
# Emocionalno svjestan AI asistent za izradu sigurnosnih upitnika u stvarnom vremenu

U brzom svijetu B2B SaaS-a, sigurnosni upitnici postali su čuvar svakog novog ugovora. Tvrtke provode sate pretražujući repozitorije pravila, sastavljajući narativne dokaze i dvaput provjeravajući regulatorne reference. Ipak, cijeli proces ostaje **čovjek‑usmjeren problem** — osobito kada ispitanici osjete pritisak, nesigurnost ili su preplavljeni količinom pitanja.

Predstavljamo **Emocionalno svjesnog AI asistenta (EAAI)**, glasovno‑prvo, senzorno‑emocionalno sučelje koje korisnike vodi kroz ispunjavanje upitnika u stvarnom vremenu. Slušajući ton govornika, otkrivajući znakove stresa i odmah izlažući najrelevantnije odlomke pravila, asistent pretvara stresan ručni zadatak u konverzacijsko iskustvo koje podiže samopouzdanje.

> **Ključno obećanje:** Smanjite vrijeme obrade upitnika za čak 60 % uz povećanje točnosti odgovora i povjerenja dionika.

---

## Zašto je emocija važna u automatizaciji usklađenosti

### 1. Ljudska oklijevanja kao faktor rizika
Kad sigurnosni stručnjak oklijeva, to često znači:

- Nesigurnost u točnu verziju pravila.
- Briga o otkrivanju osjetljivih podataka.
- Preplavljenost pravnim jezikom pitanja.

Ti se trenuci manifestiraju kao vokalni znakovi stresa: viši ton, duža pauza, popunjavajuće riječi („um“, „uh“) ili ubrzani govor. Tradicionalni AI asistenti ignoriraju ove signale, pružajući statične odgovore koji ne rješavaju temeljnu nesigurnost.

### 2. Povjerenje se gradi kroz empatiju
Regulatorni revizori ocjenjuju ne samo sadržaj odgovora, već i **samopouzdanje** iza njih. Empatični asistent koji prilagođava ton i nudi pojašnjenja signalizira zrelu sigurnosnu poziciju i neizravno podiže ocjenu povjerenja dobavljača.

### 3. Povratne petlje u stvarnom vremenu
Hvatanje emocionalnih podataka u trenutku odgovaranja omogućuje **zatvoreni krug učenja**. Asistent može:

- Potaknuti korisnika da pojasni dvosmislene dijelove.
- Predložiti revizije pravila na temelju ponavljajućih uzoraka stresa.
- Prikazati analitiku menadžerima usklađenosti radi poboljšanja dokumentacije.

---

## Osnovna arhitektura Emocionalno svjesnog AI asistenta

EAAI stack kombinira tri stupa:

1. **Snimanje glasa & motor za pretvorbu govora u tekst** – Streaming transkripcija s niskom latencijom i dijarizacijom govornika.
2. **Modul za otkrivanje emocija** – Multimodalna inferencija koristeći akustične značajke (prosodija, ton, energija) i analizu sentimenta prirodnog jezika.
3. **Dohvaćanje pravila & sloj kontekstualnog generiranja** – Retrieval‑augmented generation (RAG) koji povezuje trenutno pitanje s najnovijom verzijom pravila, obogaćeno grafom znanja.

Dolje je prikazan visokorazinski Mermaid dijagram koji ilustrira protok podataka:

```mermaid
graph TD
    A[Glasovni unos korisnika] --> B[Streaming pretvorba govora u tekst]
    B --> C[Tekstualni transkript]
    A --> D[Ekstraktor akustičkih značajki]
    D --> E[Klasifikator emocija]
    C --> F[Parser pitanja]
    F --> G[Pretraga KG pravila]
    G --> H[Relevantni odlomci pravila]
    E --> I[Prilagođivač samopouzdanja]
    H --> J[LLM generator promptova]
    I --> J
    J --> K[Generirani vodič]
    K --> L[Motor glasovnog odgovora]
    L --> A
```

**Objašnjenje čvorova**

- **Klasifikator emocija**: Obučavan na kuriranoj bazi podataka govora vezanog uz usklađenost, daje ocjenu povjerenja (nisko, srednje, visoko) i indikator stresa.
- **Prilagođivač samopouzdanja**: Modulira stil postavljanja pitanja; nisko povjerenje pokreće detaljnija pojašnjenja, visoko povjerenje daje koncizne upute sljedećeg koraka.
- **Pretraga KG pravila**: Koristi dinamički graf znanja koji povezuje sigurnosne standarde ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)), ([ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)) i ([GDPR](https://gdpr.eu/)) s internim artefaktima pravila, osiguravajući najnoviju dokumentaciju.

---

## Korak‑po‑korak tok interakcije

1. **Pozdrav & postavljanje konteksta**  
   “Dobro jutro, Alex. Započnimo SOC 2 upitnik. Pratit ću sve znakove oklijevanja i pomoći vam gdje je potrebno.”

2. **Predstavljanje pitanja**  
   Asistent izgovara i prikazuje prvi upit na ekranu:  
   *“Šifrira li se pohranjeni podaci?”*

3. **Senziranje emocija**  
   - Ako Alex odgovori brzo i samouvjereno, sustav označava **visoko povjerenje** i nastavlja.
   - Ako Alex zastane, koristi popunjavajuće riječi ili se glas podigne, sustav označava **nisko povjerenje**.

4. **Dinamičko pojašnjenje**  
   - **Put niskog povjerenja**: “Primijetio sam kratku pauzu. Želite li vidjeti točan standard šifriranja koji trenutno primjenjujemo?”  
   - Asistent prikazuje odlomak iz **Politike šifriranja v3.2**, ističući algoritam, duljinu ključa i postupke upravljanja.

5. **Generiranje vođenog odgovora**  
   Korištenjem RAG‑a, LLM sastavlja odgovor spreman za usklađenost:  
   *“Svi proizvodni baze podataka šifrirani su na disku korištenjem AES‑256 GCM, uz automatsko rotiranje ključa svakih 90 dana.”*  
   Asistent čita odgovor naglas radi provjere.

6. **Povratna petlja**  
   Nakon svakog odgovora, asistent bilježi podatke o emocijama, omogućujući timu usklađenosti da prati koji dijelovi kontinuirano izazivaju stres, što ukazuje na moguće praznine u dokumentaciji.

---

## Tehnički detalj: Model za otkrivanje emocija

Komponenta za otkrivanje emocija spaja **ekstrakciju prosodičnih značajki** (preko OpenSMILE) s **Transformer‑baziranim enkoderom sentimenta** fino podešenim na privatnoj bazi podataka usklađenosti.

| Značajka | Opis | Tipičan raspon |
|----------|------|----------------|
| Ton (F0) | Temeljna frekvencija glasa | 80‑300 Hz |
| Energija | Glasnoća u dB | 30‑80 dB |
| Brzina govora | Riječi po minuti | 120‑180 wpm |
| Sentiment | Tekstualna polarnost | -1 do +1 |

Binarna klasifikacija (**stres / bez stresa**) proizvodi se s vjerojatnosnom ocjenom. Da bi se smanjili lažni pozitivni rezultati, **temporalni filter** agregira predikcije kroz 2‑sekundni pomični prozor.

```python
def detect_stress(audio_segment, transcript):
    features = extract_prosody(audio_segment)
    sentiment = sentiment_encoder(transcript)
    combined = torch.cat([features, sentiment], dim=-1)
    prob = stress_classifier(combined)
    return prob > 0.65  # prag za "stres"
```

Model se izvršava na **GPU‑akceleriranom inference poslužitelju**, jamčeći latenciju manju od 200 ms po segmentu — ključno za interakciju u stvarnom vremenu.

---

## Prednosti za sigurnosne timove i revizore

| Prednost | Utjecaj |
|----------|---------|
| Brže vrijeme obrade | Prosječno vrijeme ispunjavanja pada s 45 min na 18 min po upitniku |
| Veća točnost | Pogreške smanjene za 42 % zahvaljujući kontekstualnim upitima |
| Analitički uvidi | Mape topline stresa otkrivaju dijelove pravila koji trebaju pojašnjenje |
| Auditable trag | Dnevnici emocija pohranjeni uz verzije odgovora za dokaze usklađenosti |

**Mapa topline stresa** može se vizualizirati u nadzornoj ploči usklađenosti:

```mermaid
pie
    title Distribucija stresa po sekcijama upitnika
    "Šifriranje" : 12
    "Kontrole pristupa" : 25
    "Odgovor na incidente" : 18
    "Zadržavanje podataka" : 9
    "Ostalo" : 36
```

Ovi uvidi omogućuju menadžerima usklađenosti da proaktivno **poboljšaju dokumentaciju**, smanjujući buduću frustraciju pri ispunjavanju upitnika.

---

## Sigurnosni i privatnosni aspekti

Prikupljanje vokalnih podataka o emocijama podiže legitimna pitanja o privatnosti. EAAI se pridržava **principa privatnosti‑by‑design**:

- **Pre‑procesiranje na uređaju**: Početna ekstrakcija akustičkih značajki odvija se lokalno; sirovi audio zapisi ne napuštaju krajnju točku.
- **Privremeno pohranjivanje**: Ocjene emocija čuvaju se 30 dana prije automatskog brisanja, osim ako korisnik ne odobri dulje razdoblje za analitiku.
- **Diferencijalna privatnost**: Agregirani podaci o stresu zamagljeni su kalibriranim šumom, čuvajući pojedinačnu privatnost uz korisne trendove.
- **Usklađenost**: Sustav je u potpunosti kompatibilan s [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) i [ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html) zahtjevima.

---

## Kontrolna lista za implementaciju SaaS dobavljača

1. **Odaberite glasovnu platformu** – Integrirajte s Azure Speech ili Google Cloud Speech‑to‑Text za streaming transkripciju.
2. **Postavite model emocija** – Koristite kontejneriziranu inference uslugu (Docker/Kubernetes) s GPU podrškom.
3. **Izgradite graf znanja pravila** – Povežite standarde s internim dokumentima; osvježavajte ga putem CI pipeline‑a.
4. **Konfigurirajte RAG pipeline** – Kombinirajte vektorske spremišta (npr. Pinecone) s LLM‑ovima (OpenAI GPT‑4 ili Anthropic Claude) za kontekstualno generiranje odgovora.
5. **Uspostavite auditable logging** – Pohranjujte verzije odgovora, ocjene emocija i odlomke pravila u nepromjenjivu knjigu (npr. Hyperledger Fabric).
6. **Edukacija korisnika & pristanak** – Informirajte ispitanike o snimanju glasa i analizi emocija; pribavite izričit pristanak.

--- 

## Budući plan

- **Višejezično otkrivanje emocija** – Proširiti podršku na španjolski, mandarinski i francuski, omogućujući globalnim timovima da iskuse istu empatičnu interakciju.
- **Vizualni emocionalni signali** – Kombinirati analizu mikro‑izraza putem web‑kamere za bogatije multimodalno razumijevanje.
- **Adaptivne biblioteke upita** – Automatski generirati prilagođene skripte pojašnjenja na temelju ponavljajućih praznina u pravilima.
- **Stalna petlja učenja** – Korištenje reinforcement learning‑from‑human‑feedback (RLHF) za fino podešavanje LLM‑ove formulacije usklađenosti kroz vrijeme.

---

## Zaključak

Emocionalno svjestan AI asistent premošćuje jaz između **visokog tempa automatizacije** i **ljudskog elementa** koji ostaje ključan u procesima sigurnosnih upitnika. Slušajući ne samo *što* korisnik kaže, već i *kako* to kaže, asistent donosi:

- Brže i preciznije odgovore usklađenosti.
- Akcijske uvide u jasnoću politika.
- Mjerljiv porast povjerenja dionika.

Za SaaS dobavljače koji žele ostati ispred rapidno evoluirajućeg krajolika usklađenosti, ugradnja empatije u AI nije više luksuz – to je kompetitivna nužnost.