
# AI poháněný adaptivní tok otázek pro inteligentní bezpečnostní dotazníky

Bezpečnostní dotazníky jsou strážci každého hodnocení dodavatele, auditu a revize souladů. Tradiční statický formát však nutí respondenty procházet dlouhými, často irelevantními seznamy otázek, což vede k únavě, chybám a zpožděním v obchodních procesech. Co kdyby se dotazník dokázal *myslet* — přizpůsobovat svou cestu za běhu na základě předchozích odpovědí uživatele, rizikového postavení organizace a dostupnosti důkazů v reálném čase?

Představujeme **Adaptivní tok otázek (AQFE)**, novou AI‑řízenou součást platformy Procurize. Kombinuje velké jazykové modely (LLM), pravděpodobnostní skórování rizik a analytiku chování do jediného smyčkového zpětného kanálu, který neustále přetváří průběh dotazníku. Níže prozkoumáme architekturu, hlavní algoritmy, implementační úvahy a měřitelný obchodní dopad.

---

## Obsah
1. [Proč jsou adaptivní toky otázek důležité](#proč-jsou-adaptivní-toky-otázek-důležité)  
2. [Přehled základní architektury](#přehled-základní-architektury)  
   1. [Služba skórování rizik](#služba-skórování-rizik)  
   2. [Engine pro insight chování](#engine-pro-insight-chování)  
   3. [LLM‑generátor otázek](#llm‑generátor-otázek)  
   4. [Orchestráční vrstva](#orchestráční-vrstva)  
3. [Algoritmické detaily](#algoritmické-detaily)  
   1. [Dynamická Bayesovská síť pro šíření odpovědí](#dynamická-bayesovská-síť-pro-šíření-odpovědí)  
   2. [Strategie řetězení promptů](#strategie-řetězení-promptů)  
4. [Mermaid diagram toku dat](#mermaid-diagram-toku-dat)  
5. [Implementační plán (krok za krokem)]#implementační-plán-krok-za-krokem)  
6. [Bezpečnost, audit a soulad s předpisy](#bezpečnost-audit-a-soulad-s-předpisy)  
7. [Výkonnostní benchmarky & ROI](#výkonnostní-benchmarky--roi)  
8. [Budoucí vylepšení](#budoucí-vylepšení)  
9. [Závěr](#závěr)  
10. [Související zdroje](#související-zdroje)

---

## Proč jsou adaptivní toky otázek důležité

| Problém | Tradiční přístup | Adaptivní přístup |
|------------|----------------------|-------------------|
| **Délka** | Pevný seznam 200 + otázek | Dynamicky ořezá na *relevantní* podmnožinu (často < 80) |
| **Irrelevantní položky** | Jedna velikost pro všechny, způsobuje „šum“ | Kontextově podmíněné přeskočení na základě předchozích odpovědí |
| **Slepota vůči riziku** | Manuální skórování rizika až po dokončení | Skórování rizika v reálném čase po každé odpovědi |
| **Únava uživatele** | Vysoká míra opuštění | Inteligentní větvení udržuje uživatele zapojené |
| **Auditní stopa** | Lineární logy, těžko propojitelných s rizikovými změnami | Event‑sourced audit s okamžitými snímky rizikového stavu |

Umožněním, aby se dotazník dokázal *reaktivně* přizpůsobovat, organizace získávají **30‑70 % zkrácení doby vyřízení**, zlepšují přesnost odpovědí a vytvářejí auditně připravený, rizikově sladěný důkazní řetězec.

---

## Přehled základní architektury

AQFE se skládá ze čtyř volně spojených služeb, které komunikují přes **event‑driven message bus** (např. Apache Kafka). Toto oddělení zajišťuje škálovatelnost, odolnost a snadnou integraci s existujícími moduly Procurize, jako je Evidence Orchestration Engine nebo Knowledge Graph.

### Služba skórování rizik
* **Vstup:** Payload aktuální odpovědi, historický rizikový profil, regulační váhová matice.  
* **Proces:** Vypočítá **Skóre rizika v reálném čase (RTRS)** pomocí hybridu gradient‑boosted stromů a pravděpodobnostního rizikového modelu.  
* **Výstup:** Aktualizovaný rizikový koš (Low, Medium, High) a interval spolehlivosti; emitováno jako událost.

### Engine pro insight chování
* Zachycuje **clickstream, dobu pauzy a frekvenci úprav odpovědí**.  
* Spouští **Hidden Markov Model**, který inferuje důvěru uživatele a možné mezery ve znalostech.  
* Poskytuje **Skóre behaviorální důvěry (BCS)**, které moduluje agresivitu přeskočení otázek.

### LLM‑generátor otázek
* Využívá **ensemble LLM** (např. Claude‑3, GPT‑4o) s system‑level prompty, které odkazují na firemní knowledge graph.  
* Na‑fly generuje **kontextové doplňující otázky** pro nejasné nebo vysoce rizikové odpovědi.  
* Podporuje **vícejazykové prompting** detekcí jazyka na straně klienta.

### Orchestráční vrstva
* Spotřebovává události ze tří služeb, aplikuje **policy rules** (např. „Nikdy nepřeskočit Control‑A‑7 pro **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** CC6.1”), a určuje další sadu otázek.  
* Ukládá **stav toku otázek** ve versionovaném event store, což umožňuje plné přehrání pro auditní účely.

---

## Algoritmické detaily

### Dynamická Bayesovská síť pro šíření odpovědí
AQFE zachází s každou sekcí dotazníku jako s **Dynamickou Bayesovskou sítí (DBN)**. Když uživatel odpoví na uzel, posteriorní distribuce závislých uzlů se aktualizuje, což ovlivňuje pravděpodobnost požadavku na následující otázky.

```mermaid
graph TD
    "Start" --> "Q1"
    "Q1" -->|"Ano"| "Q2"
    "Q1" -->|"Ne"| "Q3"
    "Q2" --> "Q4"
    "Q3" --> "Q4"
    "Q4" --> "End"
```

*Každá hrana nese podmíněnou pravděpodobnost odvozenou z historických datových sad odpovědí.*

### Strategie řetězení promptů
LLM nepracuje izolovaně; následuje **Prompt Chain**:

1. **Contextual Retrieval** – načte relevantní politiky z Knowledge Graphu.  
2. **Risk‑Aware Prompt** – vloží aktuální RTRS a BCS do system promptu.  
3. **Generation** – požádá LLM o vytvoření 1‑2 doplňujících otázek s omezením tokenů, aby latence zůstala < 200 ms.  
4. **Validation** – předá vygenerovaný text deterministickému kontroloru gramatiky a compliance filtru.

Tento řetězec zajišťuje, že generované otázky jsou jak **regulačně uvědomělé**, tak **uživatelsky zaměřené**.

---

## Mermaid diagram toku dat

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Client
        UI[Uživatelské rozhraní] -->|Událost odpovědi| Bus[Message Bus]
    end

    subgraph Services
        Bus --> Risk[Služba skórování rizik]
        Bus --> Behav[Engine pro insight chování]
        Bus --> LLM[LLM generátor otázek]
        Risk --> Orchestr[Orchestráční vrstva]
        Behav --> Orchestr
        LLM --> Orchestr
        Orchestr -->|Další sada otázek| UI
    end

    style Client fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Services fill:#e6f2ff,stroke:#333,stroke-width:1px
```

Diagram vizualizuje **zpětnou smyčku v reálném čase**, která pohání adaptivní tok.

---

## Implementační plán (krok za krokem)

| Krok | Akce | Nástroje / Knihovny |
|------|------|--------------------|
| **1** | Definovat **taxonomii rizik** (kontrolní rodiny, regulační váhy). | YAML config, Proprietary Policy Service |
| **2** | Nastavit **Kafka témata**: `answers`, `risk-updates`, `behavior-updates`, `generated-questions`. | Apache Kafka, Confluent Schema Registry |
| **3** | Nasadit **Službu skórování rizik** pomocí FastAPI + XGBoost modelu. | Python, scikit‑learn, Docker |
| **4** | Implementovat **Engine pro insight chování** s klientskou telemetrií (React hook). | JavaScript, Web Workers |
| **5** | Doladit **LLM prompty** na 10 k historických párů dotazník‑odpověď. | LangChain, OpenAI API |
| **6** | Vybudovat **Orchestráční vrstvu** s pravidlovým enginem (Drools) a DBN inferencí (pgmpy). | Java, Drools, pgmpy |
| **7** | Integrovat **front‑end UI**, který dynamicky vykresluje komponenty otázek (radio, text, upload). | React, Material‑UI |
| **8** | Přidat **audit logging** pomocí neměnného event store (Cassandra). | Cassandra, Avro |
| **9** | Provedení **load testingu** (k6) cíleného na 200 současných dotazníkových sezení. | k6, Grafana |
| **10** | Nasazení k **pilotním zákazníkům**, sběr NPS a metrik doby dokončení. | Mixpanel, interní dashboardy |

**Klíčové tipy**

* Udržujte volání LLM **asynchronní**, aby nedošlo k blokování UI.  
* Cache **vyhledávání v knowledge graphu** po dobu 5 minut, čímž snížíte latenci.  
* Používejte **feature flags** pro aktivaci adaptivního chování per klient, aby byly splněny smluvní požadavky na soulad.

---

## Bezpečnost, audit a soulad s předpisy

1. **Šifrování dat** – všechny události jsou šifrovány v klidu (AES‑256) i při přenosu (TLS 1.3).  
2. **Řízení přístupu** – role‑based politiky omezují, kdo může zobrazit interní skórování rizik.  
3. **Neměnnost** – event store je pouze append‑only; každý přechod stavu je podepsán ECDSA klíčem, což umožňuje **tamper‑evident audit trail**.  
4. **Regulační alignment** – pravidlový engine vynucuje „no‑skip“ omezení pro vysoce dopadové kontroly (např. **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** CC6.1).  
5. **Zpracování PII** – behaviorální telemetry je **anonymizována** před ingestí; zachovává se pouze session ID.

---

## Výkonnostní benchmarky & ROI

| Metrika | Základ (statický) | Adaptivní AQFE | Zlepšení |
|---------|-------------------|----------------|----------|
| Průměrná doba dokončení | 45 min | 18 min | **60 % snížení** |
| Přesnost odpovědí (human validation) | 87 % | 94 % | **+8 pp** |
| Průměrný počet zobrazených otázek | 210 | 78 | **63 % méně** |
| Velikost auditní stopy (na dotazník) | 3,2 MB | 1,1 MB | **66 % snížení** |
| ROI pilot (6 měsíců) | — | $1,2 M ušetřeno na pracovních nákladech | **+250 %** |

Data dokazují, že adaptivní toky nejen urychlují proces, ale také **zvyšují kvalitu odpovědí**, což přímo snižuje riziko během auditů.

---

## Budoucí vylepšení

| Položka v roadmapě | Popis |
|---------------------|-------|
| **Federované učení pro modely rizik** | Trénovat skórování rizik napříč více tenanty bez sdílení surových dat. |
| **Zero‑Knowledge Proof integrace** | Ověřovat integritu odpovědí bez zveřejnění podkladových důkazů. |
| **Graph Neural Network‑based contextualization** | Nahradit DBN GNN pro bohatší závislosti mezi otázkami. |
| **Voice‑First interakce** | Umožnit ústní vyplnění dotazníku s on‑device speech‑to‑text. |
| **Live Collaboration mode** | Více stakeholderů může společně editovat odpovědi, s řešením konfliktů pomocí CRDT. |

Tyto rozšíření udrží AQFE na špičce AI‑augmented compliance.

---

## Závěr

**AI poháněný adaptivní tok otázek** proměňuje tradičně statické, pracně časově náročné cvičení souladů v **dynamický, inteligentní rozhovor** mezi respondentem a platformou. Propletením real‑time skórování rizik, analytiky chování a LLM‑generovaných doplňujících otázek Procurize přináší měřitelný nárůst rychlosti, přesnosti a auditovatelnosti — klíčové diferenciatory v dnešním rychle se rozvíjejícím SaaS ekosystému.

Přijetím AQFE se každý dotazník mění v **rizikově uvědomělý, uživatelsky přívětivý a plně sledovatelný** proces, který umožní týmům bezpečnosti a compliance soustředit se na *strategické mitigace* místo rutinního zadávání dat.

---

## Související zdroje

- Další materiály a související koncepty jsou k dispozici v knowledge base Procurize.