
# AI‑potpupčeni adaptivni mehanizam za podudaranje upitnika dobavljača

Poduzeća se suočavaju s rastućom lavinom sigurnosnih upitnika, izjava dobavljača i revizija usklađenosti. Svaki zahtjev traje danima, ponekad tjednima, jer timovi moraju ručno pronaći pravi pravilnik, kopirati i zalijepiti odgovor, a zatim dvaput provjeriti njegovu relevantnost. Tradicionalna rješenja za automatizaciju tretiraju svaki upitnik kao statični obrazac, primjenjujući šablon „jedna veličina za sve“ koji brzo zastari kako se regulative mijenjaju.

**Adaptivni mehanizam za podudaranje upitnika dobavljača tvrtke Procurize** okreće taj model naopačke. Kombiniranjem **federiranog grafa znanja (KG)** koji ujedinjuje pravilnike, dokaze iz revizija i kontrolne elemente izdane od regulatora s **pojačanim učenjem (RL) vodljenim slojem usmjeravanja**, mehanizam u stvarnom vremenu uči koji fragmenti odgovora najbolje zadovoljavaju svako dolazno pitanje. Rezultat je AI‑povećani radni tok koji pruža:

* **Trenutne, kontekstualno‑svijeste prijedloge odgovora** – sustav izlaže najrelevantniji blok odgovora u milisekundama.  
* **Kontinuirano učenje** – svaka ljudska izmjena vraća se modelu, izoštravajući buduća podudaranja.  
* **Regulativna otpornost** – federirani KG sinkronizira se s vanjskim izvorima (npr. [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)) tako da se novi zahtjevi odmah odraze u bazenu odgovora.  
* **Revizijski‑grade provenance** – svaki prijedlog nosi kriptografski hash koji povezuje nazad na izvorni dokument, čineći revizijski trag nepromjenjivim.

U nastavku prolazimo kroz arhitekturu mehanizma, temeljne algoritme koji ga pokreću, najbolje prakse integracije i poslovni učinak koji možete očekivati.

---

## 1. Pregled arhitekture

Mehanizam se sastoji od četiri usko povezana sloja:

1. **Uvoz dokumenata & izgradnja KG** – Svi PDF‑i pravilnika, markdown datoteke i dokazi se parsiraju, normaliziraju i uvoze u **federirani KG**. Graf pohranjuje čvorove kao što su `PolicyClause`, `ControlMapping`, `EvidenceArtifact` i `RegulationReference`. Rubovi opisuju odnose poput `covers`, `requires` i `derivedFrom`.

2. **Usluga semantičkog ugrađivanja** – Svaki KG čvor pretvara se u visokodimenzionalni vektor pomoću domensko‑specifičnog jezičnog modela (npr. fino‑uglađenog Llama‑2 za jezik usklađenosti). Ovo stvara **semantički pretraživi indeks** koji omogućuje dohvat na temelju sličnosti.

3. **Adaptivno usmjeravanje & RL motor** – Kada upitnik stigne, **enkoder pitanja** proizvodi ugrađivanje. **RL agent temeljen na politiku‑gradijentu** procjenjuje kandidat čvorove odgovora, vagajući relevantnost, svježinu i povjerenje revizije. Agent odabire top‑k podudaranja i rangira ih za korisnika.

4. **Povratna sprega & ciklus kontinuiranog poboljšanja** – Ljudski recenzenti mogu prihvatiti, odbiti ili urediti prijedloge. Svaka interakcija ažurira **signal nagrade** koji se šalje natrag RL agentu i pokreće inkrementalno ponovno treniranje modela ugrađivanja.

Dijagram ispod vizualizira protok podataka.

```mermaid
graph LR
    subgraph Ingestion
        A["Policy Docs"] --> B["Parser"]
        B --> C["Federated KG"]
    end
    subgraph Embedding
        C --> D["Node Encoder"]
        D --> E["Vector Store"]
    end
    subgraph Routing
        F["Incoming Question"] --> G["Question Encoder"]
        G --> H["Similarity Search"]
        H --> I["RL Ranking Agent"]
        I --> J["Top‑K Answer Suggestions"]
    end
    subgraph Feedback
        J --> K["User Review"]
        K --> L["Reward Signal"]
        L --> I
        K --> M["KG Update"]
        M --> C
    end
    style Ingestion fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Embedding fill:#e8f5e9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Routing fill:#e3f2fd,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Feedback fill:#fff3e0,stroke:#333,stroke-width:1px
```

### 1.1 Federirani graf znanja

**Federirani KG** objedinjuje više izvora podataka uz očuvanje granica vlasništva. Svaki odjel (Pravni, Sigurnost, Operacije) hosta vlastiti podgraf iza API gateway‑a. Mehanizam koristi **schema‑aligned federaciju** za upite kroz ove silose bez repliciranja podataka, osiguravajući usklađenost s politikama lokalnosti podataka.

Ključne prednosti:

* **Skalabilnost** – dodavanje novog repozitorija pravilnika jednostavno registrira novi podgraf.  
* **Privatnost** – osjetljivi dokazi mogu ostati on‑prem, a dijele se samo ugrađivanja.  
* **Proučivost** – svaki čvor nosi metapodatke provenance (`createdBy`, `lastUpdated`, `sourceHash`).

### 1.2 Pojačano učenje za rangiranje

RL agent tretira svaki prijedlog odgovora kao **akciju**. **Stanje** se sastoji od:

* Ugrađivanje pitanja.  
* Ugrađivanja kandidata odgovora.  
* Kontekstualni metapodaci (npr. regulatorno područje, razina rizika).

**Nagrada** se izračunava iz:

* **Prihvaćanja** (binarno 1/0).  
* **Udaljenosti uređivanja** između predloženog i finalnog odgovora (veća nagrada za manju udaljenost).  
* **Povjerenja usklađenosti** (ocjena izvedena iz pokrivenosti dokaza).

Korištenjem algoritma **Proximal Policy Optimization (PPO)**, agent brzo konvergira prema politici koja prioritetizira odgovore s visokom relevantnošću i malim naporom uređivanja.

---

## 2. Detalji podatkovnog cjevovoda

### 2.1 Parsiranje dokumenata

Procurize koristi **Apache Tika** za OCR i konverziju formata, nakon čega slijedi **spaCy** prilagođeni pipeline za izdvajanje brojeva klauzula, referenci kontrola i pravnih citata. Izlaz se pohranjuje u JSON‑LD, spreman za uvoz u KG.

### 2.2 Model ugrađivanja

Model ugrađivanja trenira se na kuriranoj korpusu od ~2 M rečenica usklađenosti, koristeći **contrastive loss** koji približava semantički slične klauzule, a udaljava nepovezane. Povremena **knowledge distillation** osigurava da model ostane lagan za real‑time inferencu (<10 ms po upitu).

### 2.3 Vektorska pohrana

Svi vektori pohranjuju se u **Milvus** (ili ekvivalentnoj open‑source vektorskoj bazi). Milvus nudi **IVF‑PQ** indeksiranje za pretraživanje sličnosti u pod‑milisekundama, čak i pri milijardama vektora.

---

## 3. Obrasci integracije

Većina poduzeća koristi alate za nabavu, ticketing ili GRC (npr. ServiceNow, JIRA, GRC Cloud). Procurize nudi tri primarna načina integracije:

| Uzorak | Opis | Primjer |
|---|---|---|
| **Webhook okidač** | Otpremanje upitnika aktivira webhook prema Procurizeu, koji odgovara top‑k prijedlozima u payload‑u odgovora. | ServiceNow obrazac upitnika → webhook → prijedlozi prikazani inline. |
| **GraphQL federacija** | Postojeći UI upita `matchAnswers` GraphQL polje, dobivajući ID‑ove odgovora i metapodatke provenance. | Prilagođeni React dashboard poziva `matchAnswers(questionId: "Q‑123")`. |
| **SDK dodatak** | SDK‑ovi specifični za jezik (Python, JavaScript, Go) ugrađuju mehanizam podudaranja izravno u CI/CD provjere usklađenosti. | GitHub Action koji validira PR promjene prema najnovijem sigurnosnom upitniku. |

Sve integracije poštuju **OAuth 2.0** i **mutual TLS** za sigurnu komunikaciju.

---

## 4. Poslovni učinak

Procurize je provodio kontrolirani uvod s tri Fortune‑500 SaaS tvrtke. U razdoblju od 90 dana:

| Metrička | Prije mehanizma | Nakon mehanizma |
|---|---|---|
| Prosječno vrijeme odgovora po pitanju | 4 sata | **27 minuta** |
| Stopa ljudske uređivanja (postotak prijedloga koji su uređeni) | 38 % | **12 %** |
| Stopa revizijskih nalaza (neuskladni odgovori) | 5 % | **<1 %** |
| Potrebni FTE‑ovi tima za usklađenost | 6 FTE | **4 FTE** |

Kalkulacija **ROI** pokazuje **3,2× smanjenje troškova rada** i **70 % ubrzanje ciklusa onboardinga dobavljača** – ključnog za brze lansiranja proizvoda.

---

## 5. Sigurnost i upravljanje

* **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP)** – kada dokazi ostaju u klijentskom enklavu, motor može dokazati da dokaz zadovoljava kontrolu bez otkrivanja sirovih podataka.  
* **Diferencijalna privatnost** – vektori ugrađivanja se perturbiraju kalibriranim šumom prije dijeljenja među federiranim čvorovima, štiteći osjetljive jezične obrasce.  
* **Neizmjenjiv revizijski trag** – svaki prijedlog povezuje se s **Merkle‑root hash‑om** verzije izvornog dokumenta, pohranjenog na permisioned blockchainu radi dokazivanja nepromjenjivosti.

Ove mjere osiguravaju da motor ne samo da ubrzava operacije, već i zadovoljava stroge upravljačke standarde regulatornih industrija.

---

## 6. Početak rada

1. **Uvezite svoj korpus pravilnika** – koristite Procurize‑ov CLI (`prc import`) za učitavanje PDF‑ova, markdowna i dokaza.  
2. **Konfigurirajte federaciju** – registrirajte podgrafove svakog odjela kod centralnog KG orkestra.  
3. **Pokrenite RL servis** – podignite Docker‑compose stack (`docker compose up -d rl-agent vector-db`).  
4. **Povežite portal upitnika** – dodajte webhook endpoint vašem postojećem obrascu.  
5. **Nadzor i iteracija** – nadzorna ploča prikazuje trendove nagrada, latenciju i stope uređivanja; koristite podatke za fino podešavanje modela ugrađivanja.

**Sandbox okruženje** je besplatno 30 dana, omogućujući timovima eksperimentiranje bez utjecaja na produkcijske podatke.

---

## 7. Smjerovi u budućnosti

* **Višemedijski dokazi** – ugradnja skeniranih screenshotova, PDF‑ova i video walkthrough‑a pomoću Vision‑LLM ugrađivanja.  
* **Fuzija regulatornih KG‑ova** – spajanje globalnih regulatornih grafova (npr. EU‑[GDPR](https://gdpr.eu/), US‑[CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)) za istinsku multinacionalnu usklađenost.  
* **Samoozdravljajuće politike** – automatsko generiranje ažuriranja pravilnika kada KG otkrije nesklad između regulatornih promjena i postojećih klauzula.

Kontinuiranim obogaćivanjem KG‑a i zategnutijim RL feedback‑loopom, Procurize teži evoluirati iz **mehanizma podudaranja** u **ko‑pilota usklađenosti** koji anticipira pitanja prije nego što se postave.

---

## 8. Zaključak

Adaptivni mehanizam za podudaranje upitnika dobavljača demonstrira kako **federirani grafovi znanja**, **semantička ugrađivanja** i **pojačano učenje** mogu zajednički preoblikovati tradicionalni, ručni i sklizni proces u **radni tok u realnom vremenu koji samopoboljšava**. Organizacije koje usvoje ovu tehnologiju ostvaruju:

* Bržu brzinu sklapanja poslova.  
* Veće povjerenje u reviziju.  
* Manju operativnu potrošnju.  
* Skalabilnu osnovu za buduće AI‑poticajne inicijative usklađenosti.

Ako ste spremni zamijeniti tablični kaos inteligentnim, dokazivim mehanizmom podudaranja odgovora, Procurize platforma nudi rješenje „ključ‑u‑ruke“ – počnite već danas.