
# Reaalajas Usaldusväärtuse Skorimootor, mida juhivad LLM-id ja otse regulatiivne andmevoog

*Maailmas, kus iga müügi- või teenusepakkuja küsimustik võib otsustada mitme miljoni dollari väärtuses tehingu, ei ole kiirus ja täpsus enam valikulised – need on strateegilised nõudmised.*  

Procurize järgmise põlvkonna moodul, **Reaalajas Usaldusväärtuse Skorimootor**, ühendab suurte keelemudelite (LLM‑de) generatiivse jõu pidevalt värskeneva regulatiivse teabekoguga. Tulemuseks on **dinamiivne, kontekstiteadlik usaldusindeks**, mis värskendub kohe, kui ilmneb uus reegel, standard või turvalisuse leiutis. Alljärgnevalt süveneme selle mootori miksesse, mis‑sesse ja kuidas‑sesse ning näitame, kuidas see olemasolevasse vastavusvoogu sisse põimata saab.

---

## Sisuindeks
1. [Miks reaalajas usaldus‑skoorimine on oluline](#miks-reaalajas-usaldus-skoorimine-on-oluline)  
2. [Põhilised arhitektuurilised sambad](#põhilised-arhitektuurilised-sambad)  
   - Andmete sissetoomise kiht  
   - LLM‑toetatud tõendi kokkuvõtja  
   - Kohanduv skoorimismudel  
   - Auditi‑ ja seletavusmootor  
3. [Andmepijami loomine](#andmepijami-loomine)  
   - Regulatiivsete voogude ühendajad  
   - Dokumenti‑AI tõendi ekstraheerimiseks  
4. [Skoorimisalgoritmi selgitus](#skoorimisalgoritmi-selgitus)  
5. [Integratsioon Procurize’i küsimustiku hubiga](#integratsioon-procurize-kin%C2%B2s-questions-hubiga)  
6. [Operatiivsed parimad tavad](#operatiivsed-parimad-tavad)  
7. [Turvalisus, privaatsus ja vastavusnõuded](#turvalisus-privaatsus-ja-vastavusn%C3%B5uded)  
8. [Tulevikusuunad: mitmemooduliline, föderatiivne ja usaldus‑keti laiendused]  
9. [Kokkuvõte]  

---

## Miks reaalajas usaldus‑skoorimine on oluline

| Valu‑punkt | Traditsiooniline lähenemine | Reaalajas usaldus‑skoori eelis |
|------------|----------------------------|--------------------------------|
| **Viivitatud riskinähtavus** | Kuu‑aegsed vastavusaruanded, käsitsi riskimaatriks | Kohene riskimuutus kohe, kui uus regulatsioon avaldatakse |
| **Killustatud tõendiallikad** | Eraldi arvutustabelid, e‑postijupid, eraldatud dokumendihoidlad | Ühtne teadmusgraafik, mis seob poliitikalõigud, auditilogid ja pakkuja vastused |
| **Subjektiivne skoorimine** | Inimkonna tehtud riskiskoorid, kaldukus eelarvamustele | Objektiivsed, andmetel põhinevad skoorid selgitava tehisintellektiga |
| **Regulatiivne drift** | Harva tehtud reegli‑kaardistamise tegevused, sageli kuude taha | Pidev drifti tuvastamine voogedastuse kaudu, automaatsed parandussoovitused |

Kiiresti arenevatele SaaS‑ettevõtetele tähendab see **lühemaid müügitsükleid**, **madalamat vastavuskulu** ja **suurematu ostjate usaldus**.  

---

## Põhilised arhitektuurilised sambad

### 1. Andmete sissetoomise kiht
- **Regulatiivsete voogude ühendajad** tõmbavad otse uuendusi standardiorganitelt (nt. [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR portaalid) RSS‑i, WebHookide või APIde kaudu.  
- **Dokumenti‑AI torud** võtavad pakkuja tõendid (PDF‑id, Word‑dokumendid, koodilõigud) ja muundavad need struktureeritud JSON‑iks, kasutades OCR‑i, paigutustuvastust ja semantilist sildistamist.

### 2. LLM‑toetatud tõendi kokkuvõtja
**RAG‑mustri** (retrieval‑augmented generation) puhul kombineeritakse vektoripoe indekseeritud tõendeid peenhäälestatud LLM‑ga (nt. GPT‑4o). Mudel loob iga küsimustiku üksuse kohta lühikese, kontekstirikka kokkuvõtte, säilitades allika jälgitavuse.

### 3. Kohanduv skoorimismudel
**Hübriidne ansambel** ühendab:
- **Deterministlikud reegel‑skoorid**, mis tulenevad regulatiivsetest seostest (nt. “ISO‑27001 A.12.1 => +0,15”).  
- **Probabilistlikud kindlustus‑skoorid** LLM‑väljundi põhjal (kasutades token‑taseme log‑tõenäosusi kindluse hindamiseks).  
- **Ajaliselt hääbumistegurid**, mis annavad hiljutisele tõendile suurema kaalu.

Lõplik usaldus‑skoor on normaliseeritud väärtus vahemikus 0‑1, mis värskendub igal toru käivitamisel.

### 4. Auditi‑ ja seletavusmootor
Kõik muundamised logitakse muutumatult pearaamatukogus (valikuliselt plokiahela toetusega). Mootor pakub **XAI‑soojuskaarte**, mis näitavad, millised lõigud, tõendijupid või regulatiivsed muutused kaasa aitasid konkreetsele skoorile.

---

## Andmepijami loomine

Alljärgnev kõrgtaseme Mermaid‑diagramm näitab voogu toorist andmekihtide lõpuks usaldusindeksini.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph Source[ "Andmemallid" ]
        R["\"Regulatiivne RSS/API\""]
        V["\"Pakkuja tõendite repositoorium\""]
        S["\"Turvalisuse intsidentide voog\""]
    end

    subgraph Ingestion[ "Sissetoomise kiht" ]
        C1["\"Voogude koguja\""]
        C2["\"Dokumenti‑AI ekstraheerija\""]
    end

    subgraph Knowledge[ "Teadmusgraafik" ]
        KG["\"Ühtne KG\""]
    end

    subgraph Summarizer[ "LLM‑kokkuvõtja" ]
        RAG["\"RAG mootor\""]
    end

    subgraph Scorer[ "Skoorimismootor" ]
        Rules["\"Reeglimoottor\""]
        Prob["\"LLM‑kindlustusmudel\""]
        Decay["\"Ajatu hääbumistegur\""]
        Combine["\"Ansambel‑kombineerija\""]
    end

    subgraph Audit[ "Audit & Selgitavus" ]
        Ledger["\"Muutumatu pearaamat\""]
        XAI["\"Selgitavus‑UI\""]
    end

    R --> C1 --> KG
    V --> C2 --> KG
    S --> C1 --> KG
    KG --> RAG --> Prob
    Rules --> Combine
    Prob --> Combine
    Decay --> Combine
    Combine --> Ledger
    Ledger --> XAI
```

### Samm‑sammuline jaotus

1. **Voogude koguja** registreerub regulatiivsete voogude tellijaks, normaliseerides iga uuenduse kanonilisse JSON‑skeemile (`reg_id`, `section`, `effective_date`, `description`).  
2. **Dokumenti‑AI ekstraheerija** töötleb PDF‑/Word‑faile, kasutades paigutustundlikku OCR‑i (nt. Azure Form Recognizer) ja märgistab sektsioonid nagu *Control Implementation* või *Evidence Artifact*.  
3. **Ühtne KG** liidab kokku regulatiivsed sõlmed, pakkuja tõende‑sõlmed ja intsident‑sõlmed, kus servad on `COMPLIES_WITH`, `EVIDENCE_FOR`, `TRIGGERED_BY`.  
4. **RAG‑mootor** toob päringu kohta kõige asjakohasemad KG‑triplekid (top‑k), sisestab need LLM‑prompti ja tagastab lühikese vastuse koos token‑taseme log‑tõenäosustega.  
5. **Reeglimoottor** annab deterministlikke punkte täpse seaduse‑klauusi vaste põhjal.  
6. **LLM‑kindlustusmudel** teisendab log‑tõenäosused kindlustusintervalliks (nt. 0,78‑0,92).  
7. **Ajatu hääbumistegur** rakendab eksponentsiaalset hääbumist `e^{-λ·Δt}`, kus `Δt` on päevade arv alates tõendi loomisest.  
8. **Ansambel‑kombineerija** liidab kolm komponenti kaalutud summina (`w₁·deterministic + w₂·probabilistic + w₃·decay`).  
9. **Muutumatu pearaamat** salvestab iga skoorimise sündmuse `timestamp`, `input_hash`, `output_score` ja `explanation_blob`.  
10. **Selgitavus‑UI** renderdab tõende‑dokumendile soojuskaardi, mis tõstab esile mõjutavaima fraasi.

---

## Skoorimisalgoritmi selgitus

Lõplik usaldus‑skoor `T` küsimustiku üksuse *i* jaoks arvutatakse valemiga:

```
T_i = σ( w_d·D_i + w_p·P_i + w_t·τ_i )
```

Kus:  
- `σ` on logistiline sigmoid, mis piirab väljundi 0‑1 vahele.  
- `D_i` = deterministlik reeglistik (0‑1) täpsete regulatiivsete vaste põhjal.  
- `P_i` = probabilistlik kindlustus (0‑1) LLM‑token‑log‑tõenäosustest.  
- `τ_i` = ajaline relevantsus, arvutatud kui `exp(-λ·Δt_i)`.  
- `w_d, w_p, w_t` on konfigureeritavad kaalud, mis kokku annavad 1 (vaikimisi 0,4, 0,4, 0,2).

**Näide**  
Pakkuja väidab: *„Andmed puhkeolekus on krüpteeritud AES‑256‑ga“*.  
- Regulatiivne seos (nt. [ISO‑27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.10.1) annab `D = 0,9`.  
- LLM‑kindlus kokkuvõttest annab `P = 0,82`.  
- Tõend loodi 5 päeva ago (`Δt = 5`, λ = 0,05) → `τ = exp(-0,25) ≈ 0,78`.  

Skoor:  

```
T = σ(0,4·0,9 + 0,4·0,82 + 0,2·0,78) = σ(0,36 + 0,328 + 0,156) = σ(0,844) ≈ 0,70
```

Skoor 0,70 näitab hea vastavust, kuid ajaliselt vähemtähtsat kaalu, mis võib analüütikut õhutada värskendatud tõendeid nõudma, kui kõrgem kindlus vajalik.

---

## Integratsioon Procurize’i küsimustiku hubiga

1. **API‑lõpp-punkt** – juurutage skoorimismootor REST‑teenusena (`/api/v1/trust-score`). Võtab JSON‑koormuse `questionnaire_id`, `item_id` ja valikulise `override_context`. Vastuseks saadetakse arvutatud usaldus‑skoor ja selgituse URL.  
2. **Webhook‑kuulaja** – seadistage Procurize, et see POST‑iks iga uue vastuse mootori lõpp‑punkti; vastus tagastab skoori ja selgitus‑kaardi.  
3. **Armatuurlauda vidinad** – laiendage Procurize UI‑d **Usaldus‑skoori kaardiga**, mis kuvab:  
   - Hetkelise skoori näidiku (värviline: punane <0,4, oranž 0,4‑0,7, roheline >0,7)  
   - „Viimane regulatiivne uuendus“ ajatempli  
   - Ühe‑klõpsuga „Vaata selgitust“, mis avab XAI‑UI.  
4. **Rollipõhine juurdepääs** – talletage skoorid krüpteeritud veerus; ainult rolliga **Compliance Analyst** või kõrgemal kasutajal on lubatud näha tooresid kindlustus‑väärtusi, juhid näevad vaid näidikut.  
5. **Tagasiside‑tsükkel** – võimaldage “Inimene‑silm‑silmus” nuppu, millega analüütikud saavad esitada parandusi, mis sisestatakse LLM‑peenhäälestamise aktiivõppe torusse.

---

## Operatiivsed parimad tavad

| Praktika | Põhjendus | Rakendamise näpunäide |
|----------|-----------|----------------------|
| **Versioonitud regulatiivsed skeemad** | Tagab reprodutseeritavuse, kui reegel vanandub. | Hoidke iga skeem Git‑is semantilise versioonisildiga (`v2025.11`). |
| **Mudelimonitooring** | Tuvastab LLM‑väljundi kvaliteedi kadu (hallutsinatsioonid). | Logige token‑taseme kindlus; sättige hoiatus, kui keskmine kindlus langeb alla 0,6. |
| **Graaciline degradeerimine** | Tagab süsteemi toimimise toiduvoogude katkestuse korral. | Puhverdatud viimase 48‑tunni hetktõmmise kohal; fallback ainult deterministlikule skoorile. |
| **Andmete säilitamise poliitika** | Vastuolus GDPR‑ile ja sisemisele minimeerimisele. | Kustutage toored pakkuja dokumendid 90 päeva pärast, säilitage ainult kokkuvõtted ja skoorid. |
| **Selgituste auditid** | Täidab auditeerijate nõudmised jälgitavuse kohta. | Looge igakuine PDF‑audit, mis koondab kõik pearaamatu kirjed küsimustiku järgi. |

---

## Turvalisus, privaatsus ja vastavusnõuded

1. **Zero‑Knowledge tõendid (ZKP) tundliku tõendi jaoks** – kui pakkuja esitab konfidentsiaalseid koodijuppi, salvestatakse ZKP, mis tõendab, et kood vastab kontrollile, paljastamata tegelikku sisu. See rahuldab nii konfidentsiaalsuse kui ka auditeeritavuse.  
2. **Konfidentsiaalsed arvutikombinatsioonid (Confidential Computing Enclaves)** – käivitage LLM‑inference SEV‑toega AMD‑kõvakettas või Intel SGX‑is, et kaitsta prompti andmeid host‑OS‑i eest.  
3. **Differentsiaalne privaatsus agregaatsete skooride jaoks** – kasuta Laplace‑müra (`ε = 0,5`) avalike pakkujate usaldus‑skooride statistika avaldamisel, vältides inferentsirünnakuid.  
4. **Piiriülene andmeedastus** – kasutage edge‑node’i Euroopa, USA ja Aasia piirkondades, kus iga piirkond haldab oma regulatiivse voogu, austades andmesuveraitsusreegleid.  

---

## Tulevikusuunad: mitmemooduliline, föderatiivne ja usaldus‑keti laiendused

| Innovatsioon | Lisanduv väärtus | Potentsiaalne mõju |
|--------------|------------------|--------------------|
| **Mitmemooduliline tõendus (video, logi‑voog)** | Integreerib transkriptsioonianalüüsi (audio) ja logi‑mustrite kaevamist (JSON) KG‑sse. | Redusib käsitsi transkriptsiooni aega >80 %. |
| **Föderatiivne õppimine ettevõtete vahel** | Treenib jagatud LLM‑versiooni krüpteeritud gradientide abil, säilitades andmete privaatsuse. | Parandab mudeli tugevust spetsiifiliste regulatiivsete sõnavarade puhul. |
| **Plokiahelaga usaldus‑keti** | Ankurdab iga skoorimise sündmuse räsi avalikus plokiahelas (nt. Polygon). | Pakub muutumatut tõendit välistele auditoritele ja regulaatoritele. |
| **Enesetervevat prompti mallide süsteemi** | AI jälgib prompti tulemuslikkust ja täiustab automaatselt malle parema asjakohasuse nimel. | Vähendab inimeste prompt‑insenerimise koormust. |

Need laiendused on juba Procurize’i toote backlogis, kavandatud Q2‑Q4 2026.  

---

## Kokkuvõte

**Reaalajas Usaldus‑skoorimootor** muudab traditsioonilise reageeriva vastavusprotsessi proaktiivseks, andmetele põhinevaks võimekuseks. Otse regulatiivsete voogude, LLM‑põhise tõende kokkuvõtmise ja selgitava skoorimismudeli ühendamisega saavad organisatsioonid:

- **Vastata küsimustikele minutites, mitte päevades.**  
- **Säilitada pidevat kooskõla pidevalt arenevate standarditega.**  
- **Näidata läbipaistvat riskihindamist auditoritele, partneritele ja klientidele.**  

Selle mootori rakendamine asetab teie turvalisusprogrammi **kiiruse, täpsuse ja usalduse** ristumiskohale – kolmele tugisambale, mida kaasaegsed ostjad nõuavad.  

---

## Vaata ka
- [Zero‑Knowledge tõendid konfidentsiaalse andmevahetuse jaoks – praktiline juhend](https://eprint.iacr.org/2023/1234)  
- [Selgitav AI vastavuse jaoks – O'Reilly Media](https://www.oreilly.com/library/view/explainable-ai-for/978149207...)