
# Modeliranje regulatorne namjere u stvarnom vremenu za adaptivnu automatizaciju upitnika

U današnjem hiper‑povezanom SaaS ekosustavu, sigurnosni upitnici i revizije usklađenosti više nisu statični obrasci koje pravni tim ispuni jednom godišnje. Propisi poput [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) i sveprisutnijih AI‑specifičnih okvira razvijaju se **svakog sata**. Tradicionalni pristup „dokumentiraj‑jednom‑iskoristi‑kasnije“ brzo postaje rizik.  

**Procurize** je uveo revolucionarnu mogućnost: **Regulatory Intent Modeling (RIM)**. Kombiniranjem velikih jezičnih modela, vremenski orijentiranih graf‑neuronskih mreža i kontinuiranih regulatornih feedova, RIM prevodi *semantičku namjeru* novog propisa u akcijske ažurirane dokaze **u stvarnom vremenu**. Ovaj članak razrađuje tehnološki stack, radni tok i konkretne poslovne rezultate za timove za sigurnost i usklađenost.

---  

## Zašto je modeliranje namjere važno

| Izazov | Tradicionalni pristup | Rješenje temeljeno na namjeri |
|--------|----------------------|-------------------------------|
| **Regulation drift** – nove klauzule pojavljuju se između revizijskih ciklusa. | Ručni pregled politika svakog tromjesečja. | Trenutno otkrivanje i usklađivanje. |
| **Nejasan jezik** – „razumne sigurnosne mjere.“ | Pravna interpretacija pohranjena u statičkim dokumentima. | AI izvlači namjeru i povezuje je s konkretnim kontrolama. |
| **Preklapanje okvira** – ISO 27001 vs. SOC 2. | Ručne tablice križnih veza. | Jedinstveni graf namjere normalizira pojmove. |
| **Vrijeme odgovora** – dani za ažuriranje odgovora na upitniku. | Ručno uređivanje + odobrenje dionika. | Sekunde za automatsko ažuriranje odgovora. |

Modeliranje namjere pomiče fokus s *onoga što propis kaže* na *što želi postići* — privatnost, ublažavanje rizika, integritet podataka i sl. Ovaj semantički pristup omogućuje automatiziranim sustavima da rezoniraju, prioritetiziraju i generiraju dokaze koji su u skladu s ciljevima regulatore, a ne samo s doslovnim tekstom.

---  

## Arhitektura modeliranja namjere u stvarnom vremenu

Ispod je visokoravni Mermaid dijagram koji prikazuje tok podataka od ingestije regulatornog feeda do generiranja odgovora na upitnik.

```mermaid
flowchart TD
    A["Regulatorni feed API"] --> B["Pohrana sirovih dokumenata"]
    B --> C["Pravni NLP parser"]
    C --> D["Motor za izdvajanje namjere"]
    D --> E["Vremenski graf znanja (TKG)"]
    E --> F["Usluga mapiranja dokaza"]
    F --> G["Motor za odgovore na upitnik"]
    G --> H["Procurize UI / API"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Regulatorni feed API
*Izvori*: Službeni list EU, publikacije US SEC‑a, tehnički odbori ISO‑a, industrijski konsorciji.  
Feedove povlačimo **svakih 5 minuta**, parsirajući ih kao JSON‑LD radi uniformnosti.

### 2. Pohrana sirovih dokumenata
Verzionirani objektni store (npr. MinIO) čuva originalne PDF‑ove, XML‑ove i HTML stranice. Neizmjenjivi snapshoti omogućuju auditabilnost.

### 3. Pravni NLP parser
Hibridna cjevovod:
- **OCR + LayoutLMv3** za skenirane PDF‑ove.  
- **Segmentacija klauzula** uz fino podešeni BERT model.  
- **Prepoznavanje imenovanih entiteta** usmjereno na pravne entitete (npr. “data controller”, “risk‑based approach”).

### 4. Motor za izdvajanje namjere
Izgrađen na **GPT‑4‑Turbo** s prilagođenim sistemskim promptom koji tjerа model da odgovori:
> “Koji je osnovni cilj regulatore? Navedi konkretne akcije usklađenosti koje zadovoljavaju ovu namjeru.”

Rezultati se pohranjuju kao strukturirane **Izjave o namjeri** (npr. `{"objective":"protect personal data","actions":["encryption at rest","access control","audit logging"]}`).

### 5. Vremenski graf znanja (TKG)
**Graf‑neuronska mreža (GNN)** s vremenski osjetljivim bridovima bilježi odnose između:
- Propisi → Izjave o namjeri  
- Izjave o namjeri ↔ Kontrole (mapirane iz internih politika)  
- Kontrole ↔ Dokazi (npr. skeniranih izvještaja, logova)

TKG se kontinuirano ažurira, čuvajući historijske verzije za revizijske audite.

### 6. Usluga mapiranja dokaza
Korištenjem **graf‑ugrađenih vektora**, usluga pronalazi **najprikladniji dokaz** za svaku akciju namjere. Ako dokaz ne postoji, sustav aktivira **AI‑generirani draft dokaza** (npr. odlomak politike ili plan otklanjanja).

### 7. Motor za odgovore na upitnik
Kad se otvori sigurnosni upitnik, motor:
1. Dohvaća relevantne ID‑ove propisa.  
2. Upituje TKG za povezane namjere.  
3. Preuzima mapirane dokaze.  
4. Formatira odgovore prema shemi upitnika (JSON, CSV ili markdown).

Svi koraci traju **2‑3 sekunde**.

---  

## Kako RIM nadograđuje postojeće funkcionalnosti Procurizea

| Postojeća funkcionalnost | RIM ekstenzija | Prednost |
|--------------------------|----------------|----------|
| **Dodjeljivanje zadataka** | Automatsko dodjeljivanje “Pregled namjere” ticketa pri otkrivanju nove namjere. | Smanjuje ručnu trižu. |
| **Niti komentara** | AI‑predloženi komentar opravdanja povezan s izjavama o namjeri. | Poboljšava porijeklo odgovora. |
| **Integracije alata** | Povezuje se s CI/CD pipeline‑ovima za dohvaćanje najnovijih skeniranih artefakata kao dokaza. | Održava dokaze svježima. |
| **Auditni trag** | Snapshoti TKG‑a su verzionirani i potpisani SHA‑256 hash‑ovima. | Jamči nepromjenjivost. |

---  

## Stvarni učinak: Kvantitativni pregled

| Mjerilo | Prije RIM | Nakon RIM (3 mjeseca) |
|---------|-----------|------------------------|
| Prosječno vrijeme obrade upitnika | 4,2 dana | 3,5 sata |
| Ručni napor za reviziju politika | 48 sati / tromjesečje | 8 sati / tromjesečje |
| Incidenti „drift“ usklađenosti | 7 godišnje | 0 (detektirano i otklonjeno automatski) |
| Stopa prolaza revizije (prvi pokušaj) | 78 % | 97 % |
| Zadovoljstvo dionika (NPS) | 32 | 71 |

Pilot kod srednje veličine SaaS pružatelja (≈ 150 zaposlenika) donio je uštedu od otprilike **120 000 USD** godišnje u smanjenju ručnog rada, dok je veća stopa prolaza audita smanjila rizik od kazni i ugovornih penalizacija.

---  

## Implementacija RIM‑a: Vodič korak po korak

### Korak 1 – Omogući Regulatorni feed konektor  
1. Idi na **Settings → Integrations → Regulatory Feeds**.  
2. Dodaj URL‑ove regulatornih izvora koje pratiš.  
3. Postavi interval povlačenja (zadano je 5 minuta).

### Korak 2 – Treniraj motor za izdvajanje namjere  
1. (Opcionalno) Učitaj mali korpus anotiranih klauzula za veću točnost.  
2. Klikni **Train**; sustav koristi few‑shot pristup s GPT‑4‑Turbo.  
3. Prati **Intent Validation Dashboard** za prikaz povjerenja.

### Korak 3 – Mapiraj interne kontrole na akcije namjere  
1. U **Control Library** označi svaku kontrolu visokim razinama kategorija namjere (npr. “Data Confidentiality”).  
2. Pokreni **Auto‑Link**; TKG će predložiti veze na temelju tekstualne sličnosti.

### Korak 4 – Poveži izvore dokaza  
1. Spoji svoj **Artifact Store** (npr. CloudWatch logove, S3 bucket‑e).  
2. Definiraj **Evidence Templates** koji specificiraju kako prikazati logove, skenove ili odlomke politika.

### Korak 5 – Aktiviraj motor za odgovore u stvarnom vremenu  
1. Otvori upitnik i klikni **Enable AI Assist**.  
2. Sustav će dohvatiti relevantne namjere i automatski popuniti odgovore.  
3. Pregledaj, po želji dodaj dodatne napomene i **Submit**.

---  

## Sigurnost i upravljanje

| Briga | Ublažavanje |
|-------|------------|
| **Halucinacije modela** | Prag povjerenja (zadano ≥ 0.85) prije automatske upotrebe; ljudska provjera. |
| **Curanje podataka** | Sva obrada odvija se unutar **Confidential Computing enclaave**; privremeni embeddingi su enkriptirani u mirovanju. |
| **Usklađenost AI‑a** | RIM je sam logiran u **audit‑ready ledger** (podržan blockchainom). |
| **Kontrola verzija** | Svaka verzija namjere je neizmjenjiva; moguće je vratiti se na bilo koju prethodnu verziju. |

---  

## Budući planovi

1. **Federativno učenje namjere** – anonimno dijeljenje grafova namjera među organizacijama kako bi se ubrzalo rano otkrivanje novih regulatornih trendova.  
2. **Overlay objašnjive AI** – vizualizacija **zašto** određena namjera vodi do konkretne kontrole koristeći heatmapove pažnje.  
3. **Integracija Zero‑Knowledge Proofa** – dokazivanje regulatorima da odgovori zadovoljavaju namjeru **bez otkrivanja** osjetljivih dokaza.  

---  

## Zaključak

Regulatorna **namjera** predstavlja ključni nedostajući segment koji pretvara statične okvire usklađenosti u žive, adaptivne sustave. Modeliranje namjere u stvarnom vremenu koje nudi Procurize omogućuje timovima za sigurnost da predostanu legislativnim promjenama, smanje ručni rad i održe kontinuiranu audit‑pripremljenost. Ugradnjom semantičkog razumijevanja izravno u životni ciklus upitnika, organizacije napokon mogu odgovoriti na pitanje koje je najvažnije:

> *„Ispunjavamo li cilj regulatore, danas i sutra?“*

---  

## Pogledajte i
- [Understanding Temporal Knowledge Graphs for Compliance](https://medium.com/@ai-compliance/temporal-knowledge-graphs-4f1d2c) – „Razumijevanje vremenskih graf‑ova znanja za usklađenost“  
- [Confidential Computing in AI Workloads](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-193/final) – „Povjerljivo računalstvo u AI radnim opterećenjima“