
# AI‑potpomognuta prilagodljiva orkestraacija upitnika za usklađenost dobavljača u stvarnom vremenu

Upitnici o sigurnosti dobavljača, revizije usklađenosti i regulatorne procjene postali su svakodnevna usko grlo za SaaS tvrtke. Ogroman broj okvira — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), CMMC i desetine industrijskih kontrolnih popisa — znači da sigurnosni i pravni timovi provode nebrojene sate kopirajući i lijepeći iste dokaze, prateći promjene verzija i jureći nedostajuće podatke.  

**Procurize AI** rješava ovaj problem jedinstvenom platformom, ali sljedeća evolucija je **Engine za prilagodljivu orkestraaciju upitnika (AQOE)** koji kombinira generativni AI, graf‑temeljeno predstavljanje znanja i automatizaciju radnih tokova u stvarnom vremenu. U ovom članku detaljno razrađujemo arhitekturu, ključne algoritme i praktične prednosti AQOE‑a koji se može dodati na postojeći Procurize tehnološki stek.

---

## 1. Zašto je potrebna posvećena razina orkestraacije

| Izazov | Konvencionalni pristup | Posljedica |
|-----------|------------------------|-------------|
| **Fragmentirani izvori podataka** | Ručno učitavanje dokumenata, proračunske tablice i raznoliki sustavi za praćenje | Silosi podataka uz duplikate i zastarjele dokaze |
| **Statičko usmjeravanje** | Preddefinirane tablice dodjele temeljene na vrsti upitnika | Loša usklađenost stručnosti, duže trajanje |
| **Jednokratna AI generacija** | Jednom postaviti upit LLM‑u, kopirati‑zalijepiti rezultat | Nema povratne veze, točnost doseže plafon |
| **Zaostajanje usklađenosti** | Povremeni ručni pregledi | Propuštena regulatorna ažuriranja, rizik od revizija |

Sloj orkestraacije može **dinamički usmjeravati**, **kontinuirano obogaćivati znanje** i **zatvoriti povratnu petlju** između AI generacije i ljudske validacije — sve u stvarnom vremenu.

---

## 2. Visokorazinska arhitektura

```mermaid
graph LR
  subgraph "Ulazni sloj"
    Q[Zahtjev za upitnik] -->|metapodaci| R[Uslužni sustav usmjeravanja]
    Q -->|sirovi tekst| NLP[NLU procesor]
  end

  subgraph "Jezgra orkestraacije"
    R -->|dodjela| T[Planer zadataka]
    NLP -->|entiteti| KG[Graf znanja]
    T -->|zadanje| AI[Generativni AI engine]
    AI -->|skica odgovora| V[Čvor validacije]
    V -->|povratna informacija| KG
    KG -->|obogaćeni kontekst| AI
    V -->|finalni odgovor| O[Formatter izlaza]
  end

  subgraph "Vanjske integracije"
    O -->|API| CRM[CRM / sustav za ticketiranje]
    O -->|API| Repo[Repozitorij dokumenata]
  end
```

**Ključne komponente:**

1. **Uslužni sustav usmjeravanja** – Koristi lagani GNN za mapiranje sekcija upitnika na najprikladnije interne stručnjake (sigurnosne operacije, pravni, proizvod).  
2. **NLU procesor** – Izdvaja entitete, namjere i usklađene artefakte iz sirovog teksta.  
3. **Graf znanja (KG)** – Centralno semantičko skladište koje modelira politike, kontrole, dokaze i njihove regulatorne mapirane veze.  
4. **Generativni AI engine** – Generiranje uz pomoć povlačenja (RAG) koje crpi iz KG‑a i vanjskih dokaza.  
5. **Čvor validacije** – Sučelje čovjek‑u‑petlji koje bilježi odobrenja, uređivanja i ocjene povjerenja; povratno hrani KG za kontinuirano učenje.  
6. **Planer zadataka** – Prioritizira radne stavke prema SLA‑ima, rizicima i raspoloživosti resursa.  

---

## 3. Prilagodljivo usmjeravanje pomoću graf‑neuronskih mreža

Tradicionalno usmjeravanje oslanja se na statične tablice (npr. “SOC 2 → Sigurnosne operacije”). AQOE zamjenjuje to **dinamičnim GNN‑om** koji procjenjuje:

* **Značajke čvora** – stručnost, opterećenost, povijesna točnost, razina certifikacije.  
* **Težine bridova** – sličnost između tema upitnika i domena stručnosti.  

GNN inferencija traje milisekunde, omogućujući **usmjeravanje u stvarnom vremenu** čak i kad se pojave novi tipovi upitnika. Vremenom se model fino podešava reinforcement signalima iz Čvora validacije (npr. “stručnjak A ispravio je 5 % AI‑generiranih odgovora → povećaj povjerenje”).

### Primjer Pseudokoda GNN‑a (Python‑stil)

```goat
import torch
from torch_geometric.nn import GATConv

class RouterGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim):
        super().__init__()
        self.conv1 = GATConv(in_dim, 64, heads=4, dropout=0.2)
        self.conv2 = GATConv(64*4, out_dim, heads=1, concat=False)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = torch.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return torch.softmax(x, dim=1)

# Inferencija
scores = model(node_features, edge_index)
assigned_expert = scores.argmax(dim=1)
```

Model se **ponovno trenira** preko noći s najnovijim podacima validacije, osiguravajući da se odluke usmjeravanja razvijaju zajedno s dinamikom tima.

---

## 4. Graf znanja kao jedinstveni izvor istine

**KG** pohranjuje tri osnovna tipa entiteta:

| Entitet | Primjer | Veze |
|--------|---------|------|
| **Policija** | “Šifriranje podataka u mirovanju” | `enforces` → Kontrola, `mapsTo` → Okvir |
| **Kontrola** | “AES‑256 šifriranje” | `supportedBy` → Alat, `evidencedBy` → Artefakt |
| **Artefakt** | “CloudTrail zapis (2025‑11‑01)” | `generatedFrom` → Sustav, `validFor` → Razdoblje |

Svi entiteti su versionirani, čime se omogućuje nepromjenjiv revizijski trag. KG je pokretan **graf bazom podataka svojstava** (npr. Neo4j) s **temporalnim indeksiranjem**, što omogućuje upite poput:

```cypher
MATCH (p:Policy {name: "Data Encryption at Rest"})-[:enforces]->(c)
WHERE c.lastUpdated > date('2025-01-01')
RETURN c.name, c.lastUpdated
```

Kad AI engine zatraži dokaz, izvršava **kontekstualno pretraživanje KG‑a** kako bi pronašao najnovije, usklađene artefakte, dramatično smanjujući rizik od halucinacija.

---

## 5. Cjevovod generiranja uz povlačenje (RAG)

1. **Preuzimanje konteksta** – Semantičko pretraživanje (vektorska sličnost) upita KG i vanjskog spremišta dokumenata za top‑k relevantnih dokaza.  
2. **Izgradnja upita** – Sustav kreira strukturirani prompt:

```
You are an AI compliance assistant. Answer the following question using ONLY the supplied evidence.

Question: "Describe how you encrypt data at rest in your SaaS offering."
Evidence:
1. CloudTrail Log (2025‑11‑01) shows AES‑256 keys.
2. Policy doc v3.2 states "All disks are encrypted with AES‑256".
Answer:
```

3. **Generiranje LLM‑om** – Fino podešeni LLM (npr. GPT‑4o) generira skicu odgovora.  
4. **Post‑obrada** – Skica prolazi kroz **modul provjere činjenica** koji križno verificira svaku tvrdnju s KG‑om. Bilo kakve neslaganja pokreću **povratak čovjeku**.

### Ocjenjivanje pouzdanosti

Svaki generirani odgovor dobiva **ocjenu pouzdanosti** izvedenu iz:

* Relevancije preuzimanja (kosinusna sličnost)  
* Vjerojatnosti tokena LLM‑a  
* Povijesti povratnih informacija iz validacije  

Ocjene iznad 0.85 automatski se odobravaju; niže ocjene zahtijevaju ljudsku provjeru.

---

## 6. Sučelje za validaciju čovjek‑u‑petlji

**Čvor validacije** je lagani web UI koji prikazuje:

* Skicu odgovora s označenim citatima dokaza.  
* Inline komentare za svaki blok dokaza.  
* **Jedan‑klik “Odobri”** koji bilježi porijeklo (korisnik, vremenska oznaka, pouzdanost).  

Sve interakcije se vraćaju u KG kao **`reviewedBy`** veze, obogaćujući graf *ljudskim sudom*. Ova povratna petlja podupire dva procesa učenja:

1. **Optimizacija prompta** – Sustav automatski prilagođava predloške na temelju prihvaćenih vs. odbijenih skica.  
2. **Obogaćivanje KG‑a** – Novi artefakti nastali tijekom revizije (npr. novo učitani audit izvještaj) povezuju se s relevantnim politikama.

---

## 7. Real‑time nadzor i metrike

**Nadzorna ploča u stvarnom vremenu** vizualizira:

* **Količinu** – Broj dovršenih upitnika po satu.  
* **Prosječno vrijeme obrade** – AI‑generirano vs. isključivo ljudsko.  
* **Toplotna karta točnosti** – Ocjene pouzdanosti po okviru.  
* **Iskorištenost resursa** – Distribucija opterećenja stručnjaka.

### Primjer Mermaid dijagrama rasporeda nadzorne ploče

```mermaid
graph TB
  A[Grafik količine] --> B[Instrument za vrijeme obrade]
  B --> C[Toplotna karta pouzdanosti]
  C --> D[Matrica opterećenja stručnjaka]
  D --> E[Pregledatelj revizijskog traga]
```

Nadzorna ploča se osvježava svakih 30 sekundi putem WebSocket‑a, pružajući vodstvenim timovima trenutačan uvid u stanje usklađenosti.

---

## 8. Poslovni učinak – što dobivate

| Metrika | Prije AQOE | Nakon AQOE | Poboljšanje |
|--------|------------|------------|-------------|
| **Prosječno vrijeme odgovora** | 48 sati | 6 sati | 87 % brže |
| **Ručni napor uređivanja** | 30 min po odgovoru | 5 min po odgovoru | 83 % smanjenje |
| **Incidenti odustajanja usklađenosti** | 4 po kvartalu | 0 po kvartalu | 100 % eliminacija |
| **Nalazi revizije vezani uz praznine u dokazima** | 2 po reviziji | 0 | 100 % smanjenje |

Ovi podaci temelje se na pilotu s tri srednje velike SaaS tvrtke koje su integrirale AQOE u svoj postojeći Procurize sustav tijekom šest mjeseci.

---

## 9. Plan implementacije

1. **Faza 1 – Temelj**  
   * Implementirati shemu KG i uvesti postojeće dokumente politika.  
   * Postaviti RAG cjevovod s osnovnim LLM‑om.  

2. **Faza 2 – Prilagodljivo usmjeravanje**  
   * Trenirati početni GNN koristeći povijesne podatke o dodjelama.  
   * Integrirati s planerom zadataka i sustavom za ticketiranje.  

3. **Faza 3 – Petlja validacije**  
   * Pokrenuti UI čvora validacije.  
   * Prikupiti povratne informacije i započeti kontinuirano obogaćivanje KG‑a.  

4. **Faza 4 – Analitika i skaliranje**  
   * Izgraditi nadzornu ploču u stvarnom vremenu.  
   * Optimizirati za višekorisničke SaaS okoline (particioniranje KG‑a po ulogama).  

Tipičan vremenski okvir: **12 tjedana** za faze 1‑2, **8 tjedana** za faze 3‑4.

---

## 10. Budući pravci

* **Federativni grafovi znanja** – Dijeljenje anonimiziranih podgrafova između partnera uz očuvanje suvereniteta podataka.  
* **Zero‑Knowledge dokazi** – Kriptografska potvrda postojanja dokaza bez izlaganja sirovih dokumenata.  
* **Višemedijsko izdvajanje dokaza** – Kombiniranje OCR‑a, klasifikacije slika i transkripcije zvuka za unos snimaka zaslona, arhitektonskih dijagrama i snimljenih usklađenih pregleda.  

Ovi napretci će AQOE pomaknuti s **poboljšanja produktivnosti** na **strategijski engine za inteligenciju usklađenosti**.

---

## 11. Počnite s Procurize AQOE

1. **Registrirajte se** za Procurize probno razdoblje i omogućite **“Orchestration Beta”** zastavicu.  
2. **Uvezite** svoj postojeći repozitorij politika (PDF, Markdown, CSV).  
3. **Mapirajte** okvire na KG čvorove pomoću čarobnjaka.  
4. **Pozovite** svoje sigurnosne i pravne stručnjake; dodijelite im oznake stručnosti.  
5. **Stvorite** prvi zahtjev za upitnik i promatrajte kako engine automatski dodjeljuje, generira i validira odgovor.

Dokumentacija, SDK‑ovi i primjeri Docker Compose datoteka dostupni su u **Procurize Developer Hub**.

---

## 12. Zaključak

Engine za prilagodljivu orkestraaciju upitnika pretvara kaotičan, ručni proces u **samopoboljšavajući, AI‑pogonjeni radni tok**. Spojivanjem graf‑baziranog znanja, usmjeravanja u stvarnom vremenu i kontinuirane ljudske povratne informacije, organizacije mogu skratiti vrijeme odgovora, podići kvalitetu odgovora i održavati auditabilnu lanac porijekla — sve dok oslobode dragocjeni talent za strateške sigurnosne inicijative.

Prihvatite AQOE već danas i pređite s reaktivnog rukovanja upitnicima na proaktivnu inteligenciju usklađenosti.