
# Udnyttelse af AI‑baseret sentimentanalyse til at forudsige risici i leverandørspørgeskemaer

I det hurtigt skiftende landskab inden for SaaS‑sikkerhed og compliance bliver leverandører bombarderet med spørgeskemaer, der spænder fra korte “Ja/Nej”‑kontroller til omfattende narrative anmodninger. Mens platforme som Procurize allerede udmærker sig ved at automatisere svargenerering, aggregere beviser og opretholde revisionsspor, dukker en ny frontlinje op: **AI‑drevet sentimentanalyse** af spørgeskematekst. Ved at fortolke tone, selvsikkerhed og subtile hints i fritekstsvar kan organisationer forudsige underliggende risici, før de materialiserer sig, allokere afhjælpningsressourcer mere effektivt og i sidste ende forkorte salgscyklussen.

> **Hvorfor sentiment betyder noget** – Et leverandørsvar, der lyder “selvsikkert”, men indeholder udtryksformuleringer (“vi *tror* kontrol­en er tilstrækkelig”) signalerer ofte et compliance‑gab, som en simpel nøgleord‑match ville overse. Sentimentanalyse omdanner disse sproglige nuancer til kvantificerbare risikoscorer, som direkte kan føres ind i efterfølgende risikostyrings‑workflows.

Nedenfor dykker vi ned i den tekniske arkitektur, praktiske implementeringstrin og forretningsmæssige påvirkninger ved at integrere sentiment‑analyse i en automatiseringsplatform for spørgeskemaer.

---

## 1. Fra tekst til risiko: Grundkonceptet

Traditionel spørgeskema‑automatisering bygger på **regelbaseret kortlægning** (fx “Hvis kontrol X er til stede, svar ‘Ja’”). Sentimentanalyse tilføjer et **probabilistisk lag**, der evaluerer:

| Dimension      | Hvad den fanger                         | Eksempel |
|----------------|------------------------------------------|----------|
| **Selvsikkerhed** | Grad af udtrykt sikkerhed               | “Vi er **sikre** på, at kryptering anvendes.” vs. “Vi **tror** kryptering anvendes.” |
| **Negation**   | Tilstedeværelse af negative kvalifikatorer | “Vi **opbevarer ikke** data i klartekst.” |
| **Risikoton**  | Overordnet risikosprog (fx “høj‑risiko”, “kritisk”) | “Dette er en **kritisk** sårbarhed.” |
| **Tidsmæssigt hint** | Angivelse af tid (fremtids‑ vs. nutidsorienteret) | “Vi **planlægger** at implementere MFA inden Q4.” |

Hver dimension omdannes til en **numerisk funktion** (0‑1‑interval). En vægtet aggregation producerer en **Sentiment‑Risk‑Score (SRS)** per svar, som derefter samles på spørgeskemaniveau.

---

## 2. Arkitektonisk blueprint

Nedenfor er et overordnet Mermaid‑diagram, der illustrerer, hvordan sentimentanalyse integreres i den eksisterende Procurize‑workflow.

```mermaid
graph TD
    A[Indkommende spørgeskema] --> B[Svarudkast‑generering (LLM)]
    B --> C[Bevis‑hentnings‑modul]
    C --> D[Udkast‑gennemgang & samarbejde]
    D --> E[Sentiment‑analysator]
    E --> F[Sentiment‑Risk‑Score (SRS)]
    F --> G[Risk‑prioriterings‑motor]
    G --> H[Handlings‑indsigt‑dashboard]
    H --> I[Automatiseret opgave‑tildeling]
    I --> J[Afhjælpning & bevis‑opdatering]
    J --> K[Revisionsspor & compliance‑rapport]
```

**Nøglekomponenter:**

1. **Sentiment‑analysator** – Anvender en fin‑tuned transformer (fx RoBERTa‑Sentiment) på domænespecifikke data.  
2. **SRS‑motor** – Normaliserer og vægter sentiment‑dimensionerne.  
3. **Risk‑prioriterings‑motor** – Kombinerer SRS med eksisterende risikomodeller (fx GNN‑baseret bevis‑attribution) for at fremhæve højt‑prioriterede elementer.  
4. **Indsigts‑dashboard** – Visualiserer risikohot‑maps, selvsikkerheds‑intervaller og trend‑linjer over tid.

---

## 3. Bygning af sentiment‑modellen

### 3.1 Dataindsamling

| Kilde                         | Indhold                              | Anmærkning |
|------------------------------|---------------------------------------|------------|
| Historiske spørgeskemasvar   | Fritekst fra tidligere revisioner    | Menneskelige annotatorer mærker Selvsikkerhed (Høj/Mellem/Lav), Negation, Risikoton |
| Sikkerhedspolitik‑dokumenter | Formelt sprog til reference           | Automatisk udtræk af domænespecifik terminologi |
| Eksterne compliance‑blogs    | Diskussion af reelle risici           | Svag supervision for at udvide mærknings‑sættet |

Et datasæt på **≈30 k mærkede svar‑udsnit** viste sig tilstrækkeligt til fin‑tuning.

### 3.2 Model‑fin‑tuning

```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("roberta-base", num_labels=4)  # Selvsikkerhed, Negation, Risikoton, Tidsmæssigt hint
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=TrainingArguments(
        output_dir="./sentiment_model",
        per_device_train_batch_size=32,
        num_train_epochs=3,
        evaluation_strategy="epoch",
        learning_rate=2e-5,
    ),
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)
trainer.train()
```

Modellen leverer fire logits, som hver sendes gennem en sigmoid‑funktion for at opnå sandsynlighedsscorer.

### 3.3 Scorings‑logik

```python
def compute_srs(probabilities, weights):
    # probabilities: dict med nøgler ['conf', 'neg', 'tone', 'temp']
    # weights: domænespecifikke vigtighedsfaktorer
    score = sum(probabilities[k] * weights.get(k, 1.0) for k in probabilities)
    return round(score, 3)  # 0‑1 skala
```

Vægtene kan justeres pr. lovgivningsramme (fx GDPR kan prioritere “Tidsmæssigt hint” for datalagrings‑forpligtelser).

---

## 4. Integration med Procurize

### 4.1 API‑hook

Procurize eksponerer allerede et **Webhook** efter “Udkast‑gennemgang”. Tilføj en ny abonnent:

```json
POST /webhooks/sentiment
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-1122-001",
  "answers": [
    {"question_id": "Q1", "text": "Vi er sikre på..."},
    {"question_id": "Q2", "text": "Vi planlægger at implementere..."}
  ]
}
```

Sentiment‑servicen svarer med:

```json
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-1122-001",
  "srs_per_answer": {"Q1": 0.78, "Q2": 0.45},
  "overall_srs": 0.62,
  "risk_flags": ["Lav selvsikkerhed omkring krypteringskontrol"]
}
```

### 4.2 UI‑forbedringer

- **Heatmap‑overlejring** på spørgeskemalisten, farvekodet efter samlet SRS.  
- **Inline‑risikomærkater** ved hvert svar, med tooltip der forklarer sentiment‑drivere.  
- **Batch‑eksport** til compliance‑auditorer for at gennemgå flaggede elementer.

---

## 5. Forretningsmæssig påvirkning: Kvantificerbare fordele

| Måling | Før sentiment (baseline) | Efter sentiment‑integration | Δ‑forbedring |
|--------|--------------------------|-----------------------------|--------------|
| Gennemsnitlig spørgeskema‑gennemløbstid | 12 dage | 9 dage | **–25 %** |
| Manuel omarbejdning grundet tvetydige svar | 18 % | 7 % | **–61 %** |
| Tid til afhjælpning af højrisko‑svar | 5 dage | 3 dage | **–40 %** |
| Tilfredshedsscore hos auditorer (1‑10) | 7,2 | 8,6 | **+20 %** |

Virksomheder, der har adopteret sentiment‑laget, rapporterer **hurtigere kontraktlukninger**, fordi salgsteam kan adressere højrisko‑punkter proaktivt i stedet for efter audit‑fasen.

---

## 6. Praktisk implementerings‑guide

### Trin 1: Baseline‑vurdering
- Eksporter et udvalg af nylige spørgeskemasvar.  
- Udfør en **manuel sentiment‑audit** for at identificere almindelige udtryks‑mønstre.

### Trin 2: Model‑udrulning
- Deploy den fin‑tuned model som en **serverless‑funktion** (AWS Lambda eller Google Cloud Functions) med en latency‑mål < 200 ms pr. svar.  
- Opsæt **monitorering for drift‑detektion** (fx pludselig stigning i lav‑selvsikkerhedsscorer).

### Trin 3: Konfigurer risikovægte
- Samarbejd med compliance‑ledere om at definere **rammespecifikke vægt‑matricer** (SOC 2, ISO 27001, GDPR).

### Trin 4: Udvid Procurize‑workflows
- Tilføj sentiment‑webhook‑abonnementet.  
- Tilpas dashboard‑widgets til at vise SRS‑heatmaps.

### Trin 5: Kontinuerlig lærings‑loop
- Indfang auditor‑feedback (fx “false positive” på en risikoflag) og brug det som træningsdata.  
- Planlæg **kvartalsvis re‑training** for at inkorporere ny lovgivnings‑terminologi.

---

## 7. Avancerede emner

### 7.1 Flersproget sentiment
De fleste SaaS‑leverandører opererer globalt; udvid sentiment‑analyse til **spansk, tysk og mandarin** ved hjælp af flersprogede transformere (fx XLM‑R). Fin‑tune på oversatte svar‑sæt, mens domæne‑terminologi bevares.

### 7.2 Fusion med videns‑grafer
Kombinér SRS med en **Compliance Knowledge Graph (CKG)**, der linker kontroller, politikker og beviser. En kant‑vægt kan justeres på baggrund af sentiment‑scoren, så grafen bliver **risiko‑bevidst**. Dette muliggør **graph‑neural‑network (GNN)**‑modeller, der prioriterer bevis‑hentning for svar med lav selvsikkerhed.

### 7.3 Forklarbar AI (XAI) for sentiment
Implementér **SHAP** eller **LIME** for at fremhæve hvilke ord, der påvirkede selvsikkerhedsscoren. Vis dette i UI’en som **fremhævede tokens**, hvilket giver reviewers transparens og øger tilliden til AI‑systemet.

---

## 8. Risici og afbødning

| Risiko | Beskrivelse | Afbødning |
|--------|--------------|-----------|
| **Model‑bias** | Over‑afhængighed af træningsdata kan fejltolke branche‑specifik jargon. | Periodiske bias‑audits; inkluder diversificerede leverandør‑ordforråd. |
| **False positives** | Flagning af lav‑risiko‑svar som høj‑risiko kan spilde ressourcer. | Justerbare tærskler; menneske‑i‑sløjfen‑verifikation. |
| **Regulatorisk over‑scrutiny** | Regulatorer kan stille spørgsmål ved AI‑genererede risikovurderinger. | Lever fulde revisionsspor og XAI‑forklaringer. |
| **Skalerbarhed** | Store virksomheder kan indsende tusindvis af svar samtidigt. | Autoscaling‑inference‑lag; batch‑API‑kald. |

---

## 9. Fremtidsudsigter

Efterhånden som **RegTech** modnes, vil sentimentanalyse blive en standardkomponent i compliance‑platforme. Forventede udviklinger inkluderer:

1. **Real‑time lovgivnings‑feed‑integration** – Indtag nye juridiske formuleringer og opdater sentiment‑ordforråd øjeblikkeligt.  
2. **Predictive risk roadmaps** – Kombinér sentiment‑trends med historiske brud‑data for at forudsige fremtidige compliance‑udfordringer.  
3. **Zero‑knowledge verifikation** – Brug homomorfisk kryptering så sentiment‑scoring kan udføres på krypteret tekst, hvilket bevarer leverandør‑konfidencialitet.

Ved at indlejre sentiment‑intelligens i dag, reducerer organisationer ikke kun manuelt arbejde, men opnår også en **konkurrencefordel** – de kan besvare leverandør‑spørgeskemaer med hast, sikkerhed og dokumenteret risikobevidsthed.

---

## 10. Konklusion

AI‑drevet sentimentanalyse forvandler rå tekstdata i sikkerhedsspørgeskemaer til handlingsorienterede risikosignaler. Når den er tæt integreret med en automatiseringshub som Procurize, giver den sikkerheds‑ og juridiske teams mulighed for at:

- Opdage skjult usikkerhed tidligt.  
- Prioritere afhjælpning, før auditorer rejser indvendinger.  
- Kommunikere risikoniveauer tydeligt til interessenter.

Resultatet er en **proaktiv compliance‑holdning**, der accelererer salgsprocessen, beskytter mod lovgivningsmæssige sanktioner og opbygger varig tillid med kunder.