
# Engine pro směrování AI založený na úmyslu pro spolupráci v reálném čase při vyplňování bezpečnostních dotazníků

Bezpečnostní dotazníky, audity shody a hodnocení rizik dodavatelů jsou pro společnosti SaaS stálým problémem. Tradiční pracovní postup – ruční třídění, statické seznamy přiřazení a ad‑hoc e‑mailová komunikace – způsobuje zpoždění, zavádí lidské chyby a ztěžuje škálování s rostoucím objemem dotazníků.  

Co kdyby každá jednotlivá otázka mohla být **okamžitě směrována** ke konkrétní osobě (nebo AI‑asistentovi), která má požadované znalosti, a zároveň zobrazovat podpůrné důkazy z živého znalostního grafu?  

Představujeme **Engine pro směrování AI založený na úmyslu (IBARE)**, nový architektonický vzor, který umožňuje spolupráci v reálném čase řízenou úmyslem v platformách jako Procurize. IBARE spojuje špičkové porozumění přirozenému jazyku, neustále rozšiřovaný znalostní graf a lehkou vrstvu mikroservisní orchestraci a poskytuje:

* **Klasifikace otázek v subsekundách** – systém rozumí základnímu úmyslu otázky (např. „šifrování v klidu“, „postup při incidentu“, „rezidence dat“) namísto pouhého shody klíčových slov.  
* **Dynamické přiřazení odborníků** – využitím profilů dovedností, metrik zatížení a historické kvality odpovědí IBARE vybere nejvhodnějšího SME, AI‑asistenta nebo hybridní dvojici.  
* **Vyhledávání důkazů s ohledem na kontext** – rozhodnutí o směrování je obohaceno o relevantní úryvky politik, auditní artefakty a verzované důkazy získané z federovaného znalostního grafu.  
* **Smyčka zpětné vazby v reálném čase** – každá zodpovězená otázka se vrací do modelu, čímž se zlepšuje detekce úmyslu a hodnocení odborníků pro budoucí dotazníky.  

V následujících sekcích rozebíráme architekturu, popisujeme reálný případ použití, zkoumáme klíčové implementační detaily a kvantifikujeme obchodní dopad.

---

## 1. Proč úmysl, ne klíčová slova?

Většina existujících nástrojů pro automatizaci dotazníků spoléhá na jednoduché klíčové slovo nebo pravidlové směrování:

```python
if "encryption" in question → assign to Security Engineer
if "GDPR" in question → assign to Data Privacy Lead
```

Tyto přístupy selhávají, když jsou otázky formulovány nejasně, obsahují více témat nebo používají oborový žargon.  

**Detekce úmyslu** jde dále – interpretuje *co tazatel skutečně potřebuje*:

| Příklad otázky | Směrování podle klíčových slov | Směrování podle úmyslu |
|----------------|--------------------------------|------------------------|
| “Šifrujete zálohy během přenosu?” | Záložní inženýr (klíčové slovo: “backup”) | Bezpečnostní inženýr (úmysl: “šifrování dat během přenosu”) |
| “Jak řešíte incident s ransomwarem?” | Vedoucí reakce na incidenty (klíčové slovo: “ransomware”) | Vedoucí reakce na incidenty **plus** bezpečnostní inženýr (úmysl: “proces reakce na ransomware”) |
| “Jaké smluvní klauzule pokrývají rezidenci dat pro zákazníky z EU?” | Právní poradce (klíčové slovo: “EU”) | Vedoucí compliance (úmysl: “klauzule smlouvy o rezidenci dat”) |

Extrahováním **semantického úmyslu** může systém otázku směrovat k členu týmu, jehož odborné znalosti odpovídají *činnosti* nebo *konceptu*, nikoli jen povrchnímu termínu.

---

## 2. Vysoká úroveň architektury

Níže je Mermaid diagram, který vizualizuje hlavní komponenty a tok dat IBARE.

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Frontend
        UI[User Interface] -->|Submit Question| API[REST / GraphQL API]
    end

    subgraph Core
        API --> Intent[Intent Detection Service]
        Intent --> KG[Dynamic Knowledge Graph]
        Intent --> Skills[SME Skill‑Profile Service]
        KG --> Evidence[Evidence Retrieval Service]
        Skills --> Ranking[Expert Ranking Engine]
        Evidence --> Ranking
        Ranking --> Router[Routing Engine]
    end

    subgraph Workers
        Router -->|Assign| SME[Subject‑Matter Expert / AI Assistant]
        SME -->|Answer| Feedback[Feedback Collector]
        Feedback --> KI[Knowledge‑Graph Ingestion]
        Feedback --> Model[Model Retraining Loop]
    end

    classDef external fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px;
    class UI,API,SME external;
```

**Klíčové komponenty**

| Komponenta | Odpovědnost |
|------------|--------------|
| **Intent Detection Service** | Převádí surový text otázky na vektor s více štítky pomocí jemně vyladěného transformátoru (např. RoBERTa‑large). |
| **Dynamic Knowledge Graph (KG)** | Ukládá entity jako politiky, důkazy, kontroly a jejich vztahy. Kontinuálně se obohacuje na základě zodpovězených otázek. |
| **SME Skill‑Profile Service** | Udržuje profil každého lidského odborníka a AI‑asistenta, včetně doménových znalostí, certifikací, aktuálního zatížení a skóre kvality odpovědí. |
| **Evidence Retrieval Service** | Dotazuje KG na nejrelevantnější dokumenty (klauzule politik, auditní logy, verzované artefakty) na základě úmyslu. |
| **Expert Ranking Engine** | Kombinuje podobnost úmyslu, shodu dovedností, dostupnost a historické skóre latency pro vytvoření seřazeného seznamu kandidátů. |
| **Routing Engine** | Vybere nejlepšího kandidáta (nebo kandidáty), vytvoří úkol v kolaboračním hubu a upozorní přiřazené osoby. |
| **Feedback Collector** | Zachytí finální odpověď, související důkazy a hodnocení spokojenosti. |
| **Knowledge‑Graph Ingestion** | Vkládá nové důkazy a aktualizace vztahů zpět do KG, čímž uzavře smyčku. |
| **Model Retraining Loop** | Periodicky přeškoluje úmyslový model s nově označenými daty pro postupné zlepšování přesnosti. |

---

## 3. Podrobný průběh reálného scénáře

**Scénář:** Prodejní inženýr dostane od potenciálního podnikového zákazníka požadavek:

> “Můžete poskytnout podrobnosti o tom, jak izolujete zákaznická data v multi‑tenantním prostředí a jaké šifrovací mechanismy používáte pro data v klidu?”

### Krok 1 – Odeslání

Inženýr vloží otázku do dashboardu Procurize. UI odešle POST požadavek na API se surovým textem.

### Krok 2 – Extrakce úmyslu

Intent Detection Service předá text skrze jemně vyladěný transformer, který vrátí pravděpodobnostní rozdělení nad taxonomií 120 úmyslů. Pro tuto otázku jsou tři nejvyšší úmysly:

1. **Tenant Isolation** – 0.71  
2. **Encryption‑at‑Rest** – 0.65  
3. **Data Residency** – 0.22  

Tyto úmysly jsou uloženy jako **více‑štítkový vektor** připojený k záznamu otázky.

### Krok 3 – Dotaz na znalostní graf

KG přijme vektor úmyslu a provede **semantické vyhledávání podobnosti** (s vektory dokumentů). Vrátí:

| Dokument | Skóre relevance |
|----------|-----------------|
| “[SOC 2] – System‑Level Control 5.3: Tenant Isolation” | 0.84 |
| “[ISO 27001] Annex A.10: Cryptographic Controls” | 0.78 |
| “Interní whitepaper: Multi‑Tenant Architecture v2.4” | 0.66 |

Nejrelevantnější artefakty jsou zabaleny jako **balíčky důkazů**.

### Krok 4 – Shoda dovedností

Skills Service najde všechny experty označené **Cloud Architecture**, **Security Engineering** a **Compliance**. Každý profil odborníka je porovnán s vektorem úmyslu a zároveň jsou zohledněny:

* **Aktuální zatížení** (čekající úkoly, délka fronty)  
* **Skóre kvality odpovědí** (průměr z předchozích odpovědí na dotazníky)  
* **Časová zóna** (pro snížení latence)

Nejvyšší kandidát je **Alex Patel (Senior Cloud Security Engineer)**, s kombinovaným skóre 0.92. AI‑asistent specializovaný na kryptografii (jméno **CryptoBot**) je také navržen se skóre 0.87.

### Krok 5 – Směrování a notifikace

Routing Engine vytvoří **kolaborační úkol**, který obsahuje:

* Původní otázku  
* Detekované úmysly  
* Balíček důkazů (odkazy ke stažení)  
* Navrhovaný AI‑asistent (volitelně)  

Alex obdrží push notifikaci v Slacku i v UI Procurize, zatímco CryptoBot je spuštěn jako pozadová mikroservisa připravena doplnit odpověď.

### Krok 6 – Sestavení odpovědi

Alex projde důkazy, přidá kontext o nedávných vylepšeních platformy a využije CryptoBota k automatickému vygenerování odstavce popisujícího šifrovací algoritmus (AES‑256‑GCM). Spojená odpověď je upravena, schválena a odeslána.

### Krok 7 – Smyčka zpětné vazby

Zákazník označí odpověď jako **„plně uspokojivou“**. Feedback Collector zaznamená:

* Text odpovědi  
* ID propojených důkazů  
* Hodnocení spokojenosti (5/5)  

Knowledge‑Graph Ingestion přidá nový uzel **“Answer‑2025‑10‑21‑001”**, propojený s původní otázkou, důkazy a štítky úmyslu. Tento uzel se stane součástí budoucích vyhledávání podobnosti.

### Krok 8 – Aktualizace modelu

Nově označená data (otázka + potvrzené úmysly + odpověď) jsou přidána do **trénovací pipeline**. Po nashromáždění dávky 1 000 takových interakcí je úmyslový model znovu natrénován, čímž se zvyšuje přesnost rozpoznání nuance, např. **„správa klíčů na úrovni tenantů“**.

---

## 4. Klíčové technické stavební bloky

### 4.1 Model detekce úmyslu

* **Architektura:** RoBERTa‑large jemně vyladěný na proprietárním datasetu 50 k anotovaných vět z dotazníků.  
* **Ztrátová funkce:** Binary cross‑entropy pro multi‑label klasifikaci.  
* **Tréninková augmentace:** Back‑translation pro multilingualitu (angličtina, němčina, japonština, španělština).  
* **Výkon:** Macro‑F1 = 0.91 na validační sadě; průměrná latence ≈ 180 ms na požadavek.

### 4.2 Platforma znalostního grafu

* **Engine:** Neo4j 5.x s vestavěnými vektorovými indexy (prostřednictvím knihovny Neo4j Graph Data Science).  
* **Schéma – stručně:**  
  * **Typy entit:** `Policy`, `Control`, `Evidence`, `Question`, `Answer`, `Expert`.  
  * **Vztahy:** `VALIDATES`, `EVIDENCES`, `AUTHORED_BY`, `RELATED_TO`.  
* **Versionování:** Každý artefakt má vlastnost `version` a časové razítko `valid_from`, umožňující audit‑ready „time travel“.

### 4.3 Služba profilů dovedností

* **Zdroje dat:** HR adresář (dovednosti, certifikace), interní tiketovací systém (čas dokončení úkolů) a **skóre kvality** vyplývající z následných průzkumů.  
* **Generování embeddingů:** FastText embeddingy dovednostních frází, spojené s hustým vektorem zatížení.  
* **Rankingová formule:**  

```
score = α * intent_similarity
      + β * expertise_match
      + γ * availability
      + δ * historical_quality
```

kde α=0.4, β=0.35, γ=0.15, δ=0.10 (tuned via Bayesian optimization).

### 4.4 Orchestrace & mikro‑servisy

Všechny služby jsou kontejnerizované (Docker) a koordinované pomocí **Kubernetes** s **Istio** service mesh pro observabilitu. Asynchronní komunikaci využívá **NATS JetStream** pro nízkou latenci událostního streamingu.

### 4.5 Bezpečnost a soukromí

* **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP):** Pro vysoce citlivé důkazy (např. interní penetrační testy) KG ukládá jen ZKP commitment; skutečný soubor zůstává šifrovaný v externím trezoru (AWS KMS) a decryptuje se na vyžádání přiřazenému odborníkovi.  
* **Differenciální soukromí:** Tréninková pipeline modelu přidává kalibrovaný Laplaceův šum k agregovaným gradientům, čímž chrání obsah jednotlivých dotazníků.  
* **Auditní stopa:** Každé rozhodnutí o směrování, dotaz na důkazy a úprava odpovědi jsou logovány v neměnném append‑only ledgeru (Hyperledger Fabric), čímž splňují požadavky **SOC 2** na sledovatelnost.

---

## 5. Měření obchodního dopadu

| Metrika | Základní (manuální) | Po nasazení IBARE |
|---------|----------------------|--------------------|
| Průměrná doba zpracování dotazníku (dny) | 12 | 3,4 (‑71,7 %) |
| Průměrná doba do prvního přiřazení (hodiny) | 6,5 | 0,2 (‑96,9 %) |
| Přesnost odpovědí (revize po kontrole) | 18 % odpovědí vyžaduje revizi | 4 % |
| Spokojenost SME (škála 1‑5) | 3,2 | 4,6 |
| Nálezy auditů týkající se zpracování dotazníků | 7 ročně | 1 ročně |

Pilotní projekt se třemi podnikovými SaaS zákazníky po dobu šesti měsíců ukázal **čistý ROI 4,3×**, především díky zkrácení prodejních cyklů a snížení právních nákladů.

---

## 6. Kontrolní seznam implementace pro týmy

1. **Definujte taxonomii úmyslů** – spolupracujte s bezpečnostními, právními a produktovými týmy na enumeraci hlavních úmyslů (≈ 100–150).  
2. **Shromážděte tréninková data** – anotujte alespoň 10 k historických vět z dotazníků s úmysly.  
3. **Vytvořte profily dovedností** – načtěte data z HR, Jira a interních průzkumů; normalizujte popisy dovedností.  
4. **Nasadíte znalostní graf** – ingestujte existující politiky, důkazy a jejich historii verzí.  
5. **Integrujte s kolaboračním hubem** – propojte routing engine s Slackem, Teams nebo vlastním UI.  
6. **Zavěďte smyčku zpětné vazby** – zachycujte hodnocení spokojenosti a přidávejte je do retraining pipeline.  
7. **Monitorujte KPI** – nastavit Grafana dashboardy pro latenci, úspěšnost směrování a drift modelu.

---

## 7. Budoucí směry

### 7.1 Multimodální detekce úmyslu  

Zahrnout **obrázky dokumentů** (např. naskenované smlouvy) a **audio klipy** (hlasové briefingy) pomocí CLIP‑style multimodálních modelů, čímž se rozšíří schopnost směrování mimo čistý text.

### 7.2 Federované znalostní grafy  

Umožnit **cross‑organizational graph federation**, kde partnerské společnosti mohou sdílet anonymizované úryvky politik, zlepšující pokrytí úmyslů bez odhalení proprietárních dat.

### 7.3 Automaticky generované profily odborníků  

Využít **large‑language models (LLM)** k syntéze návrhových profilů dovedností pro nově přijaté zaměstnance na základě parsování životopisů, čímž se zjednoduší onboarding.

---

## 8. Závěr

Engine pro směrování AI založený na úmyslu přetváří způsob, jakým jsou řízeny pracovní postupy bezpečnostních dotazníků. Interpretací skutečného *úmyslu* za každou otázkou, dynamickým přiřazením k správnému člověku nebo AI a zakotvením odpovědí v živém znalostním grafu mohou organizace:

* **Zrychlit dobu odezvy** z týdnů na hodiny,  
* **Zvýšit kvalitu odpovědí** díky kontextově relevantním důkazům,  
* **Škálovat spolupráci** napříč distribuovanými týmy, a  
* **Udržet auditovatelný, shodný proces**, který uspokojí regulátory i zákazníky.

Pro SaaS firmy, které chtějí budoucnost řídit v oblasti řízení rizik dodavatelů, nabízí IBARE konkrétní, rozšiřitelný návod – který lze postupně adoptovat a kontinuálně vylepšovat s vývojem compliance prostředí.