
# Adaptivní přenosové učení pro automatizaci otázníků napříč regulacemi

Enterprises today juggle **dozens of security questionnaires**—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, CCPA, FedRAMP, and a growing wave of industry‑specific standards. Each document asks for essentially the same evidence (access controls, data encryption, incident response), but phrased differently, with divergent evidence requirements. Traditional AI‑driven questionnaire platforms train a **dedicated model per framework**. When a new regulation appears, teams must collect fresh training data, fine‑tune a new model, and orchestrate another integration pipeline. The result? **Repeated effort**, **inconsistent answers**, and **long turnaround times** that stall sales cycles.

**Adaptive Transfer Learning** offers a smarter way. By treating each regulatory framework as a *domain* and the questionnaire task as a *shared downstream objective*, we can **reuse knowledge** learned from one framework to accelerate performance on another. In practice, this lets a single AI engine at Procurize instantly understand a brand‑new [FedRAMP](https://www.fedramp.gov/) questionnaire using the same weight‑base that powers [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) answers, dramatically reducing the manual labeling work that usually precedes model deployment.

Below we unpack the concept, illustrate an end‑to‑end architecture, and provide actionable steps to embed adaptive transfer learning into your compliance automation stack.

---

## 1. Proč je přenosové učení důležité pro automatizaci otázníků

| Bolestný bod | Konvenční přístup | Výhoda přenosového učení |
|--------------|-------------------|--------------------------|
| **Nedostatek dat** | Každý nový rámec vyžaduje stovky označených párů otázka‑odpověď. | Předtrénovaný základní model již zná obecné bezpečnostní koncepty; stačí jen několik rámcových příkladů. |
| ** proliferace modelů** | Týmy udržují desítky samostatných modelů, každý s vlastním CI/CD pipeline. | Jeden modulární model lze *doladit* pro každý rámec, což snižuje operační zátěž. |
| **Regulační drift** | Když se standardy aktualizují, staré modely zastarávají a vyžadují kompletní pře‑trénování. | Kontinuální učení na sdíleném základu rychle přizpůsobí malé textové změny. |
| **Mezery ve vysvětlitelnosti** | Samostatné modely ztěžují vytvoření jednotné auditní stopy. | Sdílená reprezentace umožňuje konzistentní sledování původu napříč rámcemi. |

In short, transfer learning **unifies knowledge**, **compresses the data curve**, and **simplifies governance**—all crucial for scaling procurement‑grade compliance automation.

---

## 2. Základní pojmy: Domény, úkoly a sdílené reprezentace

1. **Source Domain** – Regulační soubor, kde je k dispozici bohatá označená data (např. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)).  
2. **Target Domain** – Nová nebo méně reprezentovaná regulace (např. FedRAMP, vznikající ESG standardy).  
3. **Task** – Vygenerovat souladnou odpověď (text) a přiřadit podporující důkaz (dokumenty, politiky).  
4. **Shared Representation** – Velký jazykový model (LLM) doladěný na bezpečnostně‑orientované korpusy, zachycující společnou terminologii, mapování kontrol a struktury důkazů.  

The **transfer learning pipeline** first **pre‑trains** the LLM on a massive security knowledge base (NIST SP 800‑53, ISO controls, public policy docs). Then, **domain‑adaptive fine‑tuning** occurs with a **few‑shot** dataset from the target regulation, guided by a **domain discriminator** that helps the model retain source knowledge while acquiring target nuances.

---

## 3. Blueprint architektury

Below is a high‑level Mermaid diagram that shows how the components interact in Procurize’s adaptive transfer‑learning platform.

```mermaid
graph LR
    subgraph Data Layer
        A["Raw Policy Repository"]
        B["Historical Q&A Corpus"]
        C["Target Regulation Samples"]
    end
    subgraph Model Layer
        D["Security‑Base LLM"]
        E["Domain Discriminator"]
        F["Task‑Specific Decoder"]
    end
    subgraph Orchestration
        G["Fine‑Tuning Service"]
        H["Inference Engine"]
        I["Explainability & Audit Module"]
    end
    subgraph Integrations
        J["Ticketing / Workflow System"]
        K["Document Management (SharePoint, Confluence)"]
    end

    A --> D
    B --> D
    C --> G
    D --> G
    G --> E
    G --> F
    E --> H
    F --> H
    H --> I
    I --> J
    H --> K
```

**Key Takeaways**

* **Security‑Base LLM** is trained once on the combined policy and historical Q&A data.  
* **Domain Discriminator** pushes the representation to be *domain‑aware*, preventing catastrophic forgetting.  
* **Fine‑Tuning Service** consumes a minimal set of target‑domain examples (often < 200) and produces a **Domain‑Adapted Model**.  
* **Inference Engine** handles real‑time questionnaire requests, retrieving evidence via semantic search and generating structured answers.  
* **Explainability & Audit Module** logs attention weights, source documents, and versioned prompts to satisfy auditors.

---

## 4. End‑to‑End pracovní tok

1. **Ingestion** – New questionnaire files (PDF, Word, CSV) are parsed by Procurize’s Document AI, extracting question text and metadata.  
2. **Semantic Matching** – Each question is embedded using the shared LLM and matched against a **knowledge graph** of controls and evidence.  
3. **Domain Detection** – A lightweight classifier flags the regulation (e.g., “FedRAMP”) and routes the request to the appropriate domain‑adapted model.  
4. **Answer Generation** – The decoder produces a concise, compliant response, conditionally injecting placeholders for missing evidence.  
5. **Human‑in‑the‑Loop Review** – Security analysts receive the drafted answer with attached source citations; they edit or approve directly in the UI.  
6. **Audit Trail Creation** – Every iteration logs prompt, model version, evidence IDs, and reviewer comments, building a tamper‑evident history.  

The **feedback loop** re‑captures approved answers as new training examples, continuously sharpening the target‑domain model without manual dataset curation.

---

## 5. Implementační kroky pro vaši organizaci

| Krok | Akce | Nástroje a tipy |
|------|------|-----------------|
| **1. Vybudujte bezpečnostní základ** | Shromážděte všechny interní politiky, veřejné standardy a minulé odpovědi na otázníky do korpusu (≈ 10 M tokenů). | Použijte Procurize **Policy Ingestor**; vyčistěte pomocí spaCy pro normalizaci entit. |
| **2. Pre‑trénujte / doladěte LLM** | Začněte s otevřeným LLM (např. Llama‑2‑13B) a doladěte pomocí LoRA adaptérů na bezpečnostní korpus. | LoRA snižuje GPU paměť; adaptéry per doména usnadňují výměnu. |
| **3. Vytvořte cílové vzorky** | Pro novou regulaci shromážděte ≤ 150 reprezentativních párů otázka‑odpověď (interní nebo crowdsourced). | Využijte Procurize **Sample Builder** UI; označte každý pár ID kontrol. |
| **4. Spusťte doménově‑adaptivní doladění** | Trénujte doménový adaptér s discriminator loss, abyste zachovali základní znalosti. | Použijte PyTorch Lightning; monitorujte *domain alignment score* (> 0.85). |
| **5. Deployujte inference službu** | Kontajnerizujte adaptér + základní model; vystavte REST endpoint. | Kubernetes s GPU uzly; auto‑scale na základě latence požadavků. |
| **6. Integrujte do workflow** | Připojte endpoint k ticketovacímu systému, umožněte akci “Submit Questionnaire”. | Webhooks nebo ServiceNow konektor. |
| **7. Zapněte vysvětlitelnost** | Ukládejte attention mapy a citace do PostgreSQL audit DB. | Vizualizujte přes Procurize **Compliance Dashboard**. |
| **8. Kontinuální učení** | Pravidelně (čtvrtletně nebo na požádání) pře‑trénovávejte adaptéry s nově schválenými odpověďmi. | Automatizujte pomocí Airflow DAG; verzujte modely v MLflow. |

Following this roadmap, most teams report **60‑80 % reduction** in time required to set up a new regulatory questionnaire model.

---

## 6. Best practices & Gotchas

| Praktika | Důvod |
|----------|-------|
| **Few‑Shot Prompt Templates** – Keep prompts short and include explicit control references. | Prevents the model from hallucinating unrelated controls. |
| **Balanced Sampling** – Ensure the fine‑tuning dataset covers both high‑frequency and low‑frequency controls. | Avoids bias toward common questions and keeps rare controls answerable. |
| **Domain‑Specific Tokenizer Adjustments** – Add new regulatory jargon (e.g., “FedRAMP‑Ready”) to the tokenizer. | Improves token efficiency and reduces split‑word errors. |
| **Regular Audits** – Schedule quarterly reviews of generated answers against external auditors. | Maintains compliance confidence and uncovers drift early. |
| **Data Privacy** – Mask any PII inside evidence documents before feeding them to the model. | Aligns with [GDPR](https://gdpr.eu/) and internal privacy policies. |
| **Version Pinning** – Lock inference pipelines to a specific adapter version per regulation. | Guarantees reproducibility for legal hold. |

---

## 7. Budoucí směřování

1. **Zero‑Shot onboarding regulací** – Kombinace meta‑learningu s *regulation description parser*em pro generování adaptéru bez jakýchkoli označených příkladů.  
2. **Multimodální syntéza důkazů** – Spojení OCR obrázků (architektonické diagramy) s textem pro automatické odpovědi na otázky o síťové topologii.  
3. **Federated Transfer Learning** – Sdílení aktualizací adaptérů mezi více podniky bez odhalování surových politik, zachovává konkurenční důvěrnost.  
4. **Dynamické hodnocení rizik** – Propojení přenosově naučených odpovědí s real‑time heatmappy rizik, které se aktualizuje při vydání nových regulatorních směrnic.  

These innovations will push the boundary from *automation* to *intelligent compliance orchestration*, where the system not only answers questions but also predicts regulatory changes and proactively adjusts policies.

---

## 8. Závěr

Adaptive transfer learning transforms the **costly, siloed** world of security questionnaire automation into a **lean, reusable** ecosystem. By investing in a **shared security LLM**, fine‑tuning lightweight domain adapters, and embedding a tight human‑in‑the‑loop workflow, organizations can:

* **Slash time‑to‑answer** for new regulations from weeks to days.  
* **Maintain consistent audit trails** across frameworks.  
* **Scale compliance operations** without multiplying model sprawl.  

Procurize’s platform already leverages these principles, delivering a single, unified hub where **any** questionnaire—present or future—can be tackled with the same AI engine. The next wave of compliance automation will be defined not by how many models you train, but by how **effectively you transfer** what you already know.