
# AI‑pogonjena verzija dokaza i revizija promjena za upitnike usklađenosti

## Uvod

Sigurnosni upitnici, procjene dobavljača i revizije usklađenosti ključni su za svaki B2B SaaS ugovor. Timovi provode bezbroj sati tražeći, uređujući i ponovno podnose iste dokaze — PDF‑ove politika, snimke zaslona konfiguracije, testna izvješća — pokušavajući uvjeriti revizore da su informacije i **trenutne** i **neizmijenjene**.  

Tradicionalna spremišta dokumenata mogu vam reći *što* ste pohranili, ali ne uspijevaju kada trebate dokazati *kada* je neki dokaz promijenjen, *tko* je odobrio promjenu i *zašto* je nova verzija valjana. Taj jaz je upravo mjesto gdje **AI‑pogonjena verzija dokaza** i **automatizirana revizija promjena** ulaze. Kombiniranjem uvida velikog jezičnog modela (LLM), semantičke detekcije promjena i tehnologije nepromjenjivog registra, platforme poput Procurize mogu pretvoriti statičnu biblioteku dokaza u aktivni resurs usklađenosti.

U ovom članku istražujemo:

* Osnovni izazovi ručnog upravljanja dokazima.  
* Kako AI može automatski generirati identifikatore verzija i predložiti revizijske narative.  
* Praktičnu arhitekturu koja spaja LLM‑ove, vektorsku pretragu i blockchain‑stil dnevnika.  
* Stvarne prednosti: brži ciklusi revizija, smanjeni rizik od zastarjelih dokaza i veća povjerenje regulatora.  

Zaronimo u tehničke detalje i strateški utjecaj na sigurnosne timove.

---

## 1. Pregled problema

### 1.1 Zastarjeli dokazi i „sjene dokumenata“

Većina organizacija oslanja se na zajedničke diskove ili sustave za upravljanje dokumentima (DMS) gdje se kopije politika, rezultata testova i certifikata usklađenosti s vremenom gomilaju. Dva ponavljajuća problema su:

| Problem | Utjecaj |
|------------|--------|
| **Višestruke verzije skriveni u mapama** | Revizori mogu pregledati zastarjeli nacrt, što dovodi do ponovnih zahtjeva i kašnjenja. |
| **Nedostatak metapodataka podrijetla** | Postaje nemoguće pokazati tko je odobrio promjenu ili zašto je napravljena. |
| **Ručni dnevnici promjena** | Ručni dnevnici promjena su skloni pogreškama i često su nepotpuni. |

### 1.2 Regulativna očekivanja

Regulatori poput Europskog odbora za zaštitu podataka (EDPB) [[GDPR](https://gdpr.eu/)] ili američke Federal Trade Commission (FTC) sve više zahtijevaju **nepromjenjive dokaze**. Ključni stupovi usklađenosti su:

1. **Integritet** – dokaz mora ostati neizmijenjen nakon podnošenja.  
2. **Praćenje** – svaka promjena mora biti povezana s izvršiteljem i razlogom.  
3. **Transparentnost** – revizori moraju moći vidjeti cijelu povijest promjena bez dodatnog napora.

AI‑pogonjena verzija izravno adresira ove stupove automatizacijom prikupljanja podrijetla i pružanjem semantičkog snimka svake promjene.

---

## 2. AI‑pogonjena verzija: kako funkcionira

### 2.1 Semantičko otiskivanje

Umjesto da se oslanja isključivo na jednostavne hash‑ove datoteka (npr., SHA‑256), AI model izdvaja **semantički otisak** iz svakog dokaznog artefakta:

```mermaid
graph TD
    A["New Evidence Upload"] --> B["Text Extraction (OCR/Parser)"]
    B --> C["Embedding Generation<br>(OpenAI, Cohere, etc.)"]
    C --> D["Semantic Hash (Vector Similarity)"]
    D --> E["Store in Vector DB"]
```

* Ugradnja (embedding) hvata značenje sadržaja, pa i najmanja promjena u formulaciji daje drugačiji otisak.  
* Pragovi vektorske sličnosti označavaju „gotovo duplikate“, potičući analitičare da potvrde je li u pitanju stvarna nadogradnja.

### 2.2 Automatizirani ID‑ovi verzija

Kada je novi otisak dovoljno različit od posljednje pohranjene verzije, sustav:

1. **Povećava semantičku verziju** (npr., 3.1.0 → 3.2.0) na temelju magnitude promjene.  
2. **Generira razumljivi zapis promjena** koristeći LLM. Primjer upita:

```
Sažmi razlike između verzije 3.1.0 i novog učitanog dokaza. Istakni sve dodane, uklonjene ili izmijenjene kontrole.
```

LLM vraća koncizan popis koji postaje dio revizijskog dnevnika.

### 2.3 Integracija nepromjenjivog registra

Kako bi se osigurala otpornost na manipulacije, svaki unos verzije (metapodaci + zapis promjena) zapisuje se u **apend‑only registar**, poput:

* **Ethereumske bočne lančane** za javnu provjerljivost.  
* **Hyperledger Fabric** za dopuštena poduzeća.  

Registar pohranjuje kriptografski hash metapodataka verzije, digitalni potpis aktera i vremensku oznaku. Svaka pokušaj izmjene pohranjenog unosa prekinuo bi lanac hash‑ova i odmah bi bio otkriven.

---

## 3. End‑to‑End arhitektura

```mermaid
graph LR
    subgraph Frontend
        UI[User Interface] -->|Upload/Review| API[REST API]
    end
    subgraph Backend
        API --> VDB[Vector DB (FAISS/PGVector)]
        API --> LLM[LLM Service (GPT‑4, Claude) ]
        API --> Ledger[Immutable Ledger (Fabric/Ethereum)]
        VDB --> Embeddings[Embedding Store]
        LLM --> ChangelogGen[Changelog Generation]
        ChangelogGen --> Ledger
    end
    Ledger -->|Audit Log| UI
```

**Ključni protok podataka**

* **Upload** → API izdvaja sadržaj, stvara ugradnju i pohranjuje je u VDB.  
* **Usporedba** → VDB vraća rezultat sličnosti; ako je ispod praga, pokreće se podizanje verzije.  
* **Zapis promjena** → LLM kreira narativ, koji se potpisuje i dodaje u registar.  
* **Pregled** → UI dohvaća povijest verzija iz registra, prikazujući nepromjenjivi vremenski slijed auditorima.

---

## 4. Stvarne prednosti

### 4.1 Brži ciklusi revizija

Zahvaljujući AI‑generiranim zapisima promjena i nepromjenjivim vremenskim oznakama, revizori više ne moraju tražiti dodatne dokaze. Tipični upitnik koji je ranije trajao **2–3 tjedna** sada se može zatvoriti u **48–72 sata**.

### 4.2 Smanjenje rizika

Semantički otisci otkrivaju slučajne regresije (npr., nenamjerno uklonjenu sigurnosnu kontrolu) prije nego što se podnesu. Proaktivna detekcija smanjuje vjerojatnost prekršaja usklađenosti za **30‑40 %** u pilot projektima.

### 4.3 Uštede troškova

Ručno praćenje verzija dokaza često troši **15–20 %** vremena sigurnosnog tima. Automatizacija oslobađa resurse za aktivnosti višeg nivoa poput modeliranja prijetnji i reagiranja na incidente, što rezultira **200 000 – 350 000 USD** godišnjih ušteda za poduzeće srednje veličine.

---

## 5. Lista provjere implementacije za sigurnosne timove

| ✅ Stavka | Opis |
|----------|------|
| **Definirajte vrste dokaza** | Popišite sve artefakte (politike, izvješća o skeniranju, treće‑strane attestatione). |
| **Odaberite model ugradnje** | Izaberite model koji balansira preciznost i trošak (npr., `text-embedding-ada-002`). |
| **Postavite prag sličnosti** | Eksperimentirajte s kosinusnom sličnosti (0,85–0,92) kako biste izbalansirali lažne pozitive/negativne. |
| **Integrirajte LLM** | Postavite LLM endpoint za generiranje zapisa promjena; po potrebi ga dodatno obučite na internom jeziku usklađenosti. |
| **Odaberite registar** | Odlučite između javnog (Ethereum) ili dopuštenog (Hyperledger) prema regulatornim zahtjevima. |
| **Automatizirajte potpise** | Koristite PKI organizacije za automatsko potpisivanje svakog unosa verzije. |
| **Obučite korisnike** | Održite kratak workshop o interpretaciji povijesti verzija i odgovaranju na revizijske upite. |

Slijedeći ovu listu, timovi mogu sustavno preći s statične pohrane dokumenata na **živi resurs usklađenosti**.

---

## 6. Smjerovi za budućnost

### 6.1 Zero‑knowledge dokazi

Novije kriptografske tehnike mogle bi omogućiti platformi da **dokazuje** da dokaz zadovoljava kontrolu bez otkrivanja samog dokumenta, čime se dodatno pojačava privatnost osjetljivih konfiguracija.

### 6.2 Federirano učenje za otkrivanje promjena

Više SaaS poduzeća moglo bi zajednički trenirati model koji otkriva rizične promjene dokaza, a da sirove podatke zadrže on‑premise, čime se poboljšava točnost otkrivanja bez ugrožavanja povjerljivosti.

### 6.3 Usklađivanje politika u stvarnom vremenu

Uparivanjem motora verzija s **policy‑as‑code** sustavom, platforma bi automatski regenerirala dokaze čim se promijeni politika, jamčeći trajno usklađivanje politika i dokaza.

---

## Zaključak

Tradicionalni pristup dokazima usklađenosti – ručna učitavanja, ad‑hoc dnevnici promjena i statični PDF‑ovi – nije prikladan za brzinu i opseg modernih SaaS operacija. Korištenjem AI za **semantičko otiskivanje**, **LLM‑generirane zapise promjena** i **nepromjenjivu pohranu registra**, organizacije dobivaju:

* **Transparentnost** – revizori vide jasan, provjerljiv vremenski slijed.  
* **Integritet** – otpor na manipulacije sprječava skrivanje izmjena.  
* **Učinkovitost** – automatizirana verzija skraćuje vrijeme odgovora dramatično.

Uvođenje AI‑pogonjene verzije dokaza nije samo tehničko nadogradnje; to je strateški pomak koji pretvara dokumentaciju usklađenosti u **pouzdani, revizijski spreman i neprestano poboljšavajući** temelj poslovanja.