
# Emotionálně vnímavý AI asistent pro vyplňování bezpečnostních dotazníků v reálném čase

Ve světě B2B SaaS, který se neustále zrychluje, se bezpečnostní dotazníky staly strážcem každé nové smlouvy. Firmy věnují hodiny procházení zásobníků politik, tvorbě narativních důkazů a dvojitému ověřování regulatorních odkazů. Přesto celý proces zůstává **lidským bolestivým bodem** – zejména když respondenti cítí tlak, nejistotu nebo jsou jednoduše zahlceni množstvím otázek.

Představujeme **Emotion Aware AI Assistant (EAAI)**, hlasového společníka zaměřeného na vnímání sentimentu, který uživatele provází vyplňováním dotazníku v reálném čase. Naslouchá tónu řečníka, detekuje stresové značky a okamžitě přináší nejrelevantnější úryvky politik, čímž promění stresující manuální úkol na konverzační a sebevědomý zážitek.

> **Klíčové slib:** Snížit dobu zpracování dotazníku až o 60 % při zvýšení přesnosti odpovědí a důvěry stakeholderů.

---

## Proč na emocích záleží v automatizaci compliance

### 1. Lidské váhání je rizikový faktor
Když bezpečnostní úředník váhá, často:

- Neví, která verze politiky je aktuální.
- Obává se odhalení citlivých detailů.
- Je zahlcen právnickým jazykem otázky.

Tyto momenty se projevují jako vokální stresové signály: vyšší výška tónu, delší pauzy, výplňová slova („um“, „eh“) nebo zrychlená řeč. Tradiční AI asistenti tyto signály ignorují a poskytují statické odpovědi, které nemusí řešit podkladovou nejistotu.

### 2. Důvěra se buduje empatií
Regulační revizoři hodnotí nejen obsah odpovědi, ale i **sebedůvěru**, s jakou je podána. Empatický asistent, který upravuje svůj tón a nabízí objasnění, signalizuje vyspělý bezpečnostní postoj a nepřímo zvyšuje skóre důvěry dodavatele.

### 3. Smyčky zpětné vazby v reálném čase
Zachycení emocionálních dat v okamžiku odpovídání umožňuje **uzavřený učící se systém**. Asistent může:

- Požádat uživatele o upřesnění nejasných částí.
- Navrhnout revize politik na základě opakujících se stresových vzorců.
- Poskytnout analytiku manažerům compliance pro vylepšení dokumentace.

---

## Hlavní architektura Emotion Aware AI Assistant

Stack EAAI kombinuje tři pilíře:

1. **Zachycení hlasu a engine Speech‑to‑Text** – nízká latence streamovací transkripce s diarizací mluvčích.
2. **Modul detekce emocí** – multimodální inferenční model využívající akustické rysy (prosodie, výšku tónu, energii) a sentimentální analýzu přirozeného jazyka.
3. **Vrstva vyhledávání politik a kontextového generování** – Retrieval‑augmented generation (RAG), která mapuje aktuální otázku na nejnovější verzi politiky, obohacenou znalostním grafem.

Níže je diagram Mermaid znázorňující tok dat:

```mermaid
graph TD
    A[Uživatelův hlasový vstup] --> B[Streamovací Speech‑to‑Text]
    B --> C[Textový přepis]
    A --> D[Extraktor akustických rysů]
    D --> E[Klasifikátor emocí]
    C --> F[Parser otázek]
    F --> G[Vyhledávání v KG politik]
    G --> H[Relevantní úryvky politik]
    E --> I[Regulátor důvěry]
    H --> J[Builder promptů LLM]
    I --> J
    J --> K[Vygenerované vedení]
    K --> L[Engine hlasové odezvy]
    L --> A
```

**Vysvětlení uzlů**

- **Klasifikátor emocí**: Trénován na kurátorském datasetu řečnických projevů týkajících se compliance, vrací skóre důvěry (nízké, střední, vysoké) a indikátor stresu.
- **Regulátor důvěry**: Moduluje styl výzvy; nízká důvěra spouští podrobnější upřesňovací otázky, vysoká důvěra poskytuje stručné instrukce dalšího kroku.
- **Vyhledávání v KG politik**: Využívá dynamický znalostní graf, který spojuje bezpečnostní standardy ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)), ([ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)) a ([GDPR](https://gdpr.eu/)) s interními artefakty politik, čímž zajišťuje použití nejaktuálnějšího důkazu.

---

## Krok‑za‑krokem interakční tok

1. **Pozdrav a nastavení kontextu**  
   „Dobré ráno, Alexi. Začneme dotazník SOC 2. Budu sledovat jakékoli váhání a pomohu, kde bude potřeba.“

2. **Prezentace otázky**  
   Asistent zobrazí první otázku hlasově i na obrazovce:  
   *„Šifrujete data v klidu?“*

3. **Snímání emocí**  
   - Pokud Alex odpoví rychle a sebejistě, systém označí **vysokou důvěru** a pokračuje.
   - Pokud Alex přestane, použije výplňová slova nebo se výška tónu zvýší, označí se **nízká důvěra**.

4. **Dynamické objasnění**  
   - **Nízká důvěra**: „Zaznamenal jsem krátkou pauzu. Chcete vidět přesný šifrovací standard, který aktuálně používáme?“  
   - Asistent zobrazí úryvek z **Šifrovací politiky v3.2**, zdůrazňující algoritmus, délku klíče a postupy správy.

5. **Generování vedení odpovědi**  
   Pomocí RAG LLM vytvoří odpověď připravenou pro compliance:  
   *„Všechna produkční databáze jsou šifrována v klidu pomocí AES‑256 GCM s automatickou rotací klíčů každých 90 dní.“*  
   Asistent tuto odpověď přečte nahlas k ověření.

6. **Smyčka zpětné vazby**  
   Po každé odpovědi asistent zaznamená emoční data, což umožní compliance týmu sledovat, které sekce systematicky vyvolávají stres a naznačují možné mezery v dokumentaci.

---

## Technický detail: Model detekce emocí

Komponenta detekce emocí spojuje **extrakci prosodických rysů** (pomocí OpenSMILE) s **Transformer‑základem sentimentálního enkodéru** doladěným na proprietárním korpusu pro compliance.

| Rys | Popis | Typický rozsah |
|-----|-------|----------------|
| Výška (F0) | Základní frekvence hlasu | 80‑300 Hz |
| Energie | Hlasitost v dB | 30‑80 dB |
| Rychlost řeči | Slov za minutu | 120‑180 wpm |
| Sentimentální skóre | Textová polarita | -1 až +1 |

Vytváří se **binární klasifikace** (stres / žádný stres) s pravděpodobnostním výstupem. Pro snížení falešných poplachů se používá **filtr časového vyhlazování**, který agreguje predikce v 2‑sekundovém posuvném okně.

```python
def detect_stress(audio_segment, transcript):
    features = extract_prosody(audio_segment)
    sentiment = sentiment_encoder(transcript)
    combined = torch.cat([features, sentiment], dim=-1)
    prob = stress_classifier(combined)
    return prob > 0.65  # práh pro „stres“
```

Model běží na **GPU‑akcelerovaném inference serveru**, což zaručuje latenci pod 200 ms na segment – klíčové pro interakci v reálném čase.

---

## Přínosy pro bezpečnostní týmy a auditory

| Přínos | Dopad |
|--------|-------|
| Rychlejší obrácení | Průměrná doba vyplnění klesá z 45 min na 18 min na dotazník |
| Vyšší přesnost | Nesprávné interpretace klesají o 42 % díky kontextově‑citlivým výzvám |
| Přehledná analytika | Heatmapy stresu ukazují sekce politik, které potřebují upřesnění |
| Auditovatelná stopa | Logy emocí jsou uloženy spolu s verzemi odpovědí jako důkaz pro compliance |

Heatmapu stresu můžete vizualizovat v compliance dashboardu:

```mermaid
pie
    title Rozložení stresu podle sekcí dotazníku
    "Šifrování" : 12
    "Přístupové kontroly" : 25
    "Reakce na incidenty" : 18
    "Uchovávání dat" : 9
    "Ostatní" : 36
```

Tyto postřehy umožňují manažerům compliance **proaktivně posílit dokumentaci**, čímž se v budoucnu snižuje tření při vyplňování dotazníků.

---

## Bezpečnostní a soukromé úvahy

Zpracování hlasových dat o emocích vyvolává legitimní obavy o soukromí. EAAI dodržuje principy **privacy‑by‑design**:

- **Lokální předzpracování**: Počáteční extrakce akustických rysů probíhá na uživatelově zařízení; surový zvuk opouští endpoint.
- **Efemerní úložiště**: Skóre emocí jsou uchovávána po 30 dní a poté automaticky smazána, pokud uživatel nepovolí delší dobu pro analytiku.
- **Differenciální soukromí**: Agregované metriky stresu jsou znečištěny kalibrovaným šumem, čímž se chrání individuální soukromí a přesto umožňují užitečné trendy.
- **Soulad s předpisy**: Systém je plně kompatibilní s [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) a požadavky [ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html).

---

## Kontrolní seznam implementace pro SaaS dodavatele

1. **Zvolte hlasovou platformu** – integrujte Azure Speech nebo Google Cloud Speech‑to‑Text pro streamovací transkripci.
2. **Nasazení modelu emocí** – použijte kontejnerizovanou inference službu (Docker/Kubernetes) s GPU podporou.
3. **Postavte znalostní graf politik** – propojte standardy s interními dokumenty a udržujte jej aktualizovaný pomocí CI pipeline.
4. **Konfigurace RAG pipeline** – kombinujte vektorová úložiště (např. Pinecone) s LLM (OpenAI GPT‑4 nebo Anthropic Claude) pro kontextové generování odpovědí.
5. **Nastavte auditovatelný log** – ukládejte verze odpovědí, skóre emocí a úryvky politik do neměnného ledgeru (např. Hyperledger Fabric).
6. **Školení uživatelů a souhlas** – informujte respondenty o zachytávání hlasu a analýze emocí; získávejte výslovný souhlas.

--- 

## Budoucí plán

- **Vícejazyčná detekce emocí** – rozšířit podporu o španělštinu, mandarínštinu a francouzštinu, aby globální týmy mohly těžit ze stejného empatického zážitku.
- **Vizuální emoční indicie** – kombinovat analýzu mikro‑výrazů z webkamery pro bohatší multimodální pochopení.
- **Adaptivní knihovny výzev** – automaticky generovat vlastní upřesňovací skripty na základě opakujících se mezer v politikách.
- **Uzavřená smyčka učení** – využívat reinforcement learning from human feedback (RLHF) pro postupné dolaďování formulací LLM v oblasti compliance.

---

## Závěr

Emotionally Aware AI Assistant propojuje **vysokou rychlost automatizace** s **lidským prvkem**, který je v procesech vyplňování bezpečnostních dotazníků stále nezbytný. Poslouchá nejen *co* uživatel říká, ale i *jak* to říká, a přináší:

- Rychlejší a přesnější odpovědi v compliance.
- Praktické poznatky o srozumitelnosti politik.
- Měřitelné zvýšení důvěry stakeholderů.

Pro SaaS dodavatele, kteří chtějí zůstat o krok před neustále se měnícím prostředím compliance, je včlenění empatie do AI **žádoucí luxus**, ale **konkurenční nutnost**.