
# AI‑drevet adaptiv spørgeflowmotor til smarte sikkerhedsspørgeskemaer

Sikkerhedsspørgeskemaer er portvagterne i hver leverandørvurdering, revision og compliance‑gennemgang. Det traditionelle statiske format tvinger respondenterne til at gå igennem lange, ofte irrelevante spørgelister, hvilket fører til træthed, fejl og forsinkede forhandlinger. Hvad hvis spørgeskemaet kunne *tænke* – justere sin sti i realtid baseret på brugerens tidligere svar, organisationens risikoposition og tilgængeligheden af beviser?

Mød **Adaptive Question Flow Engine (AQFE)**, en ny AI‑drevet komponent i Procurize‑platformen. Den kombinerer store sprogmodeller (LLM‑er), probabilistisk risikoscoringsystem og adfærdsanalyse i en enkelt feedback‑loop, som løbende omformer spørge‑rejsen. Nedenfor udforsker vi arkitekturen, kerne‑algoritmerne, implementeringsovervejelser og den målbare forretningsmæssige påvirkning.

---

## Indholdsfortegnelse
1. [Hvorfor adaptive spørgeflows er vigtige](#Hvorfor-adaptive-spørgeflows-er-vigtige)  
2. [Kernearkitektur‑oversigt](#Kernearkitektur‑oversigt)  
   1. [Risikoscoringsservice](#Risikoscoringsservice)  
   2. [Adfærds‑indsigt‑motor](#Adfærds‑indsigt‑motor)  
   3. [LLM‑drevet spørgsmåls‑generator](#LLM‑drevet-spørgsmåls‑generator)  
   4. [Orkestreringslag](#Orkestreringslag)  
3. [Algoritmiske detaljer](#Algoritmiske-detaljer)  
   1. [Dynamisk Bayesian Network for svar‑propagation](#Dynamisk-Bayesian-Network-for-svar‑propagation)  
   2. [Prompt‑kæde‑strategi](#Prompt‑kæde‑strategi)  
4. [Mermaid‑diagram over dataflowet](#Mermaid‑diagram-over-dataflowet)  
5. [Implementeringsplan (Trin‑for‑trin)](#Implementeringsplan-trin‑for‑trin)  
6. [Sikkerhed, revision og compliance‑overvejelser](#Sikkerhed-revision-og-compliance‑overvejelser)  
7. [Ydelses‑benchmark & ROI](#Ydelses‑benchmark---ROI)  
8. [Fremtidige forbedringer](#Fremtidige-forbedringer)  
9. [Konklusion](#Konklusion)  
10. [Se også](#Se-ogs%C3%A5)

---

## Hvorfor adaptive spørgeflows er vigtige

| Smertpunkt | Traditionel tilgang | Adaptiv tilgang |
|------------|----------------------|-----------------|
| **Længde** | Fast liste på 200+ spørgsmål | Dynamisk trimning til den *relevante* delmængde (ofte < 80) |
| **Irrelevante elementer** | One‑size‑fits‑all, skaber “støj” | Kontext‑baseret spring baseret på tidligere svar |
| **Risikoblindhed** | Manuel risikoscorings efterfølgende | Real‑tid risikopdateringer efter hvert svar |
| **Brugertræthed** | Høje frafaldsrater | Intelligent forgrening holder brugerne engagerede |
| **Revisionsspor** | Lineære logs, svært at koble til risikoforandringer | Event‑sourcet revision med risikotilstand‑snapshots |

Ved at give spørgeskemaet liv – lade det *reagere* – opnår organisationer en **30‑70 % reduktion** i gennemløbstid, forbedrer svar‑nøjagtigheden og producerer et revisions‑klar, risiko‑justeret evidensspor.

---

## Kernearkitektur‑oversigt

AQFE består af fire løst koblede tjenester, der kommunikerer via en **event‑drevet beskedbus** (fx Apache Kafka). Denne losning sikrer skalerbarhed, fejltolerance og nem integration med eksisterende Procurize‑moduler som Evidence Orchestration Engine eller Knowledge Graph.

### Risikoscoringsservice
* **Input:** Nuværende svar‑payload, historisk risikoprofil, regulatorisk vægtmatrix.  
* **Process:** Beregner en **Real‑Time Risk Score (RTRS)** ved hjælp af en hybrid af gradient‑boosted trees og en probabilistisk risikomodel.  
* **Output:** Opdateret risikobucket (Lav, Mellem, Høj) og et konfidensinterval; udsendes som en hændelse.

### Adfærds‑indsigt‑motor
* Indsamler **klik‑strøm, pause‑tid og svar‑redigerings‑frekvens**.  
* Kører en **Hidden Markov Model** for at udlede brugerens selvsikkerhed og mulige videnshuller.  
* Leverer en **Behavioral Confidence Score (BCS)** som justerer aggressiviteten af spørgsmåls‑spring.

### LLM‑drevet spørgsmåls‑generator
* Benytter et **LLM‑ensemble** (fx Claude‑3, GPT‑4o) med system‑niveau prompts, der refererer til virksomhedens Knowledge Graph.  
* Genererer **kontekst‑baserede opfølgende spørgsmål** i realtid for tvetydige eller høj‑risiko svar.  
* Understøtter **flersproget prompting** ved at detektere sprog på klientsiden.

### Orkestreringslag
* Forbruger hændelser fra de tre tjenester, anvender **policy‑regler** (fx “Spring aldrig over Control‑A‑7 for **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** CC6.1”), og bestemmer næste spørgeskema‑sæt.  
* Persisterer **spørgeflows‑tilstanden** i en versioneret event‑store, hvilket muliggør fuld replay for revision.

---

## Algoritmiske detaljer

### Dynamisk Bayesian Network for svar‑propagation
AQFE betragter hver spørgeskemasektion som et **Dynamisk Bayesian Network (DBN)**. Når en bruger svarer på en node, opdateres den posterior for de afhængige noder, hvilket påvirker sandsynligheden for, hvilke efterfølgende spørgsmål der er nødvendige.

```mermaid
graph TD
    "Start" --> "Q1"
    "Q1" -->|"Ja"| "Q2"
    "Q1" -->|"Nej"| "Q3"
    "Q2" --> "Q4"
    "Q3" --> "Q4"
    "Q4" --> "Slut"
```

*Hver kant bærer en betinget sandsynlighed udledt fra historiske svar‑datasæt.*

### Prompt‑kæde‑strategi
LLM’en opererer ikke i isolation; den følger en **Prompt‑Chain**:

1. **Kontekst‑hentning** – Træk relevante politikker fra Knowledge Graph.  
2. **Risiko‑bevidst prompt** – Indsæt den aktuelle RTRS og BCS i system‑prompten.  
3. **Generering** – Bed LLM’en producere 1‑2 opfølgende spørgsmål, begræns token‑budgettet for at holde latency < 200 ms.  
4. **Validering** – Send den genererede tekst gennem en deterministisk grammatiktjekker og et compliance‑filter.

Denne kæde sikrer, at de genererede spørgsmål både er **regulatorisk‑bevidste** og **brugercentrerede**.

---

## Mermaid‑diagram over dataflowet

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Klient
        UI[Bruger‑grænseflade] -->|Svar‑hændelse| Bus[Beskedbus]
    end

    subgraph Tjenester
        Bus --> Risik[Tjeneste for risikoscoring]
        Bus --> Adf[Adfærds‑indsigt‑motor]
        Bus --> LLM[LLM‑spørgsmåls‑generator]
        Risik --> Ork[Orkestreringslag]
        Adf --> Ork
        LLM --> Ork
        Ork -->|Næste spørgeskema‑sæt| UI
    end

    style Klient fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Tjenester fill:#e6f2ff,stroke:#333,stroke-width:1px
```

Diagrammet visualiserer den **real‑tid feedback‑loop**, der driver den adaptive strøm.

---

## Implementeringsplan (Trin‑for‑trin)

| Trin | Handling | Værktøjer / Biblioteker |
|------|----------|--------------------------|
| **1** | Definér **risikotaksonomi** (kontrol‑familier, regulatoriske vægte). | YAML‑konfiguration, Proprietær Policy Service |
| **2** | Opsæt **Kafka‑emner**: `answers`, `risk-updates`, `behavior-updates`, `generated-questions`. | Apache Kafka, Confluent Schema Registry |
| **3** | Deploy **Risikoscoringsservice** med FastAPI + XGBoost‑model. | Python, scikit‑learn, Docker |
| **4** | Implementér **Adfærds‑indsigt‑motor** med klient‑side telemetri (React‑hook). | JavaScript, Web Workers |
| **5** | Fin‑tune **LLM‑prompts** på 10 k historiske spørgeskemapar. | LangChain, OpenAI API |
| **6** | Byg **Orkestreringslag** med regelmotor (Drools) og DBN‑inferenz (pgmpy). | Java, Drools, pgmpy |
| **7** | Integrér **front‑end UI**, som dynamisk kan rendere spørgsmålskomponenter (radio, tekst, fil‑upload). | React, Material‑UI |
| **8** | Tilføj **audit‑logning** via en immutabel event‑store (Cassandra). | Cassandra, Avro |
| **9** | Udfør **load‑testing** (k6) med mål på 200 samtidige spørgeskema‑sessioner. | k6, Grafana |
| **10** | Rul ud til **pilotkunder**, indsamle NPS‑ og tid‑til‑fuldførelse‑metrics. | Mixpanel, interne dashboards |

**Vigtige tip**

* Hold LLM‑kald **asynkrone** for at undgå UI‑blokerende ventetid.  
* Cache **Knowledge‑Graph‑opslag** i 5 minutter for at reducere latency.  
* Brug **feature‑flags** til at slå adaptiv adfærd til eller fra pr. kunde, for at sikre overholdelse af kontrakt‑krav.

---

## Sikkerhed, revision og compliance‑overvejelser

1. **Data‑kryptering** – Alle hændelser er krypteret både i hvile (AES‑256) og i transit (TLS 1.3).  
2. **Adgangskontrol** – Rollen‑baserede politikker begrænser, hvem der kan se interne risikoscoringsdata.  
3. **Uforanderlighed** – Event‑store er kun append‑only; hver tilstands‑overgang underskrives med en ECDSA‑nøgle, hvilket muliggør **tamper‑evident audit‑trail**.  
4. **Regulatorisk alignment** – Regelmotoren håndhæver “no‑skip”‑krav for højt‑impact kontroller (fx **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** CC6.1).  
5. **PII‑håndtering** – Adfærdstelemetri anonymiseres før indtag; kun sessions‑IDs bevares.

---

## Ydelses‑benchmark & ROI

| Metrik | Baseline (Statisk) | Adaptiv AQFE | Forbedring |
|--------|---------------------|--------------|------------|
| Gennemsnitlig gennemløbstid | 45 min | 18 min | **60 % reduktion** |
| Svar‑nøjagtighed (human validation) | 87 % | 94 % | **+8 pp** |
| Gennemsnitlige spørgsmål pr. spørgeskema | 210 | 78 | **63 % færre** |
| Størrelse af revisionsspor (pr. spørgeskema) | 3,2 MB | 1,1 MB | **66 % reduktion** |
| Pilot‑ROI (6 måned) | — | $1,2 M sparet i arbejdskraft | **+250 %** |

Dataene viser, at adaptive flows ikke kun accelererer processen, men også **øger svar‑kvaliteten**, hvilket direkte reducerer risikoudsættelsen under revisioner.

---

## Fremtidige forbedringer

| Roadmap‑punkt | Beskrivelse |
|---------------|-------------|
| **Federated Learning for risikomodeller** | Træn risikoscoringsmodeller på tværs af flere lejere uden at dele rådata. |
| **Zero‑Knowledge Proof‑integration** | Verificer svarintegritet uden at afsløre underliggende beviser. |
| **Graph Neural Network‑baseret kontekstualisering** | Erstat DBN med GNN for rigere inter‑spørgsmåls‑afhængigheder. |
| **Stem‑først interaktion** | Muliggør mundtlig udfyldelse af spørgeskemaet med on‑device speech‑to‑text. |
| **Live‑samarbejds‑tilstand** | Flere interessenter kan redigere svar samtidigt, med konflikt‑løsning drevet af CRDT’er. |

Disse udvidelser holder AQFE i frontlinjen af AI‑forstærket compliance.

---

## Konklusion

Den **AI‑drevne Adaptive Question Flow Engine** forvandler en traditionelt statisk, arbejdskraft‑intensiv compliance‑øvelse til en **dynamisk, intelligent samtale** mellem respondenten og platformen. Ved at væve real‑tid risikoscorings, adfærdsanalyse og LLM‑genererede opfølgninger leverer Procurize en målbar stigning i hastighed, nøjagtighed og audit‑evne – nøglefaktorer i nutidens hurtige SaaS‑økosystem.

At adoptere AQFE betyder at gøre hvert spørgeskema til en **risiko‑bevidst, bruger‑venlig og fuldt spor‑bar** proces, så sikkerheds‑ og compliance‑teams kan fokusere på *strategisk risikohåndtering* i stedet for gentagne dataindtastninger.

---

## Se også

- Yderligere ressourcer og relaterede koncepter findes i Procurize‑vidensbasen.