
# Dynamisk Tillidsvurdering for AI‑genererede Svar på Spørgeskemaer  

Sikkerhedsspørgeskemaer, overholdelsesrevisioner og leverandør‑risikovurderinger er portvagterne for enhver B2B‑SaaS‑transaktion. I 2025 ligger den gennemsnitlige svartid for et høj‑risiko‑spørgeskema stadig på omkring 7‑10 arbejdsdage, på trods af den udbredte anvendelse af store sprogmodeller (LLM‑er). Flaskehalsen er ikke mangel på data, men usikkerheden omkring *hvor korrekt* et genereret svar er, især når svaret produceres autonomt af en AI‑motor.  

**Dynamisk tillidsvurdering** adresserer dette hul. Den behandler hvert AI‑genereret svar som et levende datapunkt, hvis tillidsniveau udvikles i realtid, efterhånden som ny evidens dukker op, anmeldere kommenterer, og regulatoriske ændringer påvirker vidensbasen. Resultatet er en gennemsigtig, auditabel tillidsmetrik, der kan vises for sikkerhedsteams, revisorer og endda kunder.  

I denne artikel gennemgår vi arkitekturen, datapipelines og de praktiske resultater af et tillidsvurderingssystem bygget oven på Procurizes samlede spørgeskema‑platform. Vi inkluderer også et Mermaid‑diagram, der visualiserer feedback‑sløjfen, og vi afslutter med bedste‑praksis‑anbefalinger for teams, der er klar til at adoptere denne tilgang.

---

## Hvorfor Tillid Betyder Noget  

1. **Auditabilitet** – Regulatorer kræver i stigende grad bevis for *hvordan* et overholdelsessvar er udledt. En numerisk tillidsscore kombineret med en oprindelseshistorik opfylder dette krav.  
2. **Prioritering** – Når hundredvis af spørgeskema‑elementer afventer svar, hjælper tillidsscoren teams med at fokusere manuel gennemgang på svar med lav tillid først, hvilket optimerer knappe sikkerhedsressourcer.  
3. **Risikostyring** – Lave tillidsscorer kan udløse automatiserede risikoadvarsler, som anmoder om yderligere evidens, inden en kontrakt underskrives.  
4. **Kundernes Tillid** – Visning af tillidsscorer på en offentlig tillidsside demonstrerer modenhed og transparens, hvilket differentierer en leverandør på et konkurrencepræget marked.  

---

## Kernkomponenter i Tillidsmotoren  

### 1. LLM‑Orkestrator  

Orkestratoren modtager et spørgeskema‑element, henter relevante politik‑fragmenter og beder en LLM om at generere et udkast til svar. Den genererer også en *initial tillidsvurdering* baseret på prompt‑kvalitet, model‑temperatur og lighed med kendte skabeloner.

### 2. Evidens‑Hentningslag  

En hybrid‑søgemaskine (semantisk vektor + nøgleord) trækker evidens‑artefakter fra en vidensgraf, der gemmer revisionsrapporter, arkitektdiagrammer og tidligere spørgeskema‑svar. Hvert artefakt tildeles en **relevansvægt** baseret på semantisk match og aktualitet.

### 3. Real‑Time Feedback‑Collector  

Interessenter (compliance‑officerere, revisorer, produktingeniører) kan:  

- **Kommentere** på udkastet.  
- **Godkende** eller **afvise** vedlagt evidens.  
- **Tilføje** ny evidens (fx en ny SOC 2‑rapport).  

Alle interaktioner streames til en beskedbroker (Kafka) for øjeblikkelig behandling.

### 4. Tillidsscore‑Beregner  

Beregneren indsamler tre signalfamilier:  

| Signal | Kilde | Indvirkning på Score |
|--------|--------|----------------------|
| Model‑afledt tillid | LLM‑Orkestrator | Grundværdi (0‑1) |
| Evidens‑relevans‑sum | Evidens‑Hentningslag | Forøgelse proportional med vægt |
| Menneskelig feedback‑delta | Feedback‑Collector | Positiv delta ved godkendelse, negativ ved afvisning |

En vægtet logistisk regressionsmodel kombinerer disse signaler til en endelig **0‑100 tillidsprocent**. Modellen trænes løbende på historiske data (svar, udfald, revisionsfund) ved hjælp af online‑læring.

### 5. Oprindelseshæfte  

Hver score‑ændring registreres i et umodificerbart hæfte (blockchain‑lignende Merkle‑træ) for at sikre manipulations‑evidens. Hæftet kan eksporteres som et JSON‑LD‑dokument til tredjeparts‑revisionsværktøjer.

---

## Datastream‑Diagram  

```mermaid
flowchart TD
    A["Spørgeskema‑Element"] --> B["LLM‑Orkestrator"]
    B --> C["Udkast til Svar & Grundtillid"]
    C --> D["Evidens‑Hentningslag"]
    D --> E["Relevant Evidens‑Sæt"]
    E --> F["Tillidsscore‑Beregnere"]
    C --> F
    F --> G["Tillidsscore (0‑100)"]
    G --> H["Oprindelseshæfte"]
    subgraph Feedback Loop
        I["Menneskelig Feedback"] --> J["Feedback‑Collector"]
        J --> F
        K["Ny Evidens‑Upload"] --> D
    end
    style Feedback Loop fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
```

Diagrammet viser, hvordan et spørgeskema‑element passerer gennem orkestratoren, indsamler evidens og modtager kontinuerlig feedback, som i realtid omformer tillidsscoren.

---

## Implementeringsdetaljer  

### A. Prompt‑Design  

En *tillidsbevidst* prompt‑skabelon indeholder eksplicit instruktion om, at modellen skal self‑assessere:

```
Du er en AI‑compliance‑assistent. Besvar følgende sikkerhedsspørgsmål. Efter dit svar, angiv en **selv‑tillidsestimat** på en skala fra 0‑100, baseret på hvor tæt svaret matcher eksisterende politik‑fragmenter.
```

Selv‑tillidsestimatet bliver inputtet **model‑afledt tillid** til beregneren.

### B. Vidensgraf‑Skema  

Grafen bruger **RDF**‑tripler med følgende kerneklasser:  

- `QuestionItem` – egenskaber: `hasID`, `hasText`  
- `PolicyFragment` – `coversControl`, `effectiveDate`  
- `EvidenceArtifact` – `artifactType`, `source`, `version`  

Kanter som `supports`, `contradicts` og `updates` muliggør hurtig traversal ved beregning af relevansvægte.

### C. Online‑Læringspipeline  

1. **Feature‑Ekstraktion** – For hvert fuldført spørgeskema udtrækkes: model‑tillid, evidens‑relevans‑sum, godkendelses‑flag, tid‑til‑godkendelse, efterfølgende revisionsresultater.  
2. **Model‑Opdatering** – Anvend stokastisk gradientnedstigning på en logistisk regressions‑tab, der straffer fejlagtige forudsigelser af revisionsfejl.  
3. **Versionering** – Gem hver modelversion i et Git‑lignende repository, og link den til hæfte‑posten, som udløste gen‑træning.

### D. API‑Eksponering  

Platformen udstiller to REST‑endpoints:  

- `GET /answers/{id}` – Returnerer det seneste svar, tillidsscore og evidensliste.  
- `POST /feedback/{id}` – Indsender en kommentar, godkendelsesstatus eller ny evidens‑vedhæftning.  

Begge endpoints returnerer en **score‑kvittering** indeholdende hæfte‑hash, så nedstrøms systemer kan verificere integritet.

---

## Fordele i Virkelige Scenarier  

### 1. Hurtigere Aftaleafslutning  

En fintech‑startup integrerede dynamisk tillidsvurdering i deres leverandør‑risikoworkflow. Den gennemsnitlige tid til at opnå “klar til underskrift” faldt fra 9 dage til **3,2 dage**, fordi systemet automatisk fremhævede lav‑tillids‑elementer og foreslog målrettet evidens‑upload.

### 2. Færre Revisionsfund  

En SaaS‑udbyder målte en **40 % reduktion** i revisionsfund relateret til manglende evidens. Tillidshæftet gav revisorerne et klart overblik over hvilke svar der var fuldt verificerede, i overensstemmelse med bedste praksis som [CISA Cybersecurity Best Practices](https://www.cisa.gov/topics/cybersecurity-best-practices).

### 3. Kontinuerlig Regulatorisk Tilpasning  

Da en ny databeskyttelseslov trådte i kraft, blev vidensgrafen opdateret med det relevante politik‑fragment (fx [GDPR](https://gdpr.eu/)). Evidens‑relevans‑motoren hævede straks tillidsscorerne for svar, der allerede opfyldte den nye kontrol, mens den flaggede dem, der krævede revision.

---

## Bedste Praksis for Teams  

| Praksis | Hvorfor Det Er Vigtigt |
|----------|------------------------|
| **Hold evidens atomisk** – Gem hvert artefakt som en separat node med versions‑metadata. | Muliggør fin‑justeret relevansvægte og præcis oprindelseshistorik. |
| **Fastlæg strenge feedback‑SLA’er** – Kræv, at anmeldere handler inden 48 timer på lav‑tillids‑elementer. | Undgår score‑stagnation og fremskynder gennemløb. |
| **Overvåg score‑drift** – Plot tillidsfordelingen over tid. Pludselige fald kan indikere model‑nedbrydning eller politik‑ændringer. | Tidlig opdagelse af systemiske problemer. |
| **Revider hæftet kvartalsvis** – Eksporter hæfte‑snapshot og verificer hashes mod backup‑lagring. | Sikrer manipulations‑evidens‑overholdelse. |
| **Bland flere LLM‑er** – Brug en høj‑præcisionsmodel til kritiske kontroller og en hurtigere model til lav‑risiko elementer. | Optimierer omkostninger uden at gå på kompromis med tillid. |

---

## Fremtidige Retninger  

1. **Zero‑Knowledge Proof‑Integration** – Indkapsle tillidsbeviser, så tredjepart kan verificere uden at afsløre underliggende evidens.  
2. **Cross‑Tenant Vidensgraf‑Federation** – Tillad flere organisationer at dele anonymiserede tillidssignaler, hvilket forbedrer modellens robusthed.  
3. **Explainable AI‑Overlays** – Generer naturlige sproglige rationaler for hver tillidsændring, så interessenter får øget tillid.  

Sammenkoblingen af LLM‑er, real‑time feedback‑sløjfer og vidensgraf‑semantik forvandler compliance fra en statisk tjekliste til en dynamisk, datadrevet tillidsmotor. Teams, der adopterer denne tilgang, vil ikke kun accelerere udfyldelsen af spørgeskemaer, men også løfte deres samlede sikkerhedsposition.  

---

## Se Også  

- Dynamisk Evidens‑Vurdering med Vidensgrafer – en dybdegående gennemgang  
- Bygning af en Auditabel AI‑Genereret Evidens‑Sti  
- Real‑Time Regulatorisk Ændrings‑Radar for AI‑Platforme  
- Explainable AI‑Tillids‑Dashboards i Compliance