  

# Adaptivni kontekstualni risk persona motor za prioritetizaciju upitnika u stvarnom vremenu  

Danas poduzeća se bore s ​​stotinama sigurnosnih upitnika, od kojih svaki ima svoj regulatorni “okus”, fokus na riziku i očekivanja dionika. Tradicionalne strategije raspoređivanja — statička pravila dodjele ili jednostavno balansiranje opterećenja — ne uzimaju u obzir *kontekst rizika* skriven iza svakog zahtjeva. Rezultat su nepotrebni napori inženjera, odgođeni odgovori i, na kraju, izgubljeni poslovi.

Predstavljamo **Adaptivni kontekstualni risk persona motor (ACRPE)**, AI podsustav sljedeće generacije koji:

1. **Analizira namjeru i profil rizika** svakog dolaznog upitnika koristeći velike jezične modele (LLM‑ove) fino podešene na korpuse usklađenosti.  
2. **Stvara dinamičnu “risk personu”** — laganu, JSON‑strukturu koja opisuje dimenzije rizika upitnika, potrebne dokaze i regulatornu hitnost.  
3. **Uspoređuje personu s federiranim grafom znanja** koji pohranjuje stručnost tima, dostupnost dokaza i trenutno opterećenje po geografskim regijama.  
4. **Prioritetizira i usmjerava** zahtjev najprikladnijim odgovorima u stvarnom vremenu, neprestano ga re‑evaluirajući kako se dodaju novi dokazi.  

U nastavku detaljno opisujemo glavne komponente, podatkovne tokove i kako organizacije mogu implementirati ACRPE na vrhu Procurize‑a ili bilo koje druge platforme za usklađenost.  

---  

## 1. Izgradnja risk persone vođene namjerom  

### 1.1. Zašto persone?  

Risk persona apstrahira upitnik u skup *atributa* koji upravljaju prioritetizacijom:

| Atribut | Primjer vrijednosti |
|-----------|----------------|
| Regulativni opseg | “[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) – Security” |
| Vrsta dokaza | “Dokaz o enkripciji pohranjenih podataka, izvještaj o penetracijskom testu” |
| Poslovni utjecaj | “Visok – utječe na ugovore s poduzećima” |
| Hitnost roka | “48 h” |
| Osjetljivost dobavljača | “Pružatelj javnih API‑ja” |

Ovi atributi **nisu statičke oznake**. Evoluiraju kako se upitnik uređuje, dodaju komentari ili prilažu novi dokazi.  

### 1.2. Cjevovod za izdvajanje putem LLM‑a  

1. **Pre‑procesiranje** – Normalizirajte upitnik u običan tekst, uklanjajući HTML i tablice.  
2. **Generiranje prompta** – Koristite *tržnicu prompta* (npr. kuriranu zbirku prompta s povratom podataka) da zatražite od LLM‑a da izgenerira JSON personu.  
3. **Verifikacija** – Pokrenite deterministički parser koji provjerava JSON shemu; u slučaju neispravnog odgovora LLM‑a prebacite se na pravilo‑bazirani extractor.  
4. **Obogaćivanje** – Dodajte vanjske signale (npr. radar regulatornih promjena) putem API‑poziva.  

```mermaid
graph TD
    A["Dolazni upitnik"] --> B["Pre‑procesiranje"]
    B --> C["LLM izdvajanje namjere"]
    C --> D["JSON persona"]
    D --> E["Validacija sheme"]
    E --> F["Obogaćivanje podacima radara"]
    F --> G["Finalna risk persona"]
```  

*Napomena: Tekst čvora je smješten u dvostruke navodnike kako je potrebno.*  

---  

## 2. Integracija federiranog grafova znanja (FKG)  

### 2.1. Što je FKG?  

**Federirani graf znanja** povezuje više data silo‑ova — matrice vještina timova, repozitorije dokaza i nadzorne ploče opterećenja — uz očuvanje suvereniteta podataka. Svaki čvor predstavlja entitet (npr. sigurnosni analitičar, dokument usklađenosti), a bridovi opisuju odnose kao *„posjeduje dokaz“* ili *„ima stručnost u“*.  

### 2.2. Istaknuti dijelovi sheme grafova  

- **Osoba** čvorovi: `{id, ime, domain_expertise[], availability_score}`  
- **Dokaz** čvorovi: `{id, type, status, last_updated}`  
- **Upitnik** čvorovi (iz persone): `{id, regulatory_scope, required_evidence[]}`  
- **Vrste bridova**: `owns`, `expert_in`, `assigned_to`, `requires`  

Graf je *federiran* korištenjem GraphQL federacije ili Apache Camel konektora, što omogućuje svakom odjelu da zadrži podatke on‑premises, a ipak sudjeluje u globalnom rješavanju upita.  

### 2.3. Algoritam podudaranja  

1. **Upit persona‑graf** – Pretvorite atribute persone u Cypher (ili Gremlin) upit koji pronalazi kandidate čiji `domain_expertise` preklapa s `regulatory_scope` i čiji `availability_score` prelazi zadani prag.  
2. **Score blizine dokaza** – Za svakog kandidata izračunajte najkraći put do čvorova potrebnih dokaza; manja udaljenost znači bržu dostupnost.  
3. **Kompozitni prioritetni skor** – Kombinirajte hitnost, podudaranje stručnosti i blizinu dokaza koristeći ponderiranu sumu.  
4. **Odabir Top‑K** – Vratite kandidate s najvišim skorom za dodjelu.  

```mermaid
graph LR
    P["Risk persona"] --> Q["Graditelj Cypher upita"]
    Q --> R["Graf engine"]
    R --> S["Skup kandidata"]
    S --> T["Funkcija bodovanja"]
    T --> U["Top‑K dodjela"]
```  

---  

## 3. Petlja prioritetizacije u stvarnom vremenu  

Motor radi kao **kontinuirana petlja povratnih informacija**:  

1. **Stiže novi upitnik** → Persona se izgradi → Izračuna se prioritet → Napravi se dodjela.  
2. **Dodaju/ ažuriraju dokaze** → Ažuriraju se težine bridova u grafu → Ponovno bodovanje čekajućih zadataka.  
3. **Rok se približava** → Multiplikator hitnosti se povećava → Ponovna usmjeravanja po potrebi.  
4. **Povratak od ljudi** (npr. „Ova dodjela nije ispravna“) → Ažuriraju se vektori stručnosti putem reinforcement learninga.  

Zahvaljujući događajnom pristupu, latencija ostaje ispod nekoliko sekundi čak i pri velikoj skali.  

---  

## 4. Plan implementacije na Procurize  

| Korak | Radnja | Tehnički detalj |
|------|--------|-------------------|
| 1 | **Omogućite LLM uslugu** | Postavite OpenAI‑kompatibilni endpoint (npr. Azure OpenAI) iza sigurnog VNet‑a. |
| 2 | **Definirajte predloške prompta** | Pohranite promptove u Prompt Marketplace Procurize‑a (YAML datoteke). |
| 3 | **Postavite federirani graf** | Koristite Neo4j Aura za cloud, Neo4j Desktop za on‑prem, povezane putem GraphQL federacije. |
| 4 | **Kreirajte event bus** | Iskoristite Kafka ili AWS EventBridge za emitiranje `questionnaire.created` događaja. |
| 5 | **Deploy matching mikroservis** | Kontejnerizirajte algoritam (Python/Go) i izložite REST endpoint koji Consumes‑a Orchestrator Procurize‑a. |
| 6 | **Integrirajte UI widgete** | Dodajte “Risk Persona” značku na kartice upitnika, prikazujući izračunati prioritetni skor. |
| 7 | **Monitoriranje i optimizacija** | Koristite Prometheus + Grafana nadzorne ploče za latenciju, točnost dodjele i drift persone. |

---  

## 5. Kvantificirane prednosti  

| Metrička | Prije ACRPE | Nakon ACRPE (pilot) |
|--------|--------------|----------------------|
| Prosječno vrijeme odgovora | 7 dana | 1,8 dana |
| Točnost dodjele (🔄 ponovna dodjela) | 22 % | 4 % |
| Kašnjenje pri dohvaćanju dokaza | 3 dana | 0,5 dana |
| Prekovremeni sati inženjera | 120 h/mj | 38 h/mj |
| Kašnjenje zaključenja posla | 15 % prilika | 3 % prilika |

Pilot je proveden u srednje‑velikoj SaaS tvrtki s ​​120 aktivnih upitnika mjesečno i pokazao **72 % smanjenje vremena obrade** i **95 % poboljšanje relevantnosti dodjele**.  

---  

## 6. Sigurnosni i privatnosni aspekti  

- **Minimalizacija podataka** – JSON persona sadrži samo atribute potrebne za raspoređivanje; sirovi tekst upitnika ne pohranjuje se dulje od koraka izdvajanja.  
- **Zero‑Knowledge Proofs** – Pri dijeljenju dostupnosti dokaza između regija, ZKP‑ovi dokazuju postojanje bez otkrivanja sadržaja.  
- **Kontrole pristupa** – Graf upiti izvršavaju se pod RBAC kontekstom zahtjeva; vidljivi su samo autorizirani čvorovi.  
- **Audit trail** – Svako stvaranje persone, graf upit i dodjela zapisani su u nepromjenjivi ledger (npr. Hyperledger Fabric) za reviziju usklađenosti.  

---  

## 7. Buduća poboljšanja  

1. **Multimodalno izdvajanje dokaza** – Ugradnja OCR‑a i analize videozapisa za obogaćivanje persone vizualnim signalima.  
2. **Prediktivno otkrivanje driftova** – Primjena vremenskih serija na regulatorni radar podaci kako bi se anticipirale promjene opsega prije nego se pojave u upitniku.  
3. **Federacija među organizacijama** – Omogućiti sigurno dijeljenje grafova stručnosti između partnera putem enclave‑a za povjerljivo računalstvo.  

---  

## 8. Lista za početak  

- [ ] Osigurajte LLM endpoint i API ključeve.  
- [ ] Izradite prompt predloške za izdvajanje persone.  
- [ ] Instalirajte Neo4j Aura (ili on‑prem) i definirajte shemu grafova.  
- [ ] Konfigurirajte event bus za `questionnaire.created` događaje.  
- [ ] Deployajte kontejner s mikroservisom za podudaranje.  
- [ ] Dodajte UI komponente za prikaz skorova prioriteta.  
- [ ] Postavite nadzorne ploče i definirajte SLA pragove.  

Slijedeći ovu listu, vaša organizacija može prijeći iz **ručnog razvrstavanja upitnika** u **AI‑potpomognutu, risk‑svjesnu prioritetizaciju** za manje od dva tjedna.  

---  

## 9. Zaključak  

**Adaptivni kontekstualni risk persona motor** premošćuje jaz između *semantičkog razumijevanja* sigurnosnih upitnika i *operativne provedbe* kroz distribuirane timove za usklađenost. Spojevši LLM‑vo otkrivanje namjere s federiranim grafom znanja, organizacije mogu:

- Trenutno prikazati najrelevantnije stručnjake.  
- Uskladiti dostupnost dokaza s regulatornom hitnošću.  
- Smanjiti ljudske pogreške i ponovna dodjela.  

U okruženju u kojem svaki dan kašnjenja može koštati posao, ACRPE pretvara upravljanje upitnicima iz uskog grla u stratešku prednost.