
# Motor za prediktivno predviđanje praznina u usklađenosti iskorištava generativnu AI za anticipiranje budućih zahtjeva upitnika

Sigurnosni upitnici razvijaju se nevjerojatnom brzinom. Nove regulative, promjenjivi industrijski standardi i nove prijetnje neprestano dodaju svježe stavke na popis usklađenosti na koji dobavljači moraju odgovoriti. Tradicionalni alati za upravljanje upitnicima reagiraju **nakon** što zahtjev stigne u inbox, što prisiljava pravne i sigurnosne timove da stalno jure za kašnjenjem.

**Motor za prediktivno predviđanje praznina u usklađenosti (PCGFE)** okreće taj paradigm: **predviđa** pitanja koja će se pojaviti u sljedećem tromjesečnom ciklusu revizije i **pre‑generira** povezane dokaze, isječke politika i nacrte odgovora. Na taj način organizacije prelaze s reaktivnog na proaktivni pristup usklađenosti, skraćujući vrijeme obrade i značajno smanjujući rizik od neusklađenosti.

U nastavku prolazimo kroz koncepcijske osnove, tehničku arhitekturu i praktične korake implementacije PCGFE-a na vrhu AI platforme Procurize.

---

## Zašto je prediktivno predviđanje praznina prelomna tehnologija  

1. **Regulatorna brzina** – Standardi poput [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) i novih okvira za zaštitu podataka (npr. AI‑Act, Global Data Protection Regulations) ažuriraju se više puta godišnje. Biti ispred krivulje znači da nećete morati zadnji trenutak trčati po dokaze.  

2. **Rizik usmjeren na dobavljača** – Kupci sve više zahtijevaju **buduća** obećanja o usklađenosti (npr. “Hoćete li zadovoljiti nadolazeću verziju ISO 27701?”). Predviđanje tih obveza jača povjerenje i može biti diferencijator u prodajnim razgovorima.  

3. **Ušteda troškova** – Satovi interne revizije predstavljaju značajan trošak. Predviđanjem praznina timovi mogu rasporediti resurse na kreiranje visokokvalitetnih dokaza umjesto ad‑hoc sastavljanja odgovora.  

4. **Stalna poboljšačka petlja** – Svako predviđanje validira se prema stvarnom sadržaju upitnika, vraća se u model i stvara vrlinu petlju poboljšanja točnosti.  

---

## Pregled arhitekture  

PCGFE se sastoji od četiri čvrsto povezana sloja:

```mermaid
graph TD
    A["Povijesni korpus upitnika"] --> B["Federirani centar za učenje"]
    C["Kanali za promjene regulative"] --> B
    D["Logovi interakcija s dobavljačima"] --> B
    B --> E["Generativni model predviđanja"]
    E --> F["Motor za ocjenu praznina"]
    F --> G["Graf znanja Procurize"]
    G --> H["Skladište pre‑generiranih dokaza"]
    H --> I["Nadzorna ploča za upozorenja u stvarnom vremenu"]
```

* **Povijesni korpus upitnika** – Svi prošli upitnici, odgovori i priloženi dokazi.  
* **Kanali za promjene regulative** – Strukturirani izvori podataka od regulatornih tijela, kojima upravlja tim za usklađenost ili vanjski API‑ji.  
* **Logovi interakcija s dobavljačima** – Evidencija prethodnih angažmana, ocjena rizika i prilagođenih klauzula po klijentu.  
* **Federirani centar za učenje** – Izvođa privatnost‑čuvajućih ažuriranja modela kroz više najemničkih skupova podataka, bez ikakvog premještanja sirovih podataka izvan okruženja najemnika.  
* **Generativni model predviđanja** – Veliki jezični model (LLM) fino podešen na kombiniranom korpusu i uvjetovan regulatornim trendovima.  
* **Motor za ocjenu praznina** – Dodjeljuje vjerojatnosni skor svakoj potencijalnoj budućoj pitanju, rangirajući ih prema utjecaju i vjerojatnosti.  
* **Graf znanja Procurize** – Pohranjuje klauzule politika, dokaze i njihove semantičke odnose.  
* **Skladište pre‑generiranih dokaza** – Čuva nacrte odgovora, mapiranje dokaza i izvatke politika spremne za reviziju.  
* **Nadzorna ploča za upozorenja u stvarnom vremenu** – Vizualizira nadolazeće praznine, upozorava vlasnike i prati napredak otklanjanja.  

---

## Generativni model predviđanja  

U srcu PCGFE‑a leži **cjevovod za dohvat‑potpomognutu generaciju (RAG)**:

1. **Retriever** – Koristi gusto vektorske ugradnje (npr. Sentence‑Transformers) kako bi povukao najrelevantnije povijesne stavke na temelju upita o regulatornoj promjeni.  
2. **Augmentor** – Obogaćuje dohvaćene fragmente metapodacima (regija, verzija, kontrolna familija).  
3. **Generator** – Finu‑podešeni LLaMA‑2‑13B model koji, uvjetovan proširenim kontekstom, stvara popis *kandidata budućih pitanja* i *predložene predloške odgovora*.  

Model se trenira s **ciljem predviđanja sljedećeg pitanja**: svaki povijesni upitnik se kronološki dijeli; model uči predvidjeti sljedeću seriju pitanja na temelju prethodnih. Ovaj cilj oponaša stvarni problem predviđanja i dovodi do snažne temporalne generalizacije.

---

## Federirano učenje za privatnost podataka  

Mnoge tvrtke rade u **multitenantskom** okruženju gdje su podaci upitnika izuzetno osjetljivi. PCGFE zaobilazi rizik od eksfiltracije podataka primjenom **Federiranog prosjekovanja (FedAvg)**:

* Svaki najamnik pokreće lagani klijent za trening koji izračunava gradijentne ažuriranja na svom lokalnom korpusu.  
* Ažuriranja se šifriraju **homomorfnom enkripcijom** prije slanja centralnom agregatoru.  
* Agregator izračunava ponderirani prosjek, stvarajući globalni model koji koristi znanje svih najemnika, a pritom očuva povjerljivost.  

Ovaj pristup također zadovoljava **[GDPR](https://gdpr.eu/)** i **[CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)** zahtjeve, jer se osobni podaci nikada ne napuštaju sigurnu granicu najemnika.

---

## Obogaćivanje grafom znanja  

**Graf znanja Procurize** djeluje kao semantičko poveznico između predviđenih pitanja i postojećih dokaza:

* Čvorovi predstavljaju **klauzule politika**, **kontrolne ciljeve**, **dokazne artefakte** i **referencije regulative**.  
* Rubovi hvataju odnose poput *„ispunjava“*, *„zahtijeva“* i *„proizvodi‑od“*.  

Kada model predviđa novo pitanje, **graf upit** identificira najmanji podgraf koji zadovoljava kontrolnu familiju i automatski povezuje najrelevantniji dokaz. Ako se otkrije praznina (tj. nedostatak dokaza), sustav kreira **radni zadatak** za nadležnu osobu.

---

## Ocjenjivanje u stvarnom vremenu i upozorenja  

**Motor za ocjenu praznina** isporučuje numeričko povjerenje (0‑100) za svako predviđeno pitanje. Skori se vizualiziraju na toplinskoj karti na nadzornoj ploči:

* **Crveno** – Visoka vjerojatnost, visok utjecaj (npr. nadolazeće **procjene rizika AI‑a** propisane **[EU AI Act Compliance](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai)**).  
* **Žuto** – Srednja vjerojatnost ili utjecaj.  
* **Zeleno** – Niska hitnost, ali se i dalje prati radi cjelovitosti.  

Zainteresirane strane primaju **Slack** ili **Microsoft Teams** obavijesti kada praznina u crvenoj zoni prijeđe konfigurabilni prag, osiguravajući da se kreiranje dokaza započne tjednima prije nego što upitnik stigne.

---

## Plan implementacije  

| Faza | Ključni koraci | Trajanje |
|------|----------------|----------|
| **1. Uvoz podataka** | Povezivanje na postojeći repozitorij upitnika, unos regulatornih feed‑ova, konfiguracija federiranih klijenata za učenje. | 4 tjedna |
| **2. Prototip modela** | Trening osnovnog RAG‑a na anonimiziranim podacima, evaluacija točnosti predviđanja sljedećeg pitanja (cilj > 78 %). | 6 tjedana |
| **3. Federirani pipeline** | Postavljanje FedAvg infrastrukture, integracija homomorfne enkripcije, pilot s 2‑3 najemnika. | 8 tjedana |
| **4. Integracija KG** | Proširenje sheme Grafa znanja Procurize, mapiranje predviđenih pitanja na čvorove dokaza, kreiranje automatskog toka radnih zadataka. | 5 tjedana |
| **5. Dashboard i upozorenja** | Izrada toplinske kartice UI‑ja, postavljanje pragova upozorenja, integracija s Slack/Teams. | 3 tjedna |
| **6. Lansiranje u produkciju** | Široka implementacija kod svih najemnika, praćenje KPI‑ja (vrijeme obrte, točnost predviđanja). | Kontinuirano |

Ključni pokazatelji uspješnosti (KPI) za praćenje:

* **Točnost predviđanja** – % predviđenih pitanja koja se pojave u stvarnim upitnicima.  
* **Vrijeme pripreme dokaza** – Dani između kreiranja praznine i finalizacije dokaza.  
* **Smanjenje vremena odgovora** – Prosječni dani ušteđeni po upitniku.  

---

## Opipljive prednosti  

| Prednost | Kvantitativni učinak |
|----------|----------------------|
| **Vrijeme obrte** | ↓ za 45‑70 % (prosječan upitnik odgovoren za < 2 dana). |
| **Rizik revizije** | ↓ za 30 % (manje “nedostajućih dokaza”). |
| **Iskorištavanje timova** | ↑ za 20 % (kreiranje dokaza planirano proaktivno). |
| **Score povjerenja u usklađenost** | ↑ za 15 bodova (izvedeno iz interne risk‑modela). |

Ovi rezultati izvedeni su iz rane adopcije kod pilot klijenata koji su testirali motor na portfelju od 120 upitnika tijekom šest mjeseci.

---

## Izazovi i mitigacije  

1. **Drift modela** – Jezik regulative se mijenja. **Mitigacija:** mjesečni ciklusi ponovnog treniranja i kontinuirani unos podataka iz kanala promjena regulative.  
2. **Osjetljivost podataka za nišne standarde** – Nekoliko okvira ima ograničenu povijesnu bazu. **Mitigacija:** korištenje transfernog učenja iz srodnih standarda i generiranje sintetičkih upitnika.  
3. **Interpretabilnost** – Dionici moraju vjerovati AI‑generiranim predviđanjima. **Mitigacija:** prikazivanje **konteksta dohvaćanja** i **heatmapa pažnje** u nadzornoj ploči, omogućujući ljudsku provjeru.  
4. **Kontaminacija među najemnicima** – Federirano učenje mora garantirati da kontrolne klauzule jednog najemnika ne utječu na drugi. **Mitigacija:** primjena **diferencijalne privatnosti** na klijentskoj strani prije agregacije težina.  

---

## Planovi za budućnost  

* **Prediktivno kreiranje politika** – Proširiti generator kako bi predložio cijele odlomke politika, ne samo odgovore.  
* **Multimodalno izvlačenje dokaza** – Uvesti OCR‑parsing dokumenata za automatsko povezivanje snimaka, arhitekturalnih dijagrama i logova s predviđenim prazninama.  
* **Integracija regulatornog radara** – Povlačiti real‑time obavijesti o zakonodavnim promjenama (npr. feed‑ovi Europskog parlamenta) i automatski prilagođavati vjerojatnosti predviđanja.  
* **Marketplace za modele predviđanja** – Omogućiti vanjskim konzultantima za usklađenost da učitavaju specijalizirane modele koji se najamnicima mogu pretplatiti.  

---

## Zaključak  

**Motor za prediktivno predviđanje praznina u usklađenosti** pretvara usklađenost iz **reaktivnog gašenja požara** u **strategijsku predviđanje**. Ujedinjenjem federiranog učenja, generativne AI i bogato povezanog grafa znanja, organizacije mogu anticipirati sljedeću val sigurnosnih upitnika, unaprijed kreirati dokaze i održavati stalno stanje spremnosti.

U svijetu gdje je jedina konstanta promjena regulatornog okruženja, ostati korak ispred nije samo konkurentska prednost – to je nužnost za preživljavanje ciklusa revizija 2026. i nadalje.