
# AI‑pokretani motor za usmjeravanje na temelju namjere za suradnju u stvarnom vremenu na upitnicima dobavljača

Upitnici o sigurnosti dobavljača postali su usko grlo za brzo rastuće SaaS tvrtke. Svaki novi zahtjev kupca pokreće lanac ručnih predaja: analitičar sigurnosti izvuče najnoviju politiku, pravni preglednik provjeri formulaciju, inženjer proizvoda pojasni tehničke implementacije, a konačni odgovor sastavi se u PDF‑u. Ovaj fragmentirani radni tijek dovodi do **dugih vremena odziva, nedosljednih odgovora i izloženosti audit‑riziku**.

Što ako platforma sama može razumjeti *zašto* je pitanje postavljeno, *tko* je najprikladniji za odgovor i *kada* je odgovor potreban, te automatski usmjeriti zahtjev pravoj osobi — *u stvarnom vremenu*? Upoznajte **AI‑pokretani motor za usmjeravanje na temelju namjere (IBRE)**, ključnu komponentu Procurize AI platforme koja spaja **semantiku grafa znanja**, **generiranje potpomognuto dohvatom (RAG)** i **kontinuiranu povratnu informaciju** kako bi orkestrirala suradnju na odgovorima na upitnike brzinom stroja.

> **Ključni zaključci**
> - Otkrivanje namjere pretvara sirovi tekst upitnika u strukturirane poslovne namjere.
> - Dinamički graf znanja povezuje namjere s vlasnicima, dokaznim artefaktima i verzijama politika.
> - Usmjeravanje u stvarnom vremenu koristi LLM‑potpomognuto ocjenjivanje povjerenja i balansiranje opterećenja.
> - Kontinuirane petlje učenja usavršavaju namjere i politike usmjeravanja na temelju audita nakon predaje.

---

## 1. Od teksta do namjere – sloj semantičkog parsiranja

Prvi korak IBRE‑a je pretvoriti slobodno oblikovano pitanje (npr. *„Šifrira lišete podatke u mirovanju?“*) u **kanoničnu namjeru** koju sustav može izvršiti. To se postiže dvo‑stupanjskim cjevovodom:

1. **Ekstrakcija entiteta temeljena na LLM‑u** – lagani LLM (npr. Llama‑3‑8B) izdvaja ključne entitete: *šifriranje*, *podaci u mirovanju*, *opseg*, *okvir usklađenosti*.
2. **Klasifikacija namjere** – izvučeni entiteti ulaze u fino podešeni klasifikator (na BERT‑u) koji ih mapira na taksonomiju od **~250 namjera** (npr. `EncryptDataAtRest`, `MultiFactorAuth`, `IncidentResponsePlan`).

Rezultirajući objekt namjere uključuje:
- `intent_id`
- `confidence_score`
- `linked_policy_refs` (**[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, interne ID‑ove politika)
- `required_evidence_types` (konfiguracijska datoteka, zapisnik revizije, potvrda treće strane)

**Zašto je namjera važna:**  
Namjere djeluju kao *stabilni ugovor* između sadržaja upitnika i daljnjeg radnog toka. Čak i ako se formulacija promijeni (“Jesu li vaši podaci šifrirani dok su pohranjeni?” vs. “Koristite li šifriranje za podatke u mirovanju?”) prepoznaje se ista namjera, osiguravajući dosljedno usmjeravanje.

---

## 2. Graf znanja kao temelj konteksta

**Baza podataka grafova svojstava** (Neo4j ili Amazon Neptune) pohranjuje odnose među:

- **Namjerama** ↔ **Vlasnicima** (sigurnosni inženjeri, pravni savjetnici, voditelji proizvoda)
- **Namjerama** ↔ **Dokaznim artefaktima** (politike, snimke konfiguracije)
- **Namjerama** ↔ **Regulativnim okvirima** (**SOC 2**, **ISO 27001**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**)
- **Vlasnicima** ↔ **Opterećenju & dostupnosti** (trenutni red zadataka, vremenska zona)

Svaki čvor je označen stringom u dvostrukim navodnicima, u skladu s Mermaid sintaksom za kasnije vizualizacije.

```mermaid
graph LR
    "Namjera: EncryptDataAtRest" -->|"posjeduje"| "Vlasnik: Security Engineer"
    "Namjera: EncryptDataAtRest" -->|"zahtijeva"| "Dokaz: Encryption Policy"
    "Namjera: EncryptDataAtRest" -->|"usklađeno s"| "Regulacija: ISO 27001"
    "Vlasnik: Security Engineer" -->|"dostupan"| "Stanje: Online"
    "Vlasnik: Security Engineer" -->|"opterećenje"| "Zadaci: 3"
```

Graf je **dinamičan** — svaki puta kada se učita novi upitnik, čvor namjere se ili podudara s postojećim čvorom ili se stvara u hodu. Rubovi vlasništva se ponovno izračunavaju pomoću **algoritma bipartitnog uparivanja** koji balansira stručnost, trenutni teret i **[SLA](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement)** rokove.

---

## 3. Mehanika usmjeravanja u stvarnom vremenu

Kad dođe stavka upitnika:

1. **Otkrivanje namjere** daje namjeru s ocjenom povjerenja.
2. **Pretraga grafa** dohvaća sve potencijalne vlasnike i povezane dokaze.
3. **Motor ocjenjivanja** procjenjuje:
   - **Stručnost** (`expertise_score`) – na temelju povijesne kvalitete odgovora.
   - **Dostupnost** (`availability_score`) – u stvarnom vremenu putem Slack/Teams prisutnosti.
   - **Hitnost SLA** (`urgency_score`) – izračunata iz roka upitnika.
4. **Kompozitni rezultat usmjeravanja** = ponderirani zbroj (konfigurabilno kroz policy‑as‑code).

Vlasnik s najvišim kompozitnim rezultatom dobiva **automatski generirani zadatak** u Procurizeu, unaprijed ispunjen:
- Originalnim pitanjem,
- Otkrivenom namjerom,
- Poveznicama na najrelevantnije dokaze,
- Prijedlozima odgovora iz RAG‑a.

Ako ocjena povjerenja padne ispod praga (npr. 0,65), zadatak se usmjerava u **red revizije ljudskog faktora**, gdje voditelj usklađenosti potvrđuje namjeru prije dodjele.

### Primjer odluke usmjeravanja

| Vlasnik | Stručnost (0‑1) | Dostupnost (0‑1) | Hitnost (0‑1) | Kompozit |
|--------|-----------------|------------------|--------------|----------|
| Alice (Sec Eng) | 0,92 | 0,78 | 0,85 | **0,85** |
| Bob (Legal) | 0,68 | 0,95 | 0,85 | 0,79 |
| Carol (Prod) | 0,55 | 0,88 | 0,85 | 0,73 |

Alice odmah prima zadatak, a sustav zapisuje odluku usmjeravanja radi revizijske transparentnosti.

---

## 4. Kontinuirane petlje učenja

IBRE ne ostaje statičan. Nakon završetka upitnika, platforma prima **povratne informacije nakon predaje**:

- **Recenzija točnosti odgovora** – revizori ocjenjuju relevantnost odgovora.
- **Otkrivanje praznina u dokazima** – ako je referencirani dokaz zastario, sustav označava čvor politike.
- **Metričke performanse vlasnika** – stope uspjeha, prosječno vrijeme odgovora, učestalost preusmjeravanja.

Ti signali se vraćaju u dva učenja‑cjevovoda:

1. **Usavršavanje namjere** – neispravne klasifikacije pokreću polu‑nadgledano ponovno treniranje klasifikatora namjera.
2. **Optimizacija politika usmjeravanja** – algoritam pojačanog učenja (RL) ažurira ponderacije za stručnost, dostupnost i hitnost kako bi maksimizirao usklađenost SLA‑a i kvalitetu odgovora.

Rezultat je **samoučinkovit motor** koji se poboljšava svakim ciklusom upitnika.

---

## 5. Integracijski ekosustav

IBRE je osmišljen kao **mikro‑usluga** koja se povezuje s postojećim alatima:

| Integracija | Svrha | Primjer |
|-------------|-------|---------|
| Slack / Microsoft Teams | Obavijesti u stvarnom vremenu i prihvaćanje zadataka | `/procure assign @alice` |
| Jira / Asana | Stvaranje zadataka za složeniju prikupljanje dokaza | Automatski otvori tiket *Evidence Collection* |
| Sustav upravljanja dokumentima (SharePoint, Confluence) | Dohvaćanje ažuriranih politika | Povuci najnoviju verziju politike šifriranja |
| CI/CD pipeline (GitHub Actions) | Pokretanje provjera usklađenosti pri novim izdanjima | Izvrši test politika‑kao‑kôd nakon svake izgradnje |

Sve komunikacije se odvijaju preko **mutual TLS** i **OAuth 2.0**, osiguravajući da osjetljivi podaci upitnika ne napuste sigurnu perimetar.

---

## 6. Revizijski trag i koristi za usklađenost

Svaka odluka usmjeravanja proizvodi nepromjenjivi zapis:

```json
{
  "question_id": "Q-2025-437",
  "intent_id": "EncryptDataAtRest",
  "assigned_owner": "alice@example.com",
  "routing_score": 0.85,
  "timestamp": "2025-12-11T14:23:07Z",
  "evidence_links": [
    "policy://encryption/2025-09",
    "artifact://config/production/db"
  ],
  "confidence": 0.93
}
```

Pohranjivanjem ovog JSON‑a u **append‑only ledger** (npr. Amazon QLDB ili lanac blokova) zadovoljava **SOX** i **GDPR** zahtjeve za transparentnost. Revizori mogu rekonstruirati točno razmišljanje iza svakog odgovora, drastično smanjujući *ciklus zahtjeva za dokazima* tijekom **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** revizija.

---

## 7. Utjecaj u praksi – kratka studija slučaja

**Tvrtka:** FinTech SaaS “SecurePay” (Series C, 200 zaposlenika)  
**Problem:** Prosječno vrijeme odgovora na upitnik – 14 dana, 30 % propuštenih SLA‑ova.  
**Implementacija:** Implementiran IBRE s grafom od 200 čvorova, integriran s Slackom i Jira‑om.  
**Rezultati (pilotski projekt 90 dana):**

| Metrika | Prije | Nakon |
|--------|-------|--------|
| Prosječno vrijeme odgovora | 14 dana | 2,3 dana |
| Usklađenost SLA | 68 % | 97 % |
| Ručni napori za usmjeravanje (sati/tjedno) | 12 h | 1,5 h |
| Nalazi revizije o prazninama dokaza | 5 po reviziji | 0,8 po reviziji |

Povrat ulaganja izračunat je na **6,2×** u prvih šest mjeseci, prvenstveno zahvaljujući smanjenju gubitka brzine zatvaranja poslova i troškova otklanjanja revizijskih nedostataka.

---

## 8. Smjerovi za budućnost

1. **Federacija namjera između najmova** – omogućiti više klijenata da dijele definicije namjera uz očuvanje izolacije podataka, koristeći federirano učenje.
2. **Zero‑Trust verifikacija** – kombinirati homomorfno šifriranje s usmjeravanjem namjera kako bi se sadržaj pitanja držao povjerljivim čak i za sam motor usmjeravanja.
3. **Prediktivno modeliranje SLA‑a** – upotrijebiti vremenske serije za predviđanje vrhunaca upitnika (npr. nakon lansiranja proizvoda) i unaprijed skalirati kapacitete usmjeravanja.

---

## 9. Kako započeti s IBRE‑om

1. **Omogućite motor namjera** u Procurize → Settings → AI Modules.  
2. **Definirajte taksonomiju namjera** (ili uvezite zadanu).  
3. **Mapirajte vlasnike** povezivanjem korisničkih računa s oznakama namjera.  
4. **Povežite izvore dokaza** (pohrana dokumenata, CI/CD artefakti).  
5. **Pokrenite pilotski upitnik** i pratite nadzornu ploču usmjeravanja.

Detaljan vodič korak‑po‑korak dostupan je u **Procurize Help Centeru** pod *AI‑Driven Routing*.

---

## <span class='highlight-content'>Vidi također</span>
- [Zero‑Trust Architecture for AI‑Driven Automation – NIST SP 800‑207](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final)