
# AI generator narativa pogonjen AI-om za odgovore u stvarnom vremenu na usklađenost

Poduzeća se suočavaju s neprekidnim tokom sigurnosnih upitnika, zahtjeva za reviziju i regulatornih upita. Ručni napor potreban za čitanje politike, izdvajanje odgovarajuće klauzule i sastavljanje narativnog odgovora je skup, sklon greškama i često usporava prodajne cikluse. **Procurize** uvodi novi sloj iznad svog postojećeg hub‑a za upitnike: **AI generator narativa** koji u sekundi proizvodi točne, politiku‑svjesne i auditabilne narative usklađenosti.

U ovom dubinskom pregledu ćemo:

* Razložiti arhitekturu Generatora narativa.  
* Objasniti kako **Graf znanja usklađenosti** napaja kontekstualno razumijevanje.  
* Detaljno opisati **LLM orkestracijski pipeline** koji pretvara sirove podatke politike u polirane odgovore.  
* Razgovarati o točkama integracije s postojećim ticketingom, CI/CD‑om i alatima za upravljanje.  
* Istaknuti mehanizme sigurnosti, privatnosti i auditabilnosti.  
* Nacrtati plan budućih poboljšanja poput multimedijalne sinteze dokaza i adaptivnog prompting‑a.

> **Savjet za optimizaciju generativnog motora (GEO)**: Pri promptanju LLM‑a uvijek uključite ID politike, kontekst upitnika i “ton‑stil” token (npr. *formal‑trust*). To smanjuje halucinacije i poboljšava konzistentnost odgovora.

---

## 1. Zašto je generator narativa važan

| Izazov | Tradicionalni pristup | Korist AI generatora narativa |
|--------|-----------------------|-------------------------------|
| **Kašnjenje** | Timovi provode sate po upitniku, često danima sastavljajući cjeloviti odgovor. | Odgovori generirani u < 5 sekundi, s opcionalnim ljudskim pregledom. |
| **Nedosljednost** | Različiti inženjeri pišu odgovore različno, što otežava reviziju. | Centralizirani stil odrađen promptima, jamčeći jedinstveni jezik. |
| **Političko odustajanje** | Politike se mijenjaju; ručne nadogradnje zaostaju, što dovodi do zastarjelih odgovora. | Pretraživanje politika u stvarnom vremenu putem Grafa znanja osigurava uvijek najnoviju verziju. |
| **Audit trail** | Teško je pratiti koju klauzulu politike podupire svaku izjavu. | Nepromenjivi registar dokaza povezuje svaku generiranu rečenicu s njenim izvorom. |

---

## 2. Pregled osnovne arhitekture

Dolje je prikazan visokorazinski Mermaid dijagram koji prikazuje tok podataka od unosa upitnika do emitiranja odgovora:

```mermaid
graph LR
    subgraph "External Systems"
        Q[“New Questionnaire”] -->|API POST| Ingest[Ingestion Service]
        P[Policy Repo] -->|Sync| KG[Compliance Knowledge Graph]
    end

    subgraph "Procurize Core"
        Ingest -->|Parse| Parser[Question Parser]
        Parser -->|Extract Keywords| Intent[Intent Engine]
        Intent -->|Lookup| KG
        KG -->|Retrieve Context| Context[Contextualizer]
        Context -->|Compose Prompt| Prompt[Prompt Builder]
        Prompt -->|Call| LLM[LLM Orchestrator]
        LLM -->|Generated Text| Formatter[Response Formatter]
        Formatter -->|Store + Log| Ledger[Evidence Ledger]
        Ledger -->|Return| API[Response API]
    end

    API -->|JSON| QResp[“Answer to Questionnaire”]
```

*All node labels are quoted as required by the Mermaid specification.*

### 2.1 Unos i parsiranje

* **Webhook / REST API** prima JSON upitnika.  
* **Parser upitnika** tokenizira svaku stavku, izvlači ključne riječi i označava reference regulativa (npr. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)‑CC5.1, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)‑A.12.1).

### 2.2 Intent Engine

Lagani model **Intent Classification** mapira pitanje na unaprijed definiran intent poput *Data Retention*, *Encryption at Rest* ili *Access Control*. Intenti određuju koji pod‑graf Grafa znanja se konzultira.

### 2.3 Graf znanja usklađenosti (CKG)

Graf znanja čuva:

| Entitet | Atributi | Relacije |
|---------|----------|----------|
| **Policy Clause** | `id`, `text`, `effectiveDate`, `version` | `covers → Intent` |
| **Regulation** | `framework`, `section`, `mandatory` | `mapsTo → Policy Clause` |
| **Evidence Artifact** | `type`, `location`, `checksum` | `supports → Policy Clause` |

Graf se ažurira putem **GitOps** – dokumenti politike su pod kontrolom verzija, parsiraju se u RDF trojke i automatski spajaju.

### 2.4 Contextualizer

Na temelju intenta i najnovijih čvorova politike, Contextualizer gradi **bloku konteksta politike** (max 400 tokena) koja uključuje:

* Tekst klauzule.  
* Bilješke o najnovijim izmjenama.  
* ID‑eve povezanih dokaza.

### 2.5 Prompt Builder & LLM Orkestracija

Prompt Builder sastavlja **strukturirani prompt**:

```
You are a compliance assistant for a SaaS provider. Answer the following security questionnaire item using only the provided policy context. Maintain a formal and concise tone. Cite clause IDs at the end of each sentence in brackets.

[Question]
How is customer data encrypted at rest?

[Policy Context]
"Clause ID: SOC 2‑CC5.1 – All stored customer data must be encrypted using AES‑256. Encryption keys are rotated quarterly..."

[Answer]
```

**LLM Orchestrator** raspoređuje zahtjeve kroz skup specijaliziranih modela:

| Model | Snaga |
|-------|-------|
| gpt‑4‑turbo | Opći jezik, visoka fluentnost |
| llama‑2‑70B‑chat | Isplativ za bulk upite |
| custom‑compliance‑LLM | Fino prilagođen na 10 k prethodnih parova upitnik‑odgovor |

**Router** bira model prema **ocjeni složenosti** dobivenoj iz intenta.

### 2.6 Response Formatter & Evidence Ledger

Generirani tekst se post‑processira kako bi:

* Dodao citate klauzula (npr. `[SOC 2‑CC5.1]`).  
* Normalizirao formate datuma.  
* Osigurao usklađenost s privatnošću (redakcija PII‑a ako je prisutan).

**Evidence Ledger** sprema JSON‑LD zapis koji povezuje svaku rečenicu s izvorom, vremenskom oznakom, verzijom modela i SHA‑256 hash‑om odgovora. Registar je **append‑only** i može se izvesti za revizijske svrhe.

---

## 3. Točke integracije

| Integracija | Upotreba slučaja | Tehnički pristup |
|-------------|------------------|------------------|
| **Ticketing (Jira, ServiceNow)** | Automatsko popunjavanje opisa ticketa generiranim odgovorom. | webhook → Response API → update polja ticketa. |
| **CI/CD (GitHub Actions)** | Validacija da novi commit politike ne naruši postojeće narative. | GitHub Action pokreće “dry‑run” na uzorku upitnika nakon svakog PR‑a. |
| **Governance Tools (Open Policy Agent)** | Prisiljavanje da svaki generirani odgovor referencira postojeću klauzulu. | OPA politika provjerava Evidence Ledger zapise prije objave. |
| **ChatOps (Slack, Teams)** | Generiranje odgovora “na zahtjev” putem slash naredbe. | Bot → API poziv → formatirani odgovor objavljen u kanalu. |

Sve integracije poštuju **OAuth 2.0** opsege, osiguravajući najmanju moguću privilegiju pristupa Generatoru narativa.

---

## 4. Sigurnost, privatnost i revizija

1. **Zero‑Trust pristup** – Svaka komponenta autentificira se kratkotrajnim JWT‑ovima potpisanim od centralnog ID provajdera.  
2. **Enkripcija podataka** – Podaci u CKG‑u su šifrirani s **AES‑256‑GCM**; promet u tranzitu koristi **TLS 1.3**.  
3. **Diferencijalna privatnost** – Prilikom treniranja prilagođenog compliance LLM‑a, uveden je šum kako bi se zaštitili eventualni PII podaci u povijesnim odgovorima.  
4. **Neizmjenjiv audit trail** – Evidence Ledger se pohranjuje u **append‑only objekt store** (npr. Amazon S3 Object Lock) i referencira putem **Merkle stabla** za otkrivanje manipulacija.  
5. **Certifikati usklađenosti** – Sam servis je [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) Type II i [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) certificiran, što ga čini sigurnim za regulirane industrije.

---

## 5. Mjerenje učinka

| Metrička | Početno stanje | Nakon implementacije |
|----------|----------------|-----------------------|
| Prosječno vrijeme kreiranja odgovora | 2,4 h | 4,3 s |
| Ljudske revizije po upitniku | 12 | 2 |
| Revizijska nalaza vezani uz neusklađenost odgovora | 4 godišnje | 0 |
| Skraćenje prodajnog ciklusa (dana) | 21 | 8 |

A/B testiranje na više od 500 klijenata tijekom Q2‑2025 potvrdilo je **37 % povećanje stope zatvaranja** za poslove koji su koristili Generator narativa.

---

## 6. Plan budućeg razvoja

| Kvartal | Značajka | Vrijednost |
|---------|----------|------------|
| **Q1 2026** | Multimedijalna ekstrakcija dokaza (OCR + vizija) | Automatsko uključivanje snimaka UI kontrola. |
| **Q2 2026** | Adaptivno prompting putem reinforcement learning | Sustav uči optimalan ton za svaki segment kupaca. |
| **Q3 2026** | Harmonizacija politika kroz različite okvire | Jedan odgovor može zadovoljiti SOC 2, ISO 27001 i GDPR istovremeno. |
| **Q4 2026** | Live radar za regulatorne promjene | Automatsko ponovno generiranje zahvaćenih odgovora kad se objavi nova regulativa. |

Raspored je **javno praćen** na posebnom GitHub Projectu, što dodatno povećava transparentnost prema našim klijentima.

---

## 7. Najbolje prakse za timove

1. **Održavajte čist repozitorij politika** – Koristite GitOps za verzioniranje politika; svaki commit pokreće osvježenje Grafa znanja.  
2. **Definirajte stilsku vodič** – Pohranite tone‑tokene (npr. *formal‑trust*, *concise‑technical*) u konfiguracijsku datoteku i referirajte ih u promptovima.  
3. **Periodični audit Ledger‑a** – Kvartalno provjeravajte integritet hash‑lančanja.  
4. **Iskoristite čovjek‑u‑petlji** – Za pitanja visokog rizika (npr. incident response), preusmjerite generirani odgovor na compliance analitičara prije objave.

Pridržavanjem ovih koraka organizacije maksimiziraju brzinske dobitke uz očuvanje rigoroznosti koju revizori zahtijevaju.

---

## 8. Zaključak

**AI generator narativa pogonjen AI‑om** pretvara tradicionalni, skupi i pogrešci podložan proces u brz, auditabilan i politiku‑usmjeren servis. Uz temeljno usklađen Grafič znanja koji se kontinuirano sinkronizira i transparentan registar dokaza, Procurize donosi i **operativnu učinkovitost** i **povjerenje regulatora**. Kako se krajine usklađenosti sve više kompliciraju, ovaj real‑time, kontekstualno‑svjesni motor generiranja postat će temeljni kamen strategija povjerenja modernih SaaS rješenja.