
# Analiza korijenskog uzroka poduprta AI‑jem za uska grla u sigurnosnim upitnicima

Sigurnosni upitnici su čuvari svakog B2B SaaS posla. Dok su platforme poput **Procurize** već pojednostavile *što* — prikupljanje odgovora, dodjeljivanje zadataka i praćenje statusa — *zašto* iza dugotrajnih kašnjenja često ostaje skriveno u tablicama, Slack razgovorima i lancima e‑mailova. Produženo vrijeme odziva ne usporava samo prihod, već i narušava povjerenje te povećava operativne troškove.

Ovaj članak predstavlja **prvu po vrsti AI‑podržanu Analizu korijenskog uzroka (RCA) Engine** koja automatski otkriva, klasificira i objašnjava temeljne razloge uska grla u upitnicima. Spoj **procesnog rudarenja**, **rezoniranja znanjem‑grafova** i **generativnog modela za dohvat‑pojačano generiranje (RAG)** pretvara sirove logove aktivnosti u akcijske uvide koje timovi mogu iskoristiti za minute, a ne za dane.

---

## Sadržaj
1. [Zašto su uska grla važna](#zašto-su-uska-grla-važna)  
2. [Osnovni koncepti AI‑vođene RCA](#osnovni-koncepti-ai‑vođene-rca)  
3. [Pregled arhitekture sustava](#pregled-arhitekture-sustava)  
4. [Uzimanje i normalizacija podataka](#uzimanje-i-normalizacija-podataka)  
5. [Sloj procesnog rudarenja](#sloj-procesnog-rudarenja)  
6. [Sloj rezoniranja znanjem‑grafova](#sloj-rezoniranja-znanjem‑grafova)  
7. [Generativni RAG motor za objašnjenja](#generativni-rag-motor-za-objašnjenja)  
8. [Integracija s Procurize radnim tokovima](#integracija-s-procurize-radnim-tokovima)  
9. [Ključne prednosti i ROI](#ključne-prednosti-i-roi)  
10. [Plan implementacije](#plan-implementacije)  
11. [Buduća poboljšanja](#buduća-poboljšanja)  
12. [Zaključak](#zaključak)  

---  

## Zašto su uska grla važna  

| Simptom | Poslovni učinak |
|---------|-----------------|
| **Prosječno vrijeme obrade > 14 dana** | Brzina sklapanja poslova pada i do 30 % |
| **Često stanje “čekanje dokaza”** | Auditorski timovi troše dodatne sate pronalazeći artefakte |
| **Ponovljeni rad na istom pitanju** | Dupliciranje znanja i nedosljedni odgovori |
| **Ad‑hoc eskalacije na pravne ili sigurnosne voditelje** | Skriveni rizik od neusklađenosti |

Tradicionalna kontrolna ploča prikazuje *što* je odgođeno (npr. “Pitanje #12 u tijeku”). Rijetko objašnjava *zašto* — nedostaje li politika, je li recenzent preopterećen ili postoji li sustavna praznina u znanju. Bez tog uvida, vlasnici procesa nagađaju, što dovodi do beskrajnih ciklusa gašenja požara.

---  

## Osnovni koncepti AI‑vođene RCA  

1. **Procesno rudarenje** – Izvlači uzročni graf događaja iz revizijskih logova (dodjela zadataka, vremenski žigovi komentara, učitavanja datoteka).  
2. **Znanje‑graf (KG)** – Predstavlja entitete (pitanja, vrste dokaza, vlasnici, okviri usklađenosti) i njihove odnose.  
3. **Graf neuralne mreže (GNN)** – Uče embeddinge preko KG‑a za otkrivanje anomalnih puteva (npr. recenzent s neuobičajeno dugom latencijom).  
4. **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – Generira objašnjenja na prirodnom jeziku povlačeći kontekst iz KG‑a i rezultata procesnog rudarenja.  

Kombinacija ovih tehnika omogućuje RCA Engineu da odgovori na pitanja poput:  

*“Zašto je pitanje [SOC 2 ‑ Enkripcija] još uvijek u statusu ‘na čekanju’ nakon tri dana?”*  

---  

## Pregled arhitekture sustava  

```mermaid
graph LR
    A[Procurize Event Stream] --> B[Ingestion Layer]
    B --> C[Unified Event Store]
    C --> D[Process Mining Service]
    C --> E[Knowledge Graph Builder]
    D --> F[Anomaly Detector (GNN)]
    E --> G[Entity Embedding Service]
    F --> H[RAG Explanation Engine]
    G --> H
    H --> I[Insights Dashboard]
    H --> J[Automated Remediation Bot]
```

Arhitektura je namjerno **modularna**, što timovima omogućuje zamjenu ili nadogradnju pojedinih servisa bez prekida cijelog sustava.

---  

## Uzimanje i normalizacija podataka  

1. **Izvori događaja** – Procurize emitira webhook‑ove za *task_created*, *task_assigned*, *comment_added*, *file_uploaded* i *status_changed*.  
2. **Mapiranje sheme** – Lagani ETL pretvara svaki događaj u kanonski JSON oblik:  

```json
{
  "event_id": "string",
  "timestamp": "ISO8601",
  "entity_type": "task|comment|file",
  "entity_id": "string",
  "related_question_id": "string",
  "actor_id": "string",
  "payload": { ... }
}
```

3. **Temporalna normalizacija** – Svi vremenski žigovi pretvaraju se u UTC i pohranjuju u vremensku bazu (npr. TimescaleDB) radi brzih upita kroz klizni prozor.

---  

## Sloj procesnog rudarenja  

Rudarski motor gradi **Direktno‑slijedi graf (DFG)** gdje su čvorovi *parovi pitanje‑zadatak*, a bridovi predstavljaju redoslijed radnji.  
Ključne metrike po bridovima:  

* **Lead Time** – prosječno trajanje između dva događaja.  
* **Frekvencija predaje** – koliko često se mijenja vlasništvo.  
* **Omjer ponovnog rada** – broj promjena statusa (npr. *draft → review → draft*).  

Jednostavan primjer otkrivenog obrasca uskog grla:

```
Q12 (Pending) → Assign to Reviewer A (5d) → Reviewer A adds comment (2h) → No further action (3d)
```

Dugi segment *Assign to Reviewer A* aktivira alarm o anomaliji.

---  

## Sloj rezoniranja znanjem‑grafova  

KG modelira domenu s ovim osnovnim vrstama čvorova:  

* **Question** – povezana s okvirom usklađenosti (npr. [ISO 27001]), vrstom dokaza (politika, izvještaj).  
* **Owner** – korisnik ili tim odgovoran za odgovor.  
* **Evidence Asset** – pohranjen u oblačnim spremištima, verzioniran.  
* **Tool Integration** – npr. GitHub, Confluence, ServiceNow.  

Odnosi uključuju *“owned_by”*, *“requires_evidence”*, *“integrates_with”*.  

### GNN‑bazirano ocjenjivanje anomalija  

Model GraphSAGE propagira značajke čvorova (npr. povijesna latencija, opterećenje) kroz KG i daje **risk score** svakom očekivanom pitanju. Čvorovi s visokim rezultatom ističu se za daljnju analizu.

---  

## Generativni RAG motor za objašnjenja  

1. **Dohvat** – Za pitanje s visokim rizikom engine povlači:  
   * nedavne događaje procesnog rudarenja,  
   * podgraf KG‑a (pitanje + vlasnici + dokazi),  
   * sve priložene komentare.  

2. **Izgradnja upita** – Predložak dodaje kontekst velikom jezičnom modelu (Claude‑3, GPT‑4o):  

```
You are an expert compliance analyst. Based on the following data, explain WHY the security questionnaire item is delayed, and suggest the SINGLE most effective next action.
[Insert retrieved JSON]
```

3. **Generiranje** – LLM vraća sažeti, ljudski čitljiv odlomak, npr.:  

> *“Pitanje 12 je u stanju čekanja jer recenzent A istovremeno obrađuje tri SOC 2 zadatka, od kojih svaki premašuje SLA od 2 dana. Najnovija učitana politika ne pokriva traženi algoritam enkripcije, što prisiljava ručnu petlju pojašnjenja koja je stajala 3 dana. Dodijelite zadatak recenzentu B, koji trenutno nema otvorene SOC 2 tickete, i zatražite ažuriranu politiku enkripcije od tehničkog tima.”*

Rezultat se pohranjuje nazad u Procurize kao **Insight Note**, povezan s izvornim zadatkom.

---  

## Integracija s Procurize radnim tokovima  

| Točka integracije | Radnja | Rezultat |
|--------------------|--------|----------|
| **Korisničko sučelje popisa zadataka** | Prikaz crvene oznake “Insight” uz stavke visokog rizika. | Trenutna vidljivost za vlasnike. |
| **Automatizirani bot za popravke** | Pri otkrivanju visokog rizika, automatski dodijeli zadatak najmanje opterećenom kvalificiranom vlasniku i objavi komentar s RAG objašnjenjem. | Smanjuje ručne cikluse pre‑dodjele za ~40 %. |
| **Widget nadzorne ploče** | KPI‑i: *Prosječno vrijeme otkrivanja uskog grla* i *Mean Time to Resolution (MTTR)* nakon aktivacije RCA. | Pruža vodstvu mjerljive ROI. |
| **Izvoz za reviziju** | Uključuje RCA nalaze u revizijske pakete za transparentnu dokumentaciju korijenskog uzroka. | Poboljšava spremnost za reviziju. |

Sve integracije koriste postojeći REST API i webhook sustav Procurize, čime se osigurava nizak prag implementacije.

---  

## Ključne prednosti i ROI  

| Metrika | Osnovno (bez RCA) | S RCA | Poboljšanje |
|--------|--------------------|-------|-------------|
| **Prosječno vrijeme obrade upitnika** | 14 dana | 9 dana | –36 % |
| **Ručno vrijeme triage po upitniku** | 3,2 h | 1,1 h | –65 % |
| **Gubitak brzine posla** (prosječno $30 k tjedno) | $90 k | $57 k | –$33 k |
| **Revizijski ponovni rad na dokazima** | 12 % dokaza | 5 % dokaza | –7 pp |

Tvrtka srednje veličine koja obrađuje ≈ 150 upitnika po kvartalu može ostvariti **više od $120 k godišnje uštedama**, uz neprocjenjive koristi po povjerenju partnera.

---  

## Plan implementacije  

1. **Faza 0 – Proof of Concept (4 tjedna)**  
   * Povezivanje na Procurize webhook.  
   * Izgradnja minimalnog skladišta događaja + jednostavni DFG vizualizator.  

2. **Faza 1 – Pokretanje znanje‑grafa (6 tjedana)**  
   * Uvoz metapodataka iz postojećeg repozitorija politika.  
   * Modeliranje glavnih entiteta i odnosa.  

3. **Faza 2 – Trening GNN‑a i ocjenjivanje anomalija (8 tjedana)**  
   * Označavanje historijskih uskih grla (nadzor) i trening GraphSAGE‑a.  
   * Implementacija usluge ocjenjivanja iza API‑gateway‑a.  

4. **Faza 3 – Integracija RAG motora (6 tjedana)**  
   * Fino podešavanje prompta na internom jeziku usklađenosti.  
   * Povezivanje sloja dohvaćanja s KG‑om i procesnim podacima.  

5. **Faza 4 – Produkcijsko puštanje i nadzor (4 tjedna)**  
   * Omogućavanje Insight bilješki u UI‑u Procurize.  
   * Postavljanje observabilnosti (Prometheus + Grafana).  

6. **Faza 5 – Kontinuirano učenje (stalno)**  
   * Prikupljanje povratnih informacija o generiranim objašnjenjima → ponovni trening GNN‑a i poboljšanje prompta.  
   * Proširenje KG‑a na nove okvire (PCI‑DSS, NIST CSF).  

---  

## Buduća poboljšanja  

* **Federirano učenje za više stanica** – Dijeljenje anonimnih uzoraka uskih grla između partnera, uz očuvanje privatnosti podataka.  
* **Prediktivno planiranje** – Kombinacija RCA enginea s reinforcement‑learning planerom koji proaktivno alocira kapacitete recenzenata prije pojave uskih grla.  
* **UI za objašnjivu AI** – Vizualizacija GNN‑attention mapa izravno na KG‑u, omogućujući revizorima da auditiraju zašto je određen čvor dobio visok risk score.  

---  

## Zaključak  

Sigurnosni upitnici više nisu samo kontrolna lista; oni su strateška dodirna točka koja utječe na prihod, rizik i reputaciju. Uvođenjem **AI‑vođene Analize korijenskog uzroka** u životni ciklus upitnika, organizacije prelaze s reagiranja na gašenje požara na proaktivno, podatcima podržano donošenje odluka.

Spoj **procesnog rudarenja**, **rezoniranja znanjem‑grafova**, **graf neuralnih mreža** i **generativnog RAG‑a** pretvara sirove logove u jasna, akcijska objašnjenja – skraćuje vrijeme obrade, smanjuje ručni rad i donosi mjerljivi ROI.  

Ako vaš tim već koristi Procurize za orkestraciju upitnika, logičan sljedeći korak je osnažiti ga RCA engineom koji **objašnjava zašto**, a ne samo **što**. Rezultat je brži, pouzdaniji i skalabilniji proces usklađenosti koji raste uz vaše poslovanje.