
# Engine pro kontextově uvědomělé AI směrování v reálném čase pro přiřazení dotazníků dodavatelům

Bezpečnostní dotazníky a audity compliance jsou pro SaaS dodavatele neustálým zdrojem tření. Široká škála rámců — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html) a desítky odvětvových kontrolních seznamů — znamená, že každá příchozí žádost může vyžadovat expertízu bezpečnostních inženýrů, právních poradců, produktových manažerů i týmů datové vědy. Tradiční ruční třídění vytváří úzká místa, zavádí lidské chyby a nedává žádnou jasnou auditovatelnou stopu.  

**Procurize** tento problém řeší pomocí **Engine pro kontextově uvědomělé AI směrování**, který automaticky přiřazuje každý dotazník — nebo dokonce jednotlivé sekce — nejvhodnějším vlastníkům v reálném čase. Engine využívá inferenci velkých jazykových modelů (LLM), dynamický graf znalostí interní expertízy a plánovač zatížení založený na reinforcement learningu. Výsledkem je samooptimalizační systém, který nejen zrychluje dobu odezvy, ale také neustále zlepšuje přesnost směrování s tím, jak se organizace vyvíjí.

---

## Proč je důležité směrování v reálném čase a na základě kontextu

| Problém | Konvenční přístup | Řešení založené na AI |
|------------|------------------------|----------------------|
| **Latence** – Týmy často čekají hodiny nebo dny, než je ticket ručně přiřazen. | E‑mail nebo předání v ticketovacím systému. | Okamžité přiřazení během několika sekund po načtení dotazníku. |
| **Nesprávná shoda** – Odpovědi připravují vlastníci bez hlubokých znalostí, což vede k přepracování. | Hádaní na základě pracovních titulů. | Sémantické porovnání pomocí LLM‑odvozených úmyslů a provenance v grafu znalostí. |
| **Nerovnováha zatížení** – Někteří vlastníci jsou přehlceni, zatímco jiní jsou nečinní. | Manuální monitorování zatížení. | Scheduler založený na reinforcement learningu, který vyrovnává úsilí napříč týmem. |
| **Auditovatelnost** – Žádná stopa, proč byl vybrán konkrétní vlastník. | Ad‑hoc poznámky. | Neměnitelné logy směrování uložené v ledgeru provenance. |

Řešením těchto výzev se engine stává kritickou první linií obrany v pipeline compliance, zajišťujíc, že každá odpověď začíná ve správných rukou.

---

## Přehled architektury

Engine je postaven jako **mikroslužba**, která se připojuje k existujícímu dotazníkovému hubu Procurize. Níže je diagram vysoké úrovně datového toku.

```mermaid
graph LR
    A["Příchozí dotazník (PDF/JSON)"] --> B["Document AI Ingestion"]
    B --> C["Semantic Chunking & Intent Extraction"]
    C --> D["Expertise Knowledge Graph Query"]
    D --> E["Reinforcement Learning Scheduler"]
    E --> F["Assignment Notification (Slack/Email)"]
    F --> G["Procurize Review Workspace"]
    G --> H["Audit Log (Immutable Ledger)"]
```

*Všechny popisky uzlů jsou v uvozovkách podle syntaxe Mermaid.*

### Klíčové komponenty

1. **Document AI Ingestion** – Používá OCR a strukturované parsery k převodu PDF, Word dokumentů či JSON payloadů do normalizovaného textového formátu.  
2. **Semantic Chunking & Intent Extraction** – LLM (např. GPT‑4o) segmentuje dotazník na logické sekce (např. „Uchovávání dat“, „Řízení incidentů“) a generuje vektorové embedingy úmyslů.  
3. **Expertise Knowledge Graph** – Grafová databáze (Neo4j nebo TigerGraph) ukládá uzly představující zaměstnance, jejich certifikace, dříve odpovězené sekce a skóre důvěry. Hrany zachycují domény odbornosti, historii zatížení a regulační specializace.  
4. **Reinforcement Learning Scheduler** – Model typu policy‑gradient pozoruje výsledky směrování (míra přijetí, doba zpracování, kvalita) a iterativně vylepšuje politiku přiřazování.  
5. **Assignment Notification Layer** – Integruje se s kolaboračními nástroji (Slack, Microsoft Teams, e‑mail) a v reálném čase aktualizuje UI Procurize.  
6. **Audit Log** – Zapíše nezfalšovatelný záznam do append‑only ledgeru (např. blockchain‑based nebo AWS QLDB) pro auditory compliance.

---

## Krok za krokem: Jak engine směruje dotazník

### 1. Ingest a normalizace
- Soubor dotazníku je nahrán do Procurize.  
- Document AI extrahuje surový text a zachová hierarchické značky (sekce, podsekce).  
- Uloží se kontrolní součet pro pozdější ověření integrity.

### 2. Extrakce úmyslu
- LLM získá každou sekci a vrátí:
  - **Název sekce** (standardizovaný)  
  - **Regulační kontext** (SOC 2, ISO 27001, GDPR atd.)  
  - **Vážený embedding** (vektorová reprezentace)

### 3. Dotaz na graf znalostí
- Embedding vektoru se porovná s grafem odbornosti pomocí kosinové similarity.  
- Dotaz také filtruje podle:
  - **Aktuálního zatížení** (úkoly přidělené za posledních 24 h)  
  - **Nedávné úspěšnosti** (odpovědi, které prošly auditem)  
  - **Rozsahu compliance** (např. jen členové s certifikací GDPR pro sekce ochrany soukromí)

### 4. Rozhodnutí scheduleru
- RL scheduler obdrží sadu kandidátních vlastníků a vybere toho, který maximalizuje očekávanou odměnu:  
  \[
  R = \alpha \times \text{Rychlost} + \beta \times \text{Kvalita} - \gamma \times \text{Zatížení}
  \]  
- Parametry (α, β, γ) jsou laděny podle politiky organizace (např. upřednostnění rychlosti u časově kritických obchodů).

### 5. Notifikace a přijetí
- Vybraný vlastník dostane push notifikaci s přímým odkazem na sekci v Procurize.  
- Přijímací okno (výchozí 15 min) umožňuje vlastníkovi odmítnout a spustit výběr záložní možnosti.

### 6. Zachycení auditní stopy
- Každé rozhodnutí včetně embeddingu a snapshotu dotazu na graf se zapíše do nezfalšovatelného ledgeru.  
- Auditoři mohou později reprodukovat logiku směrování k ověření souladu se SLA.

---

## AI modely v pozadí

| Model | Role | Proč se hodí |
|-------|------|--------------|
| **GPT‑4o** (nebo ekvivalent) | Extrakce úmyslu, sumarizace přirozeného jazyka | Špičkové porozumění regulačnímu jazyku; few‑shot prompting snižuje potřebu vlastního doladění. |
| **Sentence‑Transformer (SBERT)** | Generování embeddingů pro vyhledávání podobnosti | Produkuje husté vektory, které balancují sémantickou bohatost a rychlost retrievalu. |
| **Graph Neural Network (GNN)** | Propagace skóre odbornosti napříč grafem | Zachycuje vztahy více kroků (např. „Jan → řídil audit PCI‑DSS → zná šifrovací standardy”). |
| **Policy Gradient RL (Proximal Policy Optimization)** | Optimalizace politiky směrování v reálném čase | Zvládá nestacionární prostředí, kde se zatížení a odbornosti mění denně. |

Všechny modely jsou nasazeny přes **model‑as‑a‑service** vrstvu (např. NVIDIA Triton nebo TensorFlow Serving) s latencí < 200 ms na inferenci.

---

## Integrace s existujícími workflow Procurize

1. **API kontrakt** – Router vystavuje REST endpoint (`/api/v1/route`), který přijímá normalizovaný JSON dotazníku.  
2. **Webhooks** – UI Procurize registruje webhook, který se spustí při události „dotazník nahrán“.  
3. **Synchronizace uživatelských profilů** – HRIS (Workday, BambooHR) každou noc synchronizuje atributy zaměstnanců do grafu odbornosti.  
4. **Dashboard compliance** – Metričky směrování (průměrná latence, míra úspěšnosti) jsou vizualizovány vedle existujících dashboardů kvality odpovědí.  
5. **Bezpečnost** – Veškerý provoz je zabezpečen pomocí mutual TLS; data v klidu jsou šifrována pomocí klíčů spravovaných zákazníkem.

---

## Měřitelné výhody

| Metrika | Před nasazením engine | Po nasazení (3 měsíce) |
|--------|-----------------------|------------------------|
| **Průměrná latence přiřazení** | 4,2 h | 3,5 min |
| **Kvalita první odpovědi** (0‑100) | 71 | 88 |
| **Události přetížených vlastníků** | 12 za měsíc | 1 za měsíc |
| **Čas získání auditní stopy** | 2 dny (manuální) | < 5 s (automatizovaný dotaz) |
| **Spokojenost uživatelů (NPS)** | 38 | 71 |

Čísla pocházejí od raných adoptérů ve finančních a zdravotnických sektorech, kde je rychlost compliance konkurenční výhodou.

---

## Blueprint implementace pro podní firmy

1. **Pilotní fáze (2 týdny)**
   - Připojit jeden produktový tým k engine.  
   - Definovat atributy odbornosti (certifikace, ID dříve zodpovězených dotazníků).  
   - Sbírat výchozí metriky.

2. **Kalibrace modelu (4 týdny)**
   - Doladit prompt knihovnu LLM na doménové formulace.  
   - Trénovat GNN na historických párech odpověď‑vlastník.  
   - Spustit A/B testy na RL reward funkcích.

3. **Plné nasazení (8 týdnů)**
   - Rozšířit na všechny obchodní jednotky.  
   - Aktivovat záložní směrování do poolu „Compliance Ops“ pro okrajové případy.  
   - Integrovat ledger s existujícími auditními platformami (ServiceNow, SAP GRC).

4. **Kontinuální zlepšování**
   - Týdenní aktualizace reinforcement‑learning modelu.  
   - Čtvrtletní obnova grafu odbornosti z HRIS a interních certifikačních portálů.  
   - Čtvrtletní bezpečnostní revize infrastruktury nasazení modelů.

---

## Budoucí směřování

- **Federované grafy znalostí** – Sdílet anonymizované signály odbornosti napříč partnerskými ekosystémy při zachování soukromí.  
- **Zero‑Knowledge proof validace** – Důkázat, že rozhodnutí směrování respektuje politiku bez odhalení podkladových dat.  
- **Vícejazykové směrování** – Rozšířit LLM extrakci úmyslu na 30 + jazyků, umožňující globálním týmům získat přiřazení v mateřském jazyce.  
- **Explainable AI overlay** – Automaticky generovat lidsky čitelné odůvodnění („Jan byl vybrán, protože nedávno vytvořil politiku GDPR pro uchovávání dat“).

Tyto výzkumné směry slibují proměnit engine z jednoduchého nástroje pro přiřazení v strategické platformu pro compliance intelligence.

---

## Závěr

Engine pro kontextově uvědomělé AI směrování od Procurize ukazuje, jak může konvergence generativní AI, grafové analytiky a reinforcement learningu automatizovat jeden z nejnáročnějších kroků v řízení bezpečnostních dotazníků. Poskytnutím okamžitého, odborně spárovaného přiřazení organizace snižuje expozici rizik, urychluje rychlost uzavírání obchodů a zachovává transparentní auditní stopu — kritické schopnosti v době, kdy je rychlost compliance tržní výhodou.

Implementace engine vyžaduje pečlivou integraci, čistotu dat a kontinuální správu modelů, ale úspory měřené v minutách, vyšší kvalitě odpovědí a silnější auditovatelnosti ospravedlňují investici. Jak se regulační prostředí vyvíjí, adaptivní učební smyčka engine zajistí, že firmy zůstanou o krok napřed a promění compliance z úzkého místa v konkurenční výhodu.

---

## <span class='highlight-content'>Viz také</span>

- https://procurize.com/blog/ai-powered-compliance-playbook-generation  
- https://www.owasp.org/index.php/Threat_Modeling_and_Risk_Management  
- https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2022/NIST.IR.8399.pdf  
- https://raftlabs.com/blog/knowledge-graph-for-compliance-automation