
# AI‑vođena simulacija persona za usklađenost u stvarnom vremenu za adaptivne odgovore na upitnike

Poduzeća se guše u ponavljajućim, vremenski‑intenzivnim sigurnosnim upitnicima. Iako je generativni AI već automatizirao izdvajanje dokaza i mapiranje klauzula politika, još uvijek nedostaje ključni element: **ljudski glas**. Donositelji odluka, revizori i pravni timovi očekuju odgovore koji odražavaju određenu personu – risk‑svjesnog voditelja proizvoda, pravnog savjetnika usmjerenog na privatnost ili inženjera operacija s dubokim razumijevanjem sigurnosti.  

**Motori simulacije persona za usklađenost (CPSE)** popunjavaju tu prazninu. Kombiniranjem velikih jezičnih modela (LLM‑ova) s kontinuirano osvježavanjem grafova znanja o usklađenosti, motor stvara odgovore precizne za ulogu i kontekst u stvarnom vremenu, ostajući usklađen s najnovijim regulatornim promjenama.

---

## Zašto su odgovori usmjereni na personu važni

1. **Povjerenje i kredibilitet** – DIONICI mogu osjetiti kada je odgovor generički. Jezik usklađen s personom gradi povjerenje.  
2. **Usklađenost s rizikom** – Različite uloge prioritetiziraju različite kontrole (npr. CISO se fokusira na tehničke mjere, službenik za privatnost na rukovanje podacima).  
3. **Dosljednost revizijskog lanca** – Usklađivanje persone s izvornom klauzulom politike pojednostavljuje praćenje podrijetla dokaza.  

Tradicionalna AI rješenja tretiraju svaki upitnik kao homogen dokument. CPSE dodaje **semantički sloj** koji svako pitanje povezuje s profilom persone, a zatim prema tomu prilagođava generirani sadržaj.

---

## Pregled osnovne arhitekture

```mermaid
graph LR
    A["Incoming Questionnaire"] --> B["Question Classification"]
    B --> C["Persona Selector"]
    C --> D["Dynamic Knowledge Graph (DKG)"]
    D --> E["LLM Prompt Builder"]
    E --> F["Persona‑Aware LLM Generation"]
    F --> G["Post‑Processing & Validation"]
    G --> H["Response Delivery"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Klasifikacija pitanja  
Lagani transformer označava svako pitanje meta‑podacima: regulatorno područje, tip potrebnog dokaza i hitnost.

### 2. Odabir persone  
Pravilo‑temeljeni motor (pojačan malim modelom stabla odlučivanja) podudara meta‑podatke s **profilom persone** pohranjenim u grafu znanja.  
Primjeri profila uključuju:

| Persona | Tipični ton | Osnovni prioriteti |
|--------|--------------|--------------------|
| **Produktni voditelj** | Usmjeren na poslovanje, sažet | Sigurnost značajki, vrijeme na tržište |
| **Pravni savjetnik za privatnost** | Pravna preciznost, izbjegavanje rizika | Rezidencija podataka, usklađenost s **[GDPR](https://gdpr.eu/)** |
| **Inženjer sigurnosti** | Tehnička dubina, primjenjivo | Kontrole infrastrukture, odgovor na incidente |

### 3. Dinamički graf znanja (DKG)  
DKG sadrži klauzule politika, artefakte dokaza i **annotacije specifične za personu** (npr. „pravni savjetnik za privatnost preferira „osiguravamo“ umjesto „namjeravamo“). Kontinuirano se ažurira putem:

* Otkrivanja pomaka politika u stvarnom vremenu (RSS kanali, priopćenja regulatora).  
* Federiranog učenja iz više najamnih okruženja (s očuvanjem privatnosti).  

### 4. Graditelj LLM prompta  
Stil vodiča odabrane persone, uz relevantne čvorove dokaza, umetnut je u strukturirani prompt:

```
You are a {Persona}. Answer the following security questionnaire question using the tone, terminology, and risk framing typical for a {Persona}. Reference the evidence IDs {EvidenceList}. Ensure compliance with {RegulatoryContext}.
```

### 5. Generiranje od strane LLM‑a uz svijest o personi  
Fino podešeni LLM (npr. Llama‑3‑8B‑Chat) generira odgovor. Temperatura modela dinamički se postavlja prema sklonosti riziku persone (npr. niža temperatura za pravnog savjetnika).

### 6. Post‑obrada i validacija  
Generirani tekst prolazi kroz:

* **Provjeru činjenica** naspram DKG‑a (svaka tvrdnja mora biti povezana s valjanim dokaznim čvorom).  
* **Validaciju pomaka politika** – ako je referencirana klauzula nadograđena, motor je automatski zamjenjuje.  
* **Overlay objašnjivosti** – istaknuti fragmenti pokazuju koje pravilo persone je aktiviralo koju rečenicu.

### 7. Isporuka odgovora  
Završni odgovor, s metapodacima o porijeklu, vraća se platformi za upitnike putem API‑ja ili UI widgeta.

---

## Izgradnja profila persona

### 7.1 Strukturirana shema persone  

```json
{
  "id": "persona:privacy_counsel",
  "name": "Privacy Counsel",
  "tone": "formal",
  "lexicon": ["we ensure", "in accordance with", "subject to"],
  "risk_attitude": "conservative",
  "regulatory_focus": ["GDPR", "CCPA"],
  "evidence_preference": ["Data Processing Agreements", "Privacy Impact Assessments"]
}
```

Shema živi kao tip čvora u DKG‑u, povezana s klauzulama politika preko odnosa `:USES_LEXICON` i `:PREFERS_EVIDENCE`.

### 7.2 Kontinuirani razvoj persone  

Korištenjem **reinforcement learning from human feedback (RLHF)**, sustav prikuplja signale prihvaćanja (npr. klik „odobreno“ od strane revizora) i ažurira težine leksikona persone. S vremenom, persona postaje **svjesnija kontekstu** za određenu organizaciju.

---

## Otkrivanje pomaka politika u stvarnom vremenu

Pomak politika je pojava kada se regulative razvijaju brže od interne dokumentacije. CPSE se s njom bori kroz **cjevovod**:

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Feed as Regulatory Feed
    participant Scraper as Scraper Service
    participant DKG as Knowledge Graph
    participant Detector as Drift Detector
    Feed->>Scraper: New regulation JSON
    Scraper->>DKG: Upsert clause nodes
    DKG->>Detector: Trigger analysis
    Detector-->>DKG: Flag outdated clauses
```

Kada se klauzula označi, svaki aktivni odgovor upitnika koji ju referencira **automatski se ponovno generira**, čuvajući revizijsku kontinuitet.

---

## Sigurnosni i privatnosni aspekti

| Briga | Ublažavanje |
|--------|-------------|
| **Curanje podataka** | Svi ID‑ovi dokaza su tokenizirani; LLM nikada ne vidi sirovi povjerljivi tekst. |
| **Zagađenje modela** | Federirana ažuriranja su potpisana; sustav za otkrivanje anomalija prati odstupanja težina. |
| **Pristranost prema određenim personama** | Periodični revizijski pregledi ocjenjuju raspodjelu tona među personama. |
| **Regulatorna usklađenost** | Svaki generirani odgovor dolazi s **Zero‑Knowledge Proof** koji dokazuje da referencirana klauzula zadovoljava regulatorni zahtjev, bez otkrivanja samog sadržaja klauzule. |

---

## Performansne metrike

| Metrika | Tradicionalni RAG (bez persone) | CPSE |
|----------|--------------------------------|------|
| Prosječna latencija odgovora | 2.9 s | 3.4 s (uključuje oblikovanje persone) |
| Točnost (poklapanje dokaza) | 87 % | 96 % |
| Zadovoljstvo revizora (5‑bodna ljestvica) | 3.2 | 4.6 |
| Smanjenje ručnih izmjena | — | 71 % |

Metrike su provedene na sustavu s 64 vCPU, 256 GB RAM i Llama‑3‑8B‑Chat modelom iza NVIDIA H100 GPU‑a.

---

## Scenariji integracije

1. **Platforme za upravljanje rizikom dobavljača** – Ugradite CPSE kao mikro‑uslugu odgovora iza REST krajnje točke.  
2. **CI/CD gate‑ovi usklađenosti** – Pokrenite generiranje dokaza usmjerenog na personu pri svakom PR‑u koji mijenja sigurnosne kontrole.  
3. **Stranice povjerenja prema kupcima** – Dinamički prikazujte objašnjenja politika u tonu koji odgovara ulozi posjetitelja (npr. programer vs. službenik za usklađenost).  

---

## Budući plan

| Kvartal | Cilj |
|----------|------|
| II 2026 | Podrška za multimedijalne persone (glas, PDF anotacije). |
| III 2026 | Integracija Zero‑Knowledge Proofa za provjeru povjerljivih klauzula. |
| IV 2026 | Trgovina predložacima persona po mjeri, zajednički dijeljena među organizacijama. |
| 2027 H1 | Potpuni autonomni ciklus usklađenosti: pomak politika → odgovor svjestan persone → revizijski spreman registar dokaza. |

---

## Zaključak

**Motor simulacije persona za usklađenost** premošćuje posljednju manu u automatizaciji upitnika pokrenutom AI‑jem – nedostatak ljudskog elementa. Spoj real‑time regulatorne inteligencije, dinamičkih grafova znanja i generiranja jezika svjesnog persone omogućuje poduzećima brže, vjerodostojnije i revizijski spremne odgovore koji rezoniraju s očekivanjima svakog dionika. Rezultat je opipljiv porast povjerenja, smanjen izloženi rizik i skalabilna osnova za sljedeću generaciju automatizacije usklađenosti.