  

# AI řízené vyhodnocování důkazů v reálném čase pro více regulačních dotazníků  

## Úvod  

Bezpečnostní dotazníky se staly úzkým místem každé B2B SaaS transakce.  
Jeden potenciální zákazník může požadovat **10‑15 odlišných souladových rámců**, přičemž každý z nich vyžaduje překrývající se, ale jemně odlišné důkazy. Manuální křížové odkazování vede k:

* **Duplicitní práci** – bezpečnostní inženýři přepisují stejný úryvek politiky pro každý dotazník.  
* **Nekonzistentním odpovědím** – drobná změna formulace může neúmyslně vytvořit mezeru v souladu.  
* **Riziku auditu** – bez jediného zdroje pravdy je těžké prokázat původ důkazů.  

**Engine pro sjednocování důkazů v reálném čase (ER‑Engine) od Procurize** odstraňuje tyto problémy. Vstupem jsou všechny souladové artefakty, které jsou načteny do jednotného znalostního grafu a pomocí Retrieval‑Augmented Generation (RAG) s dynamickým návrhem promptů engine:

1. **Identifikuje ekvivalentní důkazy** napříč rámci během milisekund.  
2. **Ověřuje původ** pomocí kryptografického hashování a neměnných auditních stop.  
3. **Navrhuje nejaktuálnější artefakt** na základě detekce odchylek v politice.  

Výsledkem je jedinečná, AI‑vedená odpověď, která splňuje všechny rámce najednou.  

---  

## Hlavní výzvy, které řeší  

| Výzva | Tradiční přístup | AI‑poháněné sjednocování |
|-------|------------------|--------------------------|
| **Duplicitní důkazy** | Kopírování a vložení mezi dokumenty, ruční reformátování | Propojení entit v grafu odstraňuje nadbytečnost |
| **Odchylky ve verzích** | Tabulky v tabulkách, ruční porovnání | Radar změn politik v reálném čase automaticky aktualizuje odkazy |
| **Mapování regulací** | Manuální matice, náchylná k chybám | Automatické mapování ontologií s LLM‑augmented reasoning |
| **Auditní stopa** | PDF archivy, žádné ověření hashů | Neměnná účetní kniha s Merkle důkazy pro každou odpověď |
| **Škálovatelnost** | Lineární úsilí na dotazník | Kvadratické snížení: *n* dotazníků ↔ *≈ √n* unikátních uzlů důkazů |  

---  

## Přehled architektury  

ER‑Engine tvoří srdce platformy Procurize a skládá se ze čtyř úzce propojených vrstev:

1. **Vrstvy ingestování** – načítá politiky, kontroly, soubory důkazů z Git repozitářů, cloudového úložiště nebo SaaS trezorů.  
2. **Vrstva znalostního grafu** – ukládá entity (kontroly, artefakty, regulace) jako uzly, hrany zachycují vztahy *satisfies*, *derived‑from* a *conflicts‑with*.  
3. **Vrstva AI reasoning** – kombinuje **retrieval engine** (vektorová podobnost na embeddech) s **generation engine** (instrukčně vyladěný LLM) pro tvorbu návrhů odpovědí.  
4. **Vrstva souladového ledgeru** – zapisuje každou vygenerovanou odpověď do append‑only ledgeru (blockchain‑like) s hashem zdrojových důkazů, časovým razítkem a podpisem autora.  

Níže je vysoce‑úrovňový Mermaid diagram zachycující tok dat.  

```mermaid
graph TD
    A["Policy Repo"] -->|Ingest| B["Document Parser"]
    B --> C["Entity Extractor"]
    C --> D["Knowledge Graph"]
    D --> E["Vector Store"]
    E --> F["RAG Retrieval"]
    F --> G["LLM Prompt Engine"]
    G --> H["Draft Answer"]
    H --> I["Proof & Hash Generation"]
    I --> J["Immutable Ledger"]
    J --> K["Questionnaire UI"]
    K --> L["Vendor Review"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style J fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```  

*Všechny popisky uzlů jsou uzavřeny v dvojitých uvozovkách, jak vyžaduje Mermaid.*  

---  

## Krok‑za‑krokem pracovní postup  

### 1. Ingestování a normalizace důkazů  

* **Typy souborů:** PDF, DOCX, Markdown, OpenAPI specifikace, Terraform moduly.  
* **Zpracování:** OCR pro naskenované PDF, NLP extrakce entit (ID kontrol, data, vlastníci).  
* **Normalizace:** Každý artefakt se převede do kanonického JSON‑LD záznamu, např.:  

```json
{
  "@type": "Evidence",
  "id": "ev-2025-12-13-001",
  "title": "Data Encryption at Rest Policy",
  "frameworks": ["ISO27001","SOC2"],
  "version": "v3.2",
  "hash": "sha256:9a7b..."
}
```  

### 2. Populace znalostního grafu  

* Uzly jsou vytvořeny pro **Regulace**, **Kontroly**, **Artefakty** a **Role**.  
* Příklady hran:  
  * `Control "A.10.1"` **satisfies** `Regulation "ISO27001"`  
  * `Artifact "ev-2025-12-13-001"` **enforces** `Control "A.10.1"`  

Graf je uložen v **Neo4j** instanci s **Apache Lucene** full‑text indexy pro rychlou traversaci.  

### 3. Vyhledávání v reálném čase  

Když dotazník požaduje: *„Popište svůj mechanismus šifrování dat v klidu.“* platforma:

1. Rozloží otázku na **sémantický dotaz**.  
2. Vyhledá relevantní **ID kontrol** (např. ISO 27001 A.10.1, SOC 2 CC6.1).  
3. Načte top‑k uzlů důkazů pomocí kosinové podobnosti na **SBERT** embeddech.  

### 4. Návrh promptu a generování  

**Dynamická šablona** se sestaví za běhu:  

```
You are a compliance analyst. Using the following evidence items (provide citations with IDs), answer the question concisely and in a tone suitable for enterprise security reviewers.
[Evidence List]
Question: {{user_question}}
```  

Instrukčně vyladěný LLM (např. Claude‑3.5) vrátí návrh odpovědi, který je okamžitě **re‑rankován** podle pokrytí citací a délkových omezení.  

### 5. Původ a zápis do ledgeru  

* Odpověď se spojí s **hashe** všech odkazovaných důkazů.  
* Vytvoří se **Merkle strom**, jehož kořen se uloží do **Ethereum‑compatible sidechainu** pro neměnnost.  
* UI zobrazuje **kryptografický příjem**, který mohou auditoři ověřit nezávisle.  

### 6. Kolaborativní revize a publikace  

* Týmy mohou **komentovat inline**, požadovat alternativní důkazy nebo spustit **nový běh** RAG pipeline, pokud jsou detekovány změny v politice.  
* Po schválení se odpověď **publikuje** do modulu vendor dotazníků a zaznamená do ledgeru.  

---  

## Bezpečnostní a soukromé úvahy  

| Obava | Mitigace |
|-------|----------|
| **Expozice důvěrných důkazů** | Veškeré důkazy jsou šifrovány v klidu pomocí AES‑256‑GCM. Vyhledávání probíhá v **Trusted Execution Environment (TEE)**. |
| **Prompt Injection** | Sanitizace vstupu a sandboxovaný LLM kontejner omezují systémové příkazy. |
| **Manipulace s ledgerem** | Merkle důkazy a periodické zakotvení do veřejného blockchainu činí jakoukoli úpravu statisticky nemožnou. |
| **Únik dat mezi tenanty** | **Federované znalostní grafy** izolují podgrafy tenantů; sdílené ontologie regulací jsou jediným společným prvkem. |
| **Regulační rezidence dat** | Deployovatelné v libovolném cloud regionu; graf i ledger respektují politiku rezidence dat tenantů. |  

---  

## Implementační pokyny pro podniky  

1. **Spusťte pilot na jednom rámci** – Začněte s **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** pro ověření ingest pipelines.  
2. **Mapujte existující artefakty** – Použijte průvodce hromadným importem od Procurize a označte každý dokument politiky ID rámců (ISO 27001, GDPR atd.).  
3. **Definujte pravidla správy** – Nastavte role‑based access (např. Security Engineer může schvalovat, Legal může auditovat).  
4. **Integrujte CI/CD** – Připojte ER‑Engine k vašemu **GitOps** pipeline; jakákoli změna politiky automaticky spustí re‑indexaci.  
5. **Trénujte LLM na doménovém korpusu** – Doladěte s několika desítkami historických odpovědí na dotazníky pro vyšší věrnost.  
6. **Sledujte drift** – Aktivujte **Policy Change Radar**; při změně formulace kontroly systém označí postižené odpovědi.  

---  

## Měřitelné obchodní výhody  

| Metrika | Před ER‑Engine | Po ER‑Engine |
|---------|----------------|--------------|
| **Průměrná doba na odpověď** | 45 min / otázka | 12 min / otázka |
| **Míra duplicitních důkazů** | 30 % artefaktů | < 5 % |
| **Míra auditních zjištění** | 2,4 % na audit | 0,6 % |
| **Spokojenost týmu (NPS)** | 32 | 74 |
| **Doba uzavření vendor smlouvy** | 6 týdnů | 2,5 týždne |

Případová studie z 2024 u fintech „unicorn“ uvádí **70 % zkrácení času na vyplnění dotazníku** a **30 % úsporu nákladů na compliance tým** po nasazení ER‑Engine.  

---  

## Budoucí roadmapa  

* **Multimodální extrakce důkazů** – zahrnutí screenshotů, video‑walkthroughů a snapshotů infrastructure‑as‑code.  
* **Integrace Zero‑Knowledge Proof** – umožnit vendorům ověřit odpovědi bez nahlédnutí do surových důkazů, zachovávajíc obchodní tajemství.  
* **Feed prediktivních regulací** – AI‑pohon, který anticipuje nadcházející regulatorní změny a proaktivně navrhuje úpravy politik.  
* **Samouzdravící šablony** – grafové neuronové sítě, které automaticky přepisují dotazníkové šablony při deprekaci kontrol.  

---  

## Závěr  

**Engine pro sjednocování důkazů v reálném čase** proměňuje chaotický svět multi‑regulačních dotazníků v disciplinovaný, sledovatelný a rychlý workflow. Unifikací důkazů v znalostním grafu, využitím RAG pro okamžité generování odpovědí a zapisováním každé reakce do neměnné účetní knihy umožňuje Procurize týmům bezpečnosti a souladovým specialistům soustředit se na řízení rizik místo opakující se papírování. Jak regulace rostou a objem vendorových hodnocení stoupá, takové AI‑první sjednocování se stane de‑facto standardem pro důvěryhodnou, auditovatelnou automatizaci dotazníků.