
# Iskorištavanje analize sentimenta AI za predviđanje rizika upitnika dobavljača

U brzo mijenjajućem okruženju SaaS sigurnosti i usklađenosti, dobavljači su preplavljeni upitnicima koji se kreću od kratkih „Da/Ne“ provjera do opsežnih narativnih zahtjeva. Dok platforme poput Procurize već izvrsno automatiziraju generiranje odgovora, prikupljanje dokaza i održavanje revizijskih tragova, pojavljuje se nova granica: **analiza sentimenta vođena AI‑jem** teksta upitnika. Tumačeći ton, samopouzdanje i suptilne naznake ugrađene u slobodne odgovore, organizacije mogu predvidjeti temeljne rizike prije nego što se ostvare, učinkovitije rasporediti resurse za sanaciju i na kraju skratiti prodajni ciklus.

> **Zašto je sentiment važan** – Odgovor dobavljača koji zvuči „samouvjereno“, a sadrži izrazivanje nesigurnosti („mi *vjerujemo* da je kontrola dovoljna”) često signalizira prazninu u usklađenosti koju bi jednostavno podudaranje ključnih riječi propustilo. Analiza sentimenta pretvara ove jezične nijanse u kvantitativne ocjene rizika, izravno ih prosljeđujući downstream radnim tokovima upravljanja rizikom.

U nastavku detaljno razmatramo tehničku arhitekturu, praktične korake implementacije i poslovni učinak integracije analitike sentimenta u platformu za automatizaciju upitnika.

---

## 1. Od teksta do rizika: Osnovni koncept

Tradicionalna automatizacija upitnika oslanja se na **pravila‑temeljeno mapiranje** (npr. „Ako je kontrola X prisutna, odgovori ‘Da’”). Analiza sentimenta dodaje **probabilistički sloj** koji procjenjuje:

| Dimenzija      | Što hvata                              | Primjer |
|----------------|----------------------------------------|----------|
| **Samopouzdanje** | Stupanj izražene sigurnosti            | „Mi smo **sigurni** da je enkripcija primijenjena.” vs. „Mi **mislim** da je enkripcija primijenjena.” |
| **Negacija**      | Prisustvo negativnih kvalifikatora      | „Mi **ne** pohranjujemo podatke u običnom tekstu.” |
| **Ton rizika**    | Opći jezik rizika (npr. „visoki‑rizik“, „kritično”) | „Ovo je **kritična** ranjivost.” |
| **Temporalna oznaka** | Indikacije vremenskog okvira (budući naspram sadašnjeg) | „Mi **planiramo** uvesti MFA do Q4.” |

Svaka dimenzija pretvara se u **numeričku značajku** (raspon 0‑1). Ponderirana agregacija proizvodi **Ocjenu Rizika Sentimenta (SRS)** po odgovoru, koja se potom podiže na razinu cijelog upitnika.

---

## 2. Arhitektonski plan

Dolje je prikazan visokorazinski Mermaid diagram koji ilustrira kako se analiza sentimenta uklapa u postojeći Procurize radni tok.

```mermaid
graph TD
    A[Dolazni upitnik] --> B[Generiranje nacrta odgovora (LLM)]
    B --> C[Modul za preuzimanje dokaza]
    C --> D[Nacrt pregleda & suradnje]
    D --> E[Analizator sentimenta]
    E --> F[Ocjena rizika sentimenta (SRS)]
    F --> G[Motor za prioritetizaciju rizika]
    G --> H[Kontrolna ploča s akcijskim uvidima]
    H --> I[Automatsko dodjeljivanje zadataka]
    I --> J[Sanacija & ažuriranje dokaza]
    J --> K[Revizijski trag & izvještaj usklađenosti]
```

**Ključne komponente:**

1. **Analizator sentimenta** – koristi fino podešeni transformer (npr. RoBERTa‑Sentiment) na domeni‑specifičnim podacima.  
2. **SRS motor** – normalizira i ponderira dimenzije sentimenta.  
3. **Motor za prioritetizaciju rizika** – kombinira SRS s postojećim modelima rizika (npr. GNN‑temeljena atribucija dokaza) kako bi izložio stavke visoke važnosti.  
4. **Kontrolna ploča** – vizualizira toplinske karte rizika, intervale pouzdanosti i trendove kroz vrijeme.

---

## 3. Izgradnja modela sentimenta

### 3.1 Prikupljanje podataka

| Izvor                     | Sadržaj                               | Oznaka |
|---------------------------|---------------------------------------|--------|
| Povijesni odgovori na upitnike | Slobodni tekst iz prošlih revizija      | Ljudski anotatori označavaju Samopouzdanje (Visoko/Srednje/Nisko), Negaciju, Ton rizika |
| Dokumenti sigurnosnih politika | Formalni jezik za referencu           | Automatsko izdvajanje terminologije domene |
| Vanjski blogovi o usklađenosti | Diskusije o rizicima iz stvarnog svijeta | Slaba supervizija za proširenje skupa oznaka |

Skup podataka od **≈30 k označenih isječaka odgovora** pokazao se dovoljanim za fino podešavanje.

### 3.2 Fino podešavanje modela

```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    "roberta-base",
    num_labels=4  # Samopouzdanje, Negacija, Ton rizika, Temporalna oznaka
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=TrainingArguments(
        output_dir="./sentiment_model",
        per_device_train_batch_size=32,
        num_train_epochs=3,
        evaluation_strategy="epoch",
        learning_rate=2e-5,
    ),
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)
trainer.train()
```

Model vraća četiri logita, od kojih se svaki prolazi kroz sigmoid kako bi se dobile vjerojatnosti.

### 3.3 Logika ocjenjivanja

```python
def compute_srs(probabilities, weights):
    """
    probabilities: dict s ključevima ['conf', 'neg', 'tone', 'temp']
    weights: faktori važnosti specifični za domenu
    """
    score = sum(probabilities[k] * weights.get(k, 1.0) for k in probabilities)
    return round(score, 3)  # Skala 0‑1
```

Ponderi se mogu prilagoditi po regulatornom okviru (npr. GDPR može dati veću težinu „Temporalnoj oznaci“ za obveze čuvanja podataka).

---

## 4. Integracija s Procurize‑om

### 4.1 Webhook API

Procurize već izlaže **Webhook** nakon koraka „Pregled nacrta“. Dodavanjem novog pretplatnika:

```json
POST /webhooks/sentiment
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-1122-001",
  "answers": [
    {"question_id": "Q1", "text": "Mi smo sigurni..."},
    {"question_id": "Q2", "text": "Planiramo uvesti..."}
  ]
}
```

Usluga sentimenta vraća:

```json
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-1122-001",
  "srs_per_answer": {"Q1": 0.78, "Q2": 0.45},
  "overall_srs": 0.62,
  "risk_flags": ["Nisko samopouzdanje kod kontrole enkripcije"]
}
```

### 4.2 Poboljšanja UI‑ja

- **Preklapanje toplinskog mapa** na popisu upitnika, obojeno prema ukupnoj SRS ocjeni.  
- **In‑line oznake rizika** pored svakog odgovora, s tooltipom koji objašnjava pogone sentimenta.  
- **Batch izvoz** za revizore da pregledaju označene stavke.

---

## 5. Poslovni učinak: Kvantificirane prednosti

| Metrika | Prije sentimenta (referentno) | Nakon integracije sentimenta | Δ Poboljšanje |
|---------|-------------------------------|------------------------------|----------------|
| Prosječno trajanje upitnika | 12 dana | 9 dana | **–25 %** |
| Ručni rework zbog dvosmislenih odgovora | 18 % | 7 % | **–61 %** |
| Vrijeme sanacije visokorizičnih odgovora | 5 dana | 3 dana | **–40 %** |
| Ocjena zadovoljstva revizora (1‑10) | 7.2 | 8.6 | **+20 %** |

Tvrtke koje su usvojile sentimentni sloj izvijestile su o **bržem zaključivanju ugovora** jer su prodajni timovi mogli proaktivno rješavati visokorizične brige, umjesto da to rade tek nakon revizijskog stupnja.

---

## 6. Praktični vodič za implementaciju

### Korak 1: Procjena početnog stanja
- Izvezite uzorak recentnih odgovora na upitnike.  
- Provedite **ručnu reviziju sentimenta** kako biste identificirali uobičajene obrasce hedžiranja.

### Korak 2: Deploy modela
- Deployajte fino podešeni model kao **serverless funkciju** (AWS Lambda ili Google Cloud Functions) s ciljanim latencijom < 200 ms po odgovoru.  
- Postavite **monitoring za drift** (npr. iznenadni porast ocjena niskog samopouzdanja).

### Korak 3: Konfigurirajte ponderiranje rizika
- Radite s voditeljima usklađenosti kako biste definirali **matrice pondera po okvirima** ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)).

### Korak 4: Proširite radne tokove Procurize‑a
- Dodajte pretplatu na sentimentni webhook.  
- Prilagodite widgete kontrolne ploče da prikazuju SRS toplinske karte.

### Korak 5: Ciklus kontinuiranog učenja
- Zabilježite povratne informacije revizora (npr. „lažni pozitivac“ kod oznake rizika) i upotrijebite ih kao dodatni set podataka za trening.  
- Planirajte **kvartalno retreniranje** kako biste inkorporirali nove regulatorne izraze.

---

## 7. Napredne teme

### 7.1 Višejezični sentiment
Mnogi SaaS dobavljači djeluju globalno; proširenje analize sentimenta na **španjolski, njemački i mandarinski** zahtijeva višestruke transformere (npr. XLM‑R). Fino podešavanje na prevedenim skupovima odgovora uz očuvanje terminologije domene.

### 7.2 Spoj s Knowledge Graph‑om
Kombinirajte SRS s **Knowledge Graphom usklađenosti (CKG)** koji povezuje kontrole, politike i dokaze. Težina bridova može se prilagoditi na temelju ocjene sentimenta, čineći graf **svjestanim rizika**. Ova sinergija omogućuje **graf‑neuronske‑mrežne (GNN)** modele da prioritetiziraju preuzimanje dokaza za odgovore niskog samopouzdanja.

### 7.3 Explainable AI (XAI) za sentiment
Implementirajte **SHAP** ili **LIME** kako biste istaknuli koje riječi su utjecale na ocjenu samopouzdanja. Prikažite to u UI‑ju kao **istaknute tokene**, dajući recenzentima transparentnost i jačajući povjerenje u AI sustav.

---

## 8. Rizici i mitigacije

| Rizik | Opis | Mitigacija |
|-------|------|------------|
| **Pristranost modela** | Prekomjerno oslanjanje na trening podatke može pogrešno interpretirati žargon specifičan za industriju. | Periodične revizije pristranosti; uključivanje raznolike leksike dobavljača. |
| **Lažni pozitivci** | Označavanje niskorizičnih odgovora kao visokorizičnih može trošiti resurse. | Podesivi pragovi; ljudska provjera u petlji. |
| **Prekomjerna regulatorna provjera** | Regulatori mogu postaviti pitanje AI‑generiranih procjena rizika. | Pružanje potpunih revizijskih zapisa i XAI objašnjenja. |
| **Skalabilnost** | Velike poduzeća mogu istovremeno poslati tisuće odgovora. | Autoskaliranje inferencijskog sloja; grupiranje API poziva. |

---

## 9. Pogled u budućnost

Kako **RegTech** sazrijeva, analiza sentimenta je spremna postati standardni komponenta compliance platformi. Očekivani razvoj uključuje:

1. **Integraciju real‑time regulatornih feed‑ova** – automatsko ažuriranje sentimentnih vokabulara s novim zakonskim jezikom.  
2. **Prediktivne karte rizika** – kombiniranje trendova sentimenta s povijesnim podacima o proboju kako bi se predvidjeli budući izazovi usklađenosti.  
3. **Zero‑knowledge verifikaciju** – korištenje homomorfne enkripcije kako bi se ocjenjivanje sentimenta odvijalo na enkriptiranom tekstu, čuvajući povjerljivost dobavljača.

Ugradnjom inteligencije sentimenta danas, organizacije ne samo da **smanjuju ručni napor**, već i **stvaraju konkurentsku prednost** – mogu odgovarati na upitnike s povjerenjem, brzinom i demonstrabilnom svjesnošću rizika.

---

## 10. Zaključak

Analiza sentimenta vođena AI‑jem pretvara sirove tekstualne podatke u sigurnosnim upitnicima u djelotvorne signale rizika. Kada se čvrsto integrira s automatizacijskim čvorištem poput Procurize‑a, omogućuje timovima za sigurnost i pravne poslove da:

- Otkrivaju skrivenu nesigurnost ranije.  
- Prioritetiziraju sanaciju prije nego što revizori podignu prigovor.  
- Transparentno komuniciraju razine rizika dionicima.

Rezultat je **proaktivna postura usklađenosti** koja ubrzava brzinu sklapanja poslova, štiti od regulatornih kazni i gradi trajno povjerenje kod kupaca.