
# Sustav za usmjeravanje AI-a temeljen na kontekstu za real‑time dodjelu upitnika dobavljača

Sigurnosni upitnici i revizije usklađenosti stalni su izvor trenja za SaaS dobavljače. Ogromna raznolikost 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/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html) i desetine industrijskih kontrolnih popisa—znači da svaki dolazni zahtjev može zahtijevati stručnost sigurnosnih inženjera, pravnih savjetnika, voditelja proizvoda, pa čak i timova za podatkovnu znanost. Tradicionalni ručni trijaž stvara uska grla, uvodi ljudske pogreške i ne ostavlja jasan audit trail.  

**Procurize** rješava ovaj problem pomoću **Sustava za usmjeravanje AI-a temeljen na kontekstu** koji automatski dodjeljuje svaki upitnik—ili čak pojedine sekcije—najprikladnijim vlasnicima u stvarnom vremenu. Sustav koristi inferenciju velikog jezičnog modela (LLM), dinamički graf znanja interne stručnosti i pojačano‑učenje‑temeljen raspoređivač opterećenja. Rezultat je samoučinkoviti sustav koji ne samo da ubrzava vrijeme odgovora, već i kontinuirano poboljšava točnost usmjeravanja kako organizacija sazrijeva.

---

## Zašto je usmjeravanje u stvarnom vremenu i temeljeno na kontekstu važno

| Bolna točka | Tradicionalni pristup | Rješenje temeljeno na AI |
|-------------|-----------------------|---------------------------|
| **Latencija** – Timovi često čekaju sate ili dane da bi im se ručno dodijelio tiket. | Email ili prijenos zadataka kroz sustav. | Trenutna dodjela u sekundi nakon ingestije upitnika. |
| **Neusklađenost** – Odgovori pripremaju vlasnici bez dubokog domena, što dovodi do ponovnog rada. | Pogađanje na temelju naziva radnih mjesta. | Semantičko podudaranje koristeći namjeru izvedenu iz LLM‑a i provenance graf znanja. |
| **Neuravnoteženost opterećenja** – Neki vlasnici su preopterećeni, dok drugi ništa ne rade. | Ručno praćenje opterećenja. | Raspoređivač pojačano‑učenje koji izjednačava napor po cijelom timu. |
| **Auditabilnost** – Nema traga zašto je odabran određeni vlasnik. | Ad‑hoc bilješke. | Nepromenjivi zapisnik usmjeravanja pohranjen u provenance ledgeru. |

Rješavanjem ovih izazova, usmjerivački motor postaje ključna prva linija obrane u lancu usklađenosti, osiguravajući da svaki odgovor započne svoje putovanje u pravim rukama.

---

## Arhitektonski pregled

Usmjerivački motor je izgrađen kao **mikro‑servis** koji se priključuje na postojeći hub upitnika Procurize‑a. Donosimo visokorazinski dijagram toka podataka.

```mermaid
graph LR
    A["Dolazni upitnik (PDF/JSON)"] --> B["Upravljanje AI dokumentom"]
    B --> C["Semantičko razbijanje i izvlačenje namjere"]
    C --> D["Upit na grafu stručnosti"]
    D --> E["Raspoređivač temeljen na pojačaju učenju"]
    E --> F["Obavijest o dodjeli (Slack/E‑mail)"]
    F --> G["Radno okruženje za pregled Procurize"]
    G --> H["Zapis revizije (nepromjenjivi ledger)"]
```

*Sve oznake čvorova su navedene u navodnicima kako zahtijeva sintaksa Mermaid.*

### Ključne komponente

1. **Upravljanje AI dokumentom** – Koristi OCR i strukturirane parsere za pretvaranje PDF‑ova, Word dokumenata ili JSON‑ova u normalizirani tekstualni format.  
2. **Semantičko razbijanje i izvlačenje namjere** – LLM (npr. GPT‑4o) segmentira upitnik u logične sekcije (npr. “Čuvanje podataka”, “Odgovor na incidente”) i generira namjenske embeddinge.  
3. **Graf stručnosti** – Graf‑baza podataka (Neo4j ili TigerGraph) pohranjuje čvorove koji predstavljaju zaposlenike, njihove certifikate, prethodno odgovorene sekcije i ocjene povjerenja. Veze bilježe domene stručnosti, povijest opterećenja i regulatorične specijalnosti.  
4. **Raspoređivač pojačano‑učenje** – Model politike‑gradijenta promatra ishode usmjeravanja (stopa prihvaćanja, vrijeme obrade, ocjena kvalitete) i iterativno poboljšava politiku dodjele.  
5. **Sloj obavijesti o dodjeli** – Integrira se s kolaboracijskim alatima (Slack, Microsoft Teams, e‑mail) i ažurira UI Procurize‑a u stvarnom vremenu.  
6. **Zapis revizije** – Zapisuje nepromjenjiv zapis u ledger „append‑only“ (npr. blockchain‑temeljeni ili AWS QLDB) za revizore usklađenosti.

---

## Korak‑po‑korak: Kako motor usmjerava upitnik

### 1. Ingestija i normalizacija
- Datoteka upitnika se učitava u Procurize.  
- AI dokumenta izvlači sirovi tekst, očuvavajući hijerarhijske oznake (sekcije, podsekcije).  
- Pohranjuje se kontrolna suma za kasniju provjeru integriteta.

### 2. Izvlačenje namjere
- LLM prima svaku sekciju i vraća:
  - **Naslov sekcije** (standardiziran)
  - **Regulatorni kontekst** (SOC 2, ISO 27001, GDPR, itd.)
  - **Embedding s težinom povjerenja** (vektorska reprezentacija)

### 3. Upit na graf stručnosti
- Embedding vektor se uspoređuje s grafom stručnosti koristeći kosinusnu sličnost.  
- Upit također filtrira po:
  - **Trenutnom opterećenju** (zadaci dodijeljeni u posljednjih 24 h)  
  - **Nedavnoj stopi uspjeha** (odgovori koji su prošli reviziju)  
  - **Opsegu usklađenosti** (npr. samo članovi tima s GDPR certifikatom za sekcije privatnosti)

### 4. Odluka raspoređivača
- RL raspoređivač prima skup kandidata i odabire onog koji maksimizira očekivanu nagradu:
  \[
  R = \alpha \times \text{Brzina} + \beta \times \text{Kvaliteta} - \gamma \times \text{Opterećenje}
  \]
- Parametri (α, β, γ) se podešavaju po politici organizacije (npr. prioritet brzine za deal‑ove s kratkim rokovima).

### 5. Obavijest i prihvaćanje
- Odabrani vlasnik prima push obavijest s izravnim linkom na sekciju u Procurize‑u.  
- Prozor prihvaćanja (zadano 15 min) omogućuje vlasniku da odbije i pokrene rezervni odabir.

### 6. Zapis audita
- Svaka odluka, zajedno s embeddingom i snapshotom upita na graf, zapisana je u nepromjenjivi ledger.  
- Revizori mogu naknadno reproducirati logiku usmjeravanja kako bi provjerili usklađenost s internim SLA‑ovima.

---

## AI modeli u pozadini

| Model | Uloga | Zašto je prikladan |
|-------|-------|--------------------|
| **GPT‑4o** (ili sličan) | Izvlačenje namjere, sažimanje prirodnog jezika | Najnovije razumijevanje regulatornog jezika; few‑shot prompting smanjuje potrebu za finim podešavanjem. |
| **Sentence‑Transformer (SBERT)** | Generiranje embeddinga za pretragu sličnosti | Proizvodi gusti vektori koji balansiraju semantičku dubinu i brzinu dohvaćanja. |
| **Graph Neural Network (GNN)** | Propagacija ocjena stručnosti kroz graf | Hvata višestruke veze (npr. “Ivan → vodio PCI‑DSS reviziju → poznaje enkripcijske standarde”). |
| **Policy Gradient RL (Proximal Policy Optimization)** | Optimizacija politike usmjeravanja u real‑timeu | Rukuje nestacionarnim okruženjem gdje se opterećenje i stručnost mijenjaju svakodnevno. |

Svi modeli se posluju putem **model‑as‑a‑service** sloja (npr. NVIDIA Triton ili TensorFlow Serving) kako bi se osiguralo nisko kašnjenje (<200 ms po inferenciji).

---

## Integracija s postojećim Procurement workflow‑ima

1. **API ugovor** – Router izlaže REST endpoint (`/api/v1/route`) koji prima normalizirani JSON upitnika.  
2. **Webhooks** – UI Procurize‑a registrira webhook koji se aktivira na događaj “upitnik učitan”.  
3. **Sinkronizacija profila korisnika** – HRIS (Workday, BambooHR) sinkronizira atribute zaposlenika u graf stručnosti noćno.  
4. **Dashboard usklađenosti** – Metrike usmjeravanja (prosječna latencija, stopa uspjeha) vizualizirane su uz postojeće metrike kvalitete odgovora.  
5. **Sigurnost** – Sav promet je osiguran mutual TLS‑om; podaci u mirovanju šifrirani su uz ključeve upravljane od strane kupca.

---

## Mjerljiva korist

| Metrička | Prije motora usmjeravanja | Nakon implementacije (3 mjeseca) |
|----------|---------------------------|----------------------------------|
| **Prosječna latencija dodjele** | 4,2 h | 3,5 min |
| **Kvaliteta prvog odgovora** (0‑100) | 71 | 88 |
| **Događaji preopterećenja vlasnika** | 12 mjesečno | 1 mjesečno |
| **Vrijeme dohvaćanja audit traila** | 2 dana (ručno) | <5 sekundi (automatizirano) |
| **Zadovoljstvo korisnika (NPS)** | 38 | 71 |

Podaci su bazirani na ranim korisnicima u fintech i health‑tech sektorima, gdje je brzina usklađenosti ključna konkurentska prednost.

---

## Plan implementacije za poduzeća

1. **Pilot faza (2 tjedna)**  
   - Povežite jedan proizvodni tim s usmjerivačem.  
   - Definirajte atribute stručnosti (certifikati, prethodni ID‑ovi upitnika).  
   - Prikupite osnovne metrike.  

2. **Kalibracija modela (4 tjedna)**  
   - Fino podešavanje prompt‑biblioteke LLM‑a za specifičnu terminologiju.  
   - Trening GNN‑a na povijesnim parovima odgovor‑vlasnik.  
   - A/B testiranje funkcija nagrade RL‑a.  

3. **Potpuna implementacija (8 tjedna)**  
   - Proširite na sve poslovne jedinice.  
   - Aktivirajte rezervni "Compliance Ops" pool za rubne slučajeve.  
   - Integrirajte nepromjenjivi ledger s postojećim audit platformama (ServiceNow, SAP GRC).  

4. **Kontinuirano poboljšanje**  
   - Tjedni update‑i RL modela.  
   - Kvartalna osvježavanja grafa stručnosti iz HRIS‑a i internih portala certifikata.  
   - Kvartalni sigurnosni pregledi infrastrukture za posluživanje modela.  

---

## Smjerovi za budućnost

- **Federirani grafovi stručnosti** – Dijeljenje anonimnih signala stručnosti kroz ekosustave partnera uz očuvanje privatnosti.  
- **Zero‑Knowledge Proof validacija** – Dokazivanje da odluka usmjeravanja poštuje politike bez otkrivanja podataka.  
- **Višejezično usmjeravanje** – Proširenje LLM‑ovog izvlačenja namjere na 30+ jezika, omogućujući globalnim timovima da primaju zadatke na svom materinjem jeziku.  
- **Explainable AI overlay** – Automatsko generiranje razumljivih obrazloženja (“Ivan je izabran jer je autor najnovije GDPR politike čuvanja podataka”).  

Ove istraživačke linije obećavaju transformirati usmjerivački motor iz jednostavnog alata za dodjelu u strateški centar inteligencije usklađenosti.

---

## Zaključak

Sustav za usmjeravanje AI-a temeljen na kontekstu od Procurize‑a pokazuje kako generativna AI, graf analitika i pojačano učenje mogu konvergirati kako bi automatizirali jedan od najradnijih koraka u upravljanju sigurnosnim upitnicima. Dostavljanjem trenutnih, stručnosti‑usklađenih zadataka, organizacije smanjuju izloženost rizicima, ubrzavaju brzinu sklapanja poslova i održavaju transparentan audit trail—kritične sposobnosti u eri u kojoj je brzina usklađenosti tržišna prednost.

Implementacija motora zahtijeva pažljivu integraciju, kvalitetu podataka i kontinuirano upravljanje modelima, ali nagrada—mjereno u minutama ušteđenim, većoj kvaliteti odgovora i jačoj auditabilnosti— opravdava ulaganje. Kako regulatorna okolina evoluira, adaptivna petlja učenja usmjerivača osigurava da poduzeća ostanu korak ispred, pretvarajući usklađenost iz uskog grla u konkurentsku prednost.

---

## <span class='highlight-content'>Pogledajte</span> također

- https://procurize.com/blog/ai-powered-compliance-playbook-generation  
- https://www.owasp.org/index.php/Threat_Modeling_and_Risk_Management  
- https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2022/NIST.IR.8399.pdf  
- https://raftlabs.com/blog/knowledge-graph-for-compliance-automation