
# AI poboljšana vizualizacija utjecaja dionika u stvarnom vremenu za sigurnosna pitanja

## Uvod

Sigurnosna pitanja su lingua franca između pružatelja SaaS‑a i njihovih korporativnih kupaca. Iako je njihovo točno popunjavanje ključno, većina timova proces tretira kao statični zadatak unosa podataka. Skriveni trošak je **nedostatak trenutnog uvida** u to kako svaki odgovor utječe na *različite skupine dionika* — product menadžere, pravne savjetnike, sigurnosne revizore, pa čak i prodajne timove.  

Upoznajte **AI poboljšanu vizualizaciju utjecaja dionika u stvarnom vremenu (RISIV)**. Kombiniranjem generativnog AI‑ja, kontekstualnog grafa znanja i živih Mermaid nadzornih ploča, RISIV pretvara svaki odgovor upitnika u interaktivnu vizualnu priču koja ističe:

* **Regulatorna izloženost** za službenike za usklađenost.  
* **Rizik funkcionalnosti proizvoda** za voditelje inženjeringa.  
* **Ugovorne obveze** za pravne timove.  
* **Utjecaj na brzinu sklapanja poslova** za prodajne i voditelje računa.

Rezultat je jedinstveni, trenutni prikaz koji ubrzava donošenje odluka, smanjuje cikluse pojašnjenja „naprijed‑nazad“ i na kraju skraćuje ciklus procjene dobavljača.

---

## Osnovna arhitektura

RISIV motor se sastoji od četiri čvrsto uvezane sloja:

1. **Sloj normalizacije ulaza & generacije potpomognute dohvatom (RAG)** – parsira slobodno‑formalne odgovore, obogaćuje ih relevantnim fragmentima politika i generira strukturirane objekte namjere.  
2. **Kontekstualni graf znanja (CKG)** – dinamički graf koji pohranjuje regulatorne odredbe, mogućnosti proizvoda i odnose mapiranja dionika.  
3. **Motor ocjenjivanja utjecaja** – primjenjuje graf‑neuralne mreže (GNN) i probabilističko zaključivanje za izračunavanje specifičnih ocjena utjecaja dionika u stvarnom vremenu.  
4. **Sloj vizualizacije & interakcije** – renderira Mermaid dijagrame koji se odmah ažuriraju s dolaskom novih odgovora.

Ispod je Mermaid dijagram koji prikazuje protok podataka kroz ove slojeve:

```mermaid
graph LR
    A[Unos upitnika] --> B[Norm‑RAG procesor]
    B --> C[Objekti namjere]
    C --> D[Kontekstualni graf znanja]
    D --> E[Motor ocjenjivanja utjecaja]
    E --> F[Skladište ocjena dionika]
    F --> G[Mermaid nadzorna ploča]
    G --> H[Korisnička interakcija i povratne informacije]
    H --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Normalizator ulaza & RAG

* **Document AI** izvlači tablice, točke i slobodne tekstualne fragmente.  
* **Hibridni dohvat** povlači najrelevantnije fragmente politika iz versionirane repozitorije (npr. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)).  
* **Generativni LLM** prepisuje sirove odgovore u *objekte namjere* poput `{ “dataEncryption”: true, “region”: “EU”, “thirdPartyAccess”: false }`.

### 2. Kontekstualni graf znanja

CKG održava čvorove za:

* **Regulatorne odredbe** – svaka odredba je povezana s ulogom dionika.  
* **Mogućnosti proizvoda** – npr. „podržava šifriranje podataka u mirovanju“.  
* **Kategorije rizika** – povjerljivost, integritet, dostupnost.  

Veze su ponderirane na temelju povijesnih ishoda revizija, što grafu omogućuje evoluciju kroz **petlje kontinuiranog učenja**.

### 3. Motor ocjenjivanja utjecaja

Dvostruki pipeline za ocjenjivanje:

1. **GNN propagacija** – širi utjecaj s čvorova odgovora kroz CKG do čvorova dionika, generirajući sirove vektore utjecaja.  
2. **Bayesovska korekcija** – uključuje prethodne vjerojatnosti (npr. poznatu ocjenu rizika dobavljača) kako bi proizvela konačne ocjene utjecaja dionika u rasponu od 0 (nema utjecaja) do 1 (kritično).

### 4. Sloj vizualizacije

Nadzorna ploča koristi **Mermaid** jer je lagan, temeljni tekst i besprijekorno se integrira s generatorima statičkih stranica poput Hugo‑a. Svakom dioniku je dodijeljen poseban pod‑graf:

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Pravno
        L1[Klauzula 5.1 – Čuvanje podataka] --> L2[Rizik od kršenja: 0.78]
        L3[Klauzula 2.4 – Šifriranje] --> L4[Jazom u usklađenosti: 0.12]
    end
    subgraph Proizvod
        P1[Značajka: Šifriranje od kraja do kraja] --> P2[Rizik izloženosti: 0.23]
        P3[Značajka: Multi‑regijska implementacija] --> P4[Ocjena utjecaja: 0.45]
    end
    subgraph Prodaja
        S1[Vrijeme trajanja posla] --> S2[Povećanje: 15%]
        S3[Ocjena povjerenja kupca] --> S4[Povećanje: 0.31]
    end
```

Nadzorna ploča se osvježava odmah kad motor utjecaja primi nove namjere, garantirajući da svaki dionik vidi najnoviju sliku rizika.

---

## Vodič kroz implementaciju

### Korak 1: Postavljanje grafa znanja

```bash
# Pokreni Neo4j s podacima o porijeklu
docker run -d \
  -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
  --env NEO4J_AUTH=neo4j/password \
  neo4j:5
```

```cypher
// Učitaj regulatorne odredbe
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///regulations.csv' AS row
MERGE (c:Clause {id: row.id})
SET c.text = row.text,
    c.stakeholder = row.stakeholder,
    c.riskWeight = toFloat(row.riskWeight);
```

### Korak 2: Deploy RAG servisa

```yaml
services:
  rag:
    image: procurize/rag:latest
    environment:
      - VECTOR_DB_ENDPOINT=http://vector-db:8000
      - LLM_API_KEY=${LLM_API_KEY}
    ports:
      - "8080:8080"
```

### Korak 3: Pokretanje motor‑a ocjenjivanja (Python)

```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv
from neo4j import GraphDatabase

class ImpactScorer:
    def __init__(self, uri, user, pwd):
        self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, pwd))

    def fetch_subgraph(self, answer_id):
        with self.driver.session() as session:
            result = session.run("""
                MATCH (a:Answer {id: $aid})-[:TRIGGERS]->(c:Clause)
                MATCH (c)-[:AFFECTS]->(s:Stakeholder)
                RETURN a, c, s
            """, aid=answer_id)
            return result.data()

    def score(self, subgraph):
        # Pojednostavljena GCN ocjena
        x = torch.tensor([n['c']['riskWeight'] for n in subgraph])
        edge_index = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]])  # dummy adjacency
        conv = GCNConv(in_channels=1, out_channels=1)
        out = conv(x.unsqueeze(1), edge_index)
        return torch.sigmoid(out).squeeze().tolist()
```

### Korak 4: Povezivanje s Mermaid nadzornom pločom

Kreiraj Hugo kratki kod `mermaid.html`:

```html
<div class="mermaid">
{{ .Inner }}
</div>
```

Umetni dijagram u markdown stranicu:

```markdown
{{</* mermaid */>}}
flowchart LR
    Q1[Odgovor: “Podaci pohranjeni isključivo u EU”] --> C5[Klauzula 4.3 – Rezidencija podataka]
    C5 --> L1[Pravni utjecaj: 0.84]
    C5 --> P2[Proizvodni utjecaj: 0.41]
{{</* /mermaid */>}}
```

Kad god se pošalje novi odgovor, webhook aktivira RAG → Scorer pipeline, ažurira store s ocjenama i prepisuje Mermaid blok s najnovijim vrijednostima.

---

## Prednosti za skupine dionika

| Dionik | Trenutni uvid | Omogućavanje odluke |
|--------|----------------|---------------------|
| **Pravno** | Prikazuje koje klauzule postaju neusklađene | Prioritizira reviziju ugovora |
| **Proizvod** | Ističe praznine u značajkama koje utječu na usklađenost | Usmjerava prilagodbe roadmapa |
| **Sigurnost** | Kvantificira izloženost za svaku kontrolu | Pokreće automatizirane tikete za otklanjanje |
| **Prodaja** | Vizualizira učinak na brzinu sklapanja poslova | Opremlja predstavnike podacima za pregovore |

Vizualna priroda Mermaid dijagrama također **poboljšava međufunkcionalnu komunikaciju**: menadžer proizvoda može pogledati jedan čvor i razumjeti pravni rizik bez čitanja opsežnog teksta politika.

---

## Stvarni primjer: Smanjenje vremena obrade upitnika s 14 dana na 2 sata

**Tvrtka:** CloudSync (pružatelj SaaS‑a za sigurnosno spremanje podataka)  
**Problem:** Ciklusi sigurnosnih upitnika trajali su u prosjeku 14 dana zbog višestrukih pojašnjenja.  
**Rješenje:** RISIV je integriran u njihov compliance portal.  

**Rezultat:**

* **Vrijeme generiranja odgovora** smanjeno s 6 sati na 12 minuta po upitniku.  
* **Ciklusi pregleda dionika** smanjeni s 3 dana na manje od 1 sat jer je svaki tim mogao odmah vidjeti svoj utjecaj.  
* **Ubrzanje zatvaranja poslova** poraslo je za 27 % (prosječni prodajni ciklus od 45 dana na 33 dana).  

NPS (Net Promoter Score) interno‑korisnika nakon implementacije dosegao je **+68**, što odražava jasnoću i brzinu koju je vizualizacija donijela.

---

## Najbolje prakse za usvajanje

1. **Započnite s minimalnim grafom znanja** – uvezite samo najkritičnije regulatorne odredbe i povežite ih s glavnim ulogama dionika. Postupno proširujte kako sustav sazrijeva.  
2. **Implementirajte verzionirane repozitorije politika** – pohranite datoteke politika u Git, označite svaku promjenu i dopustite RAG sloju da povuče ispravnu verziju prema kontekstu upitnika.  
3. **Omogućite ljudsku kontrolu u petlji** – odgovore s visokim ocjenama utjecaja (> 0.75) proslijedite revizoru usklađenosti za finalno odobrenje prije automatske predaje.  
4. **Nadzorajte drift ocjena** – postavite alarme ako se ocjene utjecaja značajno pomaknu za slične odgovore, što može ukazivati na propadanje grafa znanja.  
5. **Iskoristite CI/CD cjevovode** – tretirajte Mermaid nadzorne ploče kao kod; pokrenite automatizirane testove kako bi se osiguralo da se dijagrami ispravno renderiraju nakon svake implementacije.

---

## Buduća poboljšanja

* **Višejezično izvlačenje namjera** – proširite RAG sloj s LLM‑ovima specifičnim za jezike kako biste služili globalnim timovima.  
* **Adaptivna GNN kalibracija** – upotrijebite reinforcement learning za fino podešavanje težina veza na temelju rezultata revizija.  
* **Sinkronizacija federiranog grafa znanja** – dopustite podružnicama da doprinose zajedničkom grafu uz očuvanje suvereniteta podataka kroz zero‑knowledge provjere.  
* **Prediktivno forecastiranje utjecaja** – kombinirajte modele vremenskih serija s motorom ocjenjivanja kako biste procijenili budući utjecaj dionika kako regulatorni pejzaž evoluira.

---

## Zaključak

AI poboljšana vizualizacija utjecaja dionika u stvarnom vremenu redefinira način na koji se sigurnosna pitanja konzumiraju. Pretvaranjem svakog odgovora u trenutno akcijsko vizualno priču, organizacije mogu uskladiti perspektive proizvoda, pravnih, sigurnosnih i prodajnih timova bez tradicionalne latencije ručnih revizija. Implementacija RISIV‑a ne samo da ubrzava proces procjene dobavljača, već i gradi kulturu transparentnosti i podatkovno‑vođene usklađenosti.