
# Reaaliaikainen luottamuspisteen moottori, jota ohjaavat LLM:t ja live-sääntelysyöte

*Maailmassa, jossa jokainen toimittajakysely voi ratkaista monimiljoonan dollarin kaupan, nopeus ja tarkkuus eivät ole enää valinnaisia – ne ovat strategisia imperatiiveja.*

Procurizen seuraavan sukupolven moduuli, **Reaaliaikainen Luottamuspisteen Moottori**, yhdistää suurten kielimallien (LLM) generatiivisen voiman jatkuvasti päivitettyyn sääntelytiedon virtaan. Tuloksena on **dynaaminen, kontekstitietoinen luottamusindeksi**, joka päivittyy heti, kun uusi sääntö, standardi tai turvallisuustapaus ilmestyy. Alla sukellamme syvälle tämän moottorin miksiin, mitä ja miten, ja näytämme, miten voit upottaa sen olemassa olevaan noudattamisprosessiin.

---

## Sisällysluettelo
1. [Miksi reaaliaikainen luottamuspisteytys on tärkeää](#miksi-reaaliaikainen-luottamuspisteytys-on-tärkee)  
2. [Perusarkkitehtuurin pilarit](#perusarkkitehtuurin-pilarit)  
   - Datan syöttökerros  
   - LLM‑tehostettu todistusesittely  
   - Adaptiivinen pisteytysmalli  
   - Auditointi- ja selitettävyysmoottori  
3. [Datan putken rakentaminen](#datan-putken-rakentaminen)  
   - Sääntelysyötteen liittimet  
   - Dokumentti‑AI todistusten poimintaan  
4. [Pisteytysalgooritmi selitetty](#pisteytysalgooritmi-selitetty)  
5. [Integraatio Procurize‑kyselyhubiin](#integraatio-procurize-kyselyhubiin)  
6. [Operatiiviset parhaat käytännöt](#operatiiviset-parhaat-käytännöt)  
7. [Turvallisuus-, yksityisyys- ja noudattamiskysymykset](#turvallisuus-yksityisyys-ja-noudattamiskysymykset)  
8. [Tulevaisuuden suuntaukset: Monimodaaliset, federoidut ja luottamusketju‑laajennukset](#tulevaisuuden-suuntaukset-monimodaaliset-federoidut-ja-luottamusketju-laajennukset)  
9. [Yhteenveto]  

---

## Miksi reaaliaikainen luottamuspisteytys on tärkeää

| Haaste | Perinteinen lähestymistapa | Reaaliaikaisen luottamuspisteen etu |
|------------|----------------------|----------------------------------|
| **Viivästynyt riskin näkyvyys** | Kuukausiraportit, manuaaliset riskimatriisin päivitykset | Välitön riskin muutos heti, kun uusi sääntely julkaistaan |
| **Hajautetut todistusaineistot** | Erilliset taulukot, sähköpostiketjut, eristetyt dokumenttivarastot | Yhdistetty tietograafi, joka yhdistää politiikkalauseet, auditointilokit ja toimittajan vastaukset |
| **Subjektiivinen pisteytys** | Ihmisten tekemät riskipisteet, alttiina puolueellisuudelle | Objektiiviset, data‑pohjaiset pisteet selitettävällä tekoälyllä |
| **Sääntelyn poikkeama** | Harvoin tehtävät sääntöjen kartoitusharjoitukset, usein kuukausia jäljessä | Jatkuva poikkeaman havaitseminen suoratoistosyötteen avulla, automaattiset korjaus‑ehdotukset |

Nopeasti liikkuville SaaS‑yrityksille nämä edut kääntyvät suoraan **lyhyemmiksi myyntisykleiksi**, **pienemmiksi noudattamiskustannuksiksi** ja **parantuneeksi ostajaluottamuksena**.  

---

## Perusarkkitehtuurin pilarit

### 1. Datan syöttökerros
- **Sääntelysyötteen liittimet** hakevat live‑päivityksiä standardielinten (esim. [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR‑portaalit) kautta RSS‑, WebHook‑ tai API‑yhteyksiä.  
- **Dokumentti‑AI‑putket** ottavat vastaan toimittajan todistukset (PDF:t, Word‑dokumentit, koodinpätkät) ja muuntavat ne rakenteiseksi JSON:ksi käyttäen OCR‑tekniikkaa, layout‑tunnistusta ja semanttista merkintää.  

### 2. LLM‑tehostettu todistusesittely
**Haku‑lisätty generointi (RAG)**‑malli yhdistää vektorivaraston indeksoiduista todistuksista hienosäädettyyn LLM:ään (esim. GPT‑4o). Malli tuottaa tiiviin, kontekstirikkaan yhteenvedon jokaiselle kyselykohteelle säilyttäen alkuperän.  

### 3. Adaptiivinen pisteytysmalli
**Hybridinen yhdistelmä** yhdistää:
- Deterministiset sääntöpisteet, jotka perustuvat sääntelyn kartoituksiin (esim. “ISO‑27001 A.12.1 => +0.15”).  
- Probabilistiset luottamuspisteet LLM:n tuloksista (käyttäen token‑tasoisia logits‑arvoja varmuuden mittaamiseen).  
- Aikapainotustekijät, jotka antavat uudemmille todisteille suuremman painon.  

Lopullinen luottamuspiste on normalisoitu arvo välillä 0–1, päivitetty jokaisella putken suorituksella.  

### 4. Auditointi- ja selitettävyysmoottori
Kaikki muunnokset kirjataan muuttumattomaan kirjanpitoon (valinnaisesti lohkoketjun tukemana). Moottori näyttää **XAI‑lämpökartat**, jotka korostavat, mitkä lausekkeet, todistusesiintymät tai sääntelyn muutokset vaikuttivat eniten tiettyyn pisteeseen.  

---

## Datan putken rakentaminen

Alla on korkean tason Mermaid-kaavio, joka havainnollistaa virran raaka‑lähteistä lopulliseen luottamusindeksiin.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph Source[ "Data Sources" ]
        R["\"Regulatory RSS/API\""]
        V["\"Vendor Evidence Repo\""]
        S["\"Security Incident Feed\""]
    end

    subgraph Ingestion[ "Ingestion Layer" ]
        C1["\"Feed Collector\""]
        C2["\"Document AI Extractor\""]
    end

    subgraph Knowledge[ "Knowledge Graph" ]
        KG["\"Unified KG\""]
    end

    subgraph Summarizer[ "LLM Summarizer" ]
        RAG["\"RAG Engine\""]
    end

    subgraph Scorer[ "Scoring Engine" ]
        Rules["\"Rule Engine\""]
        Prob["\"LLM Confidence Model\""]
        Decay["\"Temporal Decay\""]
        Combine["\"Ensemble Combiner\""]
    end

    subgraph Audit[ "Audit & Explainability" ]
        Ledger["\"Immutable Ledger\""]
        XAI["\"Explainability UI\""]
    end

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

### Askel askeleelta -selostus
1. **Syötteen kerääjä** tilaa sääntelysyötteet, normalisoi jokaisen päivityksen kanoniseen JSON‑skeemaan (`reg_id`, `section`, `effective_date`, `description`).  
2. **Dokumentti‑AI‑poimija** käsittelee PDF‑ ja Word‑dokumentit käyttämällä layout‑tietoista OCR:aa (esim. Azure Form Recognizer) merkittääkseen osiot, kuten *Control Implementation* tai *Evidence Artifact*.  
3. **Yhdistetty tietograafi (KG)** yhdistää sääntelyn solmut, toimittajan todistussolmut ja tapahtumasolmut reunojen kuten `COMPLIES_WITH`, `EVIDENCE_FOR`, `TRIGGERED_BY` avulla.  
4. **RAG‑moottori** hakee top‑k relevantit KG‑kolmiot kyselykohteelle, syöttää ne LLM‑promptiin ja palauttaa tiiviin vastauksen sekä per‑token log‑todennäköisyydet.  
5. **Sääntömoottori** antaa deterministiset pisteet tarkkojen sääntökartoitusten perusteella.  
6. **LLM‑luottamusmalli** muuntaa log‑todennäköisyydet luottamusvälille (esim. 0.78‑0.92).  
7. **Aikapainotus** soveltaa eksponentiaalista häviötekijää `e^{-λ·Δt}` jossa `Δt` on päivien määrä todisteen luomisesta.  
8. **Yhdistelmä‑yhdistäjä** aggregoi kolme komponenttia painotetun summan avulla (`w₁·deterministinen + w₂·probabilistinen + w₃·häviö`).  
9. **Muuttumaton kirjanpito** tallentaa jokaisen pisteytystapahtuman `timestamp`, `input_hash`, `output_score` ja `explanation_blob`.  
10. **Selitettävyys‑UI** renderöi lämpökartan alkuperäiseen todistusdokumenttiin, korostaen eniten vaikuttavia lauseita.  

---

## Pisteytysalgooritmi selitetty

Lopullinen luottamuspiste `T` kyselykohteelle *i* lasketaan kaavalla:

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

Missä:

- `σ` on logistinen sigmoidifunktio, joka rajoittaa tuloksen välillä 0–1.  
- `D_i` = deterministinen sääntöpiste (0‑1), joka johdetaan tarkasta sääntelyn vastaavuudesta.  
- `P_i` = probabilistinen luottamuspiste (0‑1), joka poimitaan LLM:n log‑todennäköisyyksistä.  
- `τ_i` = aikapainotus, laskettuna kaavalla `exp(-λ·Δt_i)`.  
- `w_d, w_p, w_t` ovat konfiguroitavia painokertoimia, jotka summautuvat 1:een (oletus: 0.4, 0.4, 0.2).  

**Esimerkki**  
Toimittaja vastaa *“Data at rest on salattu AES‑256:lla.”*  
- Sääntökartoitus (`[ISO‑27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.10.1`) antaa `D = 0.9`.  
- LLM‑luottamus RAG‑yhteenvedosta antaa `P = 0.82`.  
- Todiste on ladattu 5 päivää sitten (`Δt = 5`, λ = 0.05) antaen `τ = exp(-0.25) ≈ 0.78`.  

Pisteen laskenta:

```
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
```

Piste 0.70 osoittaa vahvaa noudattamista, mutta myös kohtuullista aikapainotusta, mikä kannustaa tarkistamaan todisteet tarvittaessa.  

---

## Integraatio Procurize‑kyselyhubiin

1. **API‑päätepiste** – Ota käyttöön pisteytysmoto REST‑palveluna (`/api/v1/trust-score`). Hyväksyy JSON‑payloadin, joka sisältää `questionnaire_id`, `item_id` ja valinnaisen `override_context`.  
2. **Webhook‑kuuntelija** – Määritä Procurize lähettämään jokainen juuri lähetetty vastaus POST‑pyynnön päätepisteeseen; vastaus palauttaa lasketun luottamuspisteen ja selityksen URL‑osoitteen.  
3. **Hallintapaneeli‑widgetit** – Laajenna Procurize‑käyttöliittymää **Luottamuspiste‑kortilla**, joka näyttää:  
   - Nykyisen pistemittarin (väri‑koodattu: punainen <0.4, oranssi 0.4‑0.7, vihreä >0.7)  
   - “Viimeisin sääntelypäivitys” aikaleiman  
   - Yhden napin “Näytä selitys”, joka avaa XAI‑käyttöliittymän.  
4. **Roolipohjainen pääsy** – Tallenna pisteet salattuun sarakkeeseen; vain käyttäjät, joilla on `Compliance Analyst` tai korkeampi rooli, näkevät raakatason luottamustiedot, kun taas johtajat näkevät vain mittarin.  
5. **Palautesilmukka** – Ota käyttöön “Ihminen‑silmukassa” -painike, jonka avulla analyytikot voivat lähettää korjauksia, jotka syötetään takaisin LLM‑hienosäätöputkeen (aktiivinen oppiminen).  

---

## Operatiiviset parhaat käytännöt

| Käytäntö | Perustelu | Toteutuksen vinkki |
|----------|-----------|--------------------|
| **Versioidut sääntelyskeemat** | Varmistaa toistettavuuden, kun sääntö poistetaan käytöstä | Säilytä jokainen skeema Gitissä semanttisesti versioituna tagilla (`v2025.11`). |
| **Mallin valvonta** | Havaitsee poikkeamat LLM:n tulosten laadussa (esim. harhauttavat tiedot) | Kirjaa token‑tason luottamus; aseta hälytykset, jos keskimääräinen luottamus laskee alle 0.6 eräkohtaisesti. |
| **Sarmallinen heikentäminen** | Varmistaa toiminnallisuuden, jos syötteiden palvelu on alhaalla | Välimuistita viimeisimmät 48 tunnin otokset paikallisesti; varmistuksen aikana käytä vain deterministista pisteytystä. |
| **Datan säilytyskäytäntö** | Noudattaa GDPR‑vaatimuksia ja sisäistä datan minimointia | Poista raakadokumentit 90 päivän jälkeen, säilytä vain tiivistetyt todistukset ja pistekirjaukset. |
| **Selitettävyyden auditoinnit** | Tyydyttää tarkastajat, jotka vaativat jäljitettävyyttä | Luo neljännesvuosittainen PDF‑auditointiraportti, joka kokoaa kaikki kirjanpidon merkinnät per kysely. |

---

## Turvallisuus-, yksityisyys- ja noudattamiskysymykset

1. **Nollatietotodisteet (ZKP) arkaluonteisille todisteille** – Kun toimittaja toimittaa proprietaarisia koodinpätkiä, järjestelmä voi tallentaa ZKP:n, joka todistaa, että koodi täyttää kontrollin ilman että itse koodi paljastuu. Tämä täyttää sekä luottamuksellisuuden että auditointikelpoisuuden.  
2. **Luottamuksellinen tietojenkäsittely yksiköissä** – Suorita LLM‑inferencia eristetyissä SEV‑tuetuissa AMD‑enklaveissa tai Intel‑SGX‑ympäristössä suojellaksesi prompt‑dataa isäntä‑OS:lta.  
3. **Erottelullinen yksityisyys aggregoiduille pisteille** – Lisää Laplacen kohinaa (`ε = 0.5`) kun julkaistaan aggregoidut luottamuspiste­tilastot useiden toimittajien yli estääksesi tiedon‑päättelyhyökkäykset.  
4. **Rajat ylittävä datansiirto** – Hyödynnä reunasijoitettuja solmuja EU:ssa, Yhdysvalloissa ja Aasiassa, joilla on oma jatkuvasti päivittyvä sääntelysyöte‑liitin, jotta noudatetaan datan‑suojaus‑sääntöjä.  

---

## Tulevaisuuden suuntaukset: Monimodaaliset, federoidut ja luottamusketju‑laajennukset

| Innovaatio | Mitä se lisää | Mahdollinen vaikutus |
|------------|----------------|----------------------|
| **Monimodaalinen todistus (video, lokivirrat)** | Integroi transkriptianalyysi (audio) ja lokipatteri‑kaivuu (JSON) KG:hen. | Lyhentää manuaalista transkriptioaikaa >80 %. |
| **Federointioppiminen yritysten välillä** | Kouluta yhteinen LLM‑versio salatuista gradientteista useilta yrityksiltä, säilyttäen datan luottamuksellisuuden. | Parantaa mallin kestävyyttä harvinaisille sääntelysanastoille. |
| **Lohkoketju‑tukena oleva luottamusketju** | Ankkuroi jokainen pisteytystapahtuman hash julkiselle lohkoketjulle (esim. Polygon). | Tarjoaa muuttumattoman todisteen ulkoisille tarkastajille ja regulaattoreille. |
| **Itseparantavat kehotuspohjat** | AI valvoo kehotuspohjien suorituskykyä ja kirjoittaa automaattisesti parempia malleja. | Vähentää ihmisen kehotus‑insinöörin työkuormaa. |

---

## Yhteenveto

**Reaaliaikainen Luottamuspisteen Moottori** muuntaa perinteisen reaktiivisen noudattamisen proaktiiviseksi, data‑pohjaiseksi kyvyn reagoida sääntelyn muutoksiin sekunneissa. Yhdistämällä live‑sääntelysyötteet, LLM‑tehostetun todistusesittelyn ja adaptiivisen pisteytysmallin organisaatiot voivat:

- Vastata kyselyihin minuuteissa, ei päiviä.  
- Pysyä jatkuvasti linjassa muuttuvien sääntöjen kanssa.  
- Näyttää läpinäkyviä, selitettäviä riski‑arvioita asiakkaille ja tarkastajille.  

Ottamalla käyttöön tämän moottorin asetat tietoturva‑ohjelmasi risteykseen **nopeuden, tarkkuuden ja luottamuksen** – kolmeä sarjaa, joita modernit ostajat vaativat.

---

## Katso myös
- [Nollatietotodisteet luottamuksellisen datan jakamiseen – Käytännön opas](https://eprint.iacr.org/2023/1234)  
- [Selitettävän tekoälyn rakentaminen noudattamiseen – O'Reilly Media](https://www.oreilly.com/library/view/explainable-ai-for/978149207... )