежностей; (3) необхідність кількісного управління якістю сервісу через KPI/SLI/SLO; (4) інтеграція кіберризиків як обмежень і критеріїв реінжинірингу; (5) наявність процесних та сервісних даних, які дають можливість побудови нейромережевих моделей для прогнозування й оптимізації сценаріїв реінжинірингу бізнес-процесів.