
# Stroj za ocjenu povjerenja u stvarnom vremenu pokretan LLM‑ovima i uživo regulatornim podacima

*U svijetu u kojem svaki upitnik za dobavljače može odlučiti višemilijunski dolar ugovor, brzina i točnost više nisu opcionalni – oni su strateški imperativi.*  

Procurize‑ov modul sljedeće generacije, **Stroj za ocjenu povjerenja u stvarnom vremenu**, spaja generativnu snagu velikih jezičnih modela (LLM‑ova) s kontinuirano osvježavanom strujom regulatornog obavještavanja. Rezultat je **dinamični, kontekst‑svjesni indeks povjerenja** koji se ažurira u trenutku kada se pojavi novo pravilo, standard ili sigurnosni nalaz. U nastavku detaljno razmatramo zašto, što i kako ovog motora, te pokazujemo kako ga integrirati u postojeći tijek usklađenosti.

---

## Table of Contents
1. [Zašto je ocjenjivanje povjerenja u stvarnom vremenu važno](#why-real-time-trust-scoring-matters)  
2. [Osnovni arhitektonski stupovi](#core-architectural-pillars)  
   - Sloj unosa podataka  
   - LLM‑poboljšani sažimatelj dokaza  
   - Adaptivni model ocjenjivanja  
   - Motor revizije i objašnjivosti  
3. [Izgradnja podatkovnog cjevovoda](#building-the-data-pipeline)  
   - Poveznice regulatornih feedova  
   - Document AI za izdvajanje dokaza  
4. [Objašnjenje algoritma ocjenjivanja](#scoring-algorithm-explained)  
5. [Integracija s Procurize Questionnaire Hub‑om](#integration-with-procurize-questionnaire-hub)  
6. [Operativne najbolje prakse](#operational-best-practices)  
7. [Sigurnost, privatnost i usklađenost](#security-privacy-and-compliance-considerations)  
8. [Budući smjerovi: multi‑modalni, federirani i trust‑chain ekstenzije](#future-directions-multi-modal-federated-and-trust-chain-extensions)  
9. [Zaključak](#conclusion)  

---

## Zašto je ocjenjivanje povjerenja u stvarnom vremenu važno

| Bolna točka | Tradicionalni pristup | Prednost ocjenjivanja u stvarnom vremenu |
|------------|----------------------|------------------------------------------|
| **Kašnjenje u vidljivosti rizika** | Mjesečna izvješća, ručna ažuriranja matrice rizika | Trenutačna promjena rizika čim se objavi nova regulativa |
| **Fragmentirani izvori dokaza** | Odvojene tablice, e‑mailovi, silosirne repozitorije | Jedinstveni graf znanja koji povezuje klauzule politika, revizijske zapise i odgovore dobavljača |
| **Subjektivno ocjenjivanje** | Ljudi ocjenjuju rizik, sklonost pristranosti | Objektivne, podatkovno‑vođene ocjene uz objašnjivu umjetnu inteligenciju |
| **Regulatorni drift** | Rijetke vježbe mapiranja pravila, često mjesecima zaostaju | Kontinuirano otkrivanje driftova putem strujnog feeda, automatski prijedlozi za remedijaciju |

Za brze SaaS tvrtke, ove prednosti izravno znače **kraće prodajne cikluse**, **manju opskrbnu politiku usklađenosti** i **povećano povjerenje kupaca**.  

---

## Osnovni arhitektonski stupovi

### 1. Sloj unosa podataka
- **Poveznice regulatornih feedova** povlače uživo ažuriranja od organizacija za standarde (npr. [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR portali) putem RSS‑a, WebHook‑ova ili API‑ja.
- **Document AI cjevovodi** unose dokaze dobavljača (PDF, Word, isječci koda) i pretvaraju ih u strukturirani JSON koristeći OCR, detekciju rasporeda i semantičko označavanje.

### 2. LLM‑poboljšani sažimatelj dokaza
**RAG (retrieval‑augmented generation)** kombinira vektorsku pohranu indeksiranih dokaza s finotreniranim LLM‑om (npr. GPT‑4o). Model generira sažetak za svaku stavku upitnika, uz očuvanje izvora.

### 3. Adaptivni model ocjenjivanja
**Hibridni ansambl** objedinjuje:
- **Determinističke kvote pravila** izvedene iz regulatornih mapiranja (npr. “ISO‑27001 A.12.1 => +0.15”).
- **Probabilističke kvote povjerenja** iz LLM‑ova (koristeći logite na razini tokena za mjerenje sigurnosti).
- **Faktore vremenskog slabljenja** koji veći značaj daju novijim dokazima.

Konačna ocjena povjerenja normalizirana je na raspon od 0 do 1 i osvježava se pri svakom izvršavanju cjevovoda.

### 4. Motor revizije i objašnjivosti
Sve transformacije se zapisuju u nepromjenjivi ledger (po želji potkrijepljen blockchainom). Motor izlaže **XAI toplinske karte** koje ističu koje klauzule, fragmenti dokaza ili regulatorne promjene najviše doprinose određenoj ocjeni.

---

## Izgradnja podatkovnog cjevovoda

Dolje je prikazan visokorazinski Mermaid diagram koji ilustrira protok od sirovih izvora do konačnog indeksa povjerenja.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph Source[ "Data Sources" ]
        R["\"Regulatory RSS/API\""]
        V["\"Vendor Evidence Repo\""]
        S["\"Security Incident Feed\""]
    end

    subgraph Ingestion[ "Ingestion Layer" ]
        C1["\"Feed Collector\""]
        C2["\"Document AI Extractor\""]
    end

    subgraph Knowledge[ "Knowledge Graph" ]
        KG["\"Unified KG\""]
    end

    subgraph Summarizer[ "LLM Summarizer" ]
        RAG["\"RAG Engine\""]
    end

    subgraph Scorer[ "Scoring Engine" ]
        Rules["\"Rule Engine\""]
        Prob["\"LLM Confidence Model\""]
        Decay["\"Temporal Decay\""]
        Combine["\"Ensemble Combiner\""]
    end

    subgraph Audit[ "Audit & Explainability" ]
        Ledger["\"Immutable Ledger\""]
        XAI["\"Explainability UI\""]
    end

    R --> C1 --> KG
    V --> C2 --> KG
    S --> C1 --> KG
    KG --> RAG --> Prob
    Rules --> Combine
    Prob --> Combine
    Decay --> Combine
    Combine --> Ledger
    Ledger --> XAI
```

### Detaljni koraci

1. **Feed Collector** pretplaćuje se na regulatorne feedove, sve promjene normalizira u kanonski JSON (`reg_id`, `section`, `effective_date`, `description`).
2. **Document AI Extractor** obrađuje PDF/Word dokumente, koristeći OCR s orijentacijom na raspored (npr. Azure Form Recognizer) i označava sekcije poput *Implementacija kontrole* ili *Dokazni artefakt*.
3. **Unified KG** spaja regulatorne čvorove, čvorove dokaza dobavljača i čvorove incidenata s vezama `COMPLIES_WITH`, `EVIDENCE_FOR`, `TRIGGERED_BY`.
4. **RAG Engine** dohvaća top‑k relevantnih KG trojki za stavku upitnika, ubacuje ih u prompt LLM‑a i vraća sažetak plus log‑vjerojatnosti po tokenu.
5. **Rule Engine** dodjeljuje determinističke bodove na temelju točnih podudaranja klauzula.
6. **LLM Confidence Model** pretvara log‑vjerojatnosti u interval povjerenja (npr. 0.78‑0.92).
7. **Temporal Decay** primjenjuje eksponencijalni faktor slabljenja `e^{-λ·Δt}` gdje je `Δt` broj dana od stvaranja dokaza.
8. **Ensemble Combiner** agregira tri komponente ponderiranim zbrojem (`w₁·deterministic + w₂·probabilistic + w₃·decay`).
9. **Immutable Ledger** bilježi svaki događaj ocjenjivanja s `timestamp`, `input_hash`, `output_score` i `explanation_blob`.
10. **Explainability UI** prikazuje toplinsku kartu preklapanja na originalnom dokumentu, ističući najutjecajnije fraze.

---

## Objašnjenje algoritma ocjenjivanja

Konačna ocjena povjerenja `T` za stavku upitnika *i* izračunava se po formuli:

```
T_i = σ( w_d·D_i + w_p·P_i + w_t·τ_i )
```

gdje:
- `σ` je logistička sigmoidna funkcija koja ograničava rezultat na raspon 0‑1.
- `D_i` = deterministička skor ocjena (0‑1) dobivena iz točnih regulatornih podudaranja.
- `P_i` = probabilistička skor povjerenja (0‑1) iz log‑vjerojatnosti LLM‑a.
- `τ_i` = faktor vremenske relevantnosti, izračunat kao `exp(-λ·Δt_i)`.
- `w_d, w_p, w_t` su konfigurabilne težine koje zbrajaju do 1 (zadano: 0.4, 0.4, 0.2).

**Primjer**  
Dobavljač odgovara: *„Podaci u mirovanju šifrirani su AES‑256.“*  
- Regulatorno mapiranje (`[ISO‑27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.10.1`) daje `D = 0.9`.  
- LLM‑ova sigurnost nakon RAG‑sažetka daje `P = 0.82`.  
- Dokaz je učitan prije 5 dana (`Δt = 5`, λ = 0.05) → `τ = exp(-0.25) ≈ 0.78`.  

Ocjena:
```
T = σ(0.4·0.9 + 0.4·0.82 + 0.2·0.78) = σ(0.36 + 0.328 + 0.156) = σ(0.844) ≈ 0.70
```

Ocjena 0.70 označava solidnu usklađenost, ali umjereni faktor recencije sugerira revizoru da zatraži noviji dokaz ako je potrebna veća razina povjerenja.

---

## Integracija s Procurize Questionnaire Hub‑om

1. **API Endpoint** – Postavite motor ocjenjivanja kao RESTful servis (`/api/v1/trust-score`). Prima JSON s `questionnaire_id`, `item_id` i neobavezni `override_context`.
2. **Webhook Listener** – Konfigurirajte Procurize da pošalje svaki novo popunjen odgovor na endpoint; odgovor vraća izračunatu ocjenu povjerenja i URL za objašnjenje.
3. **Dashboard Widgeti** – Proširite UI Procurize‑a **Trust Score karticom** koja prikazuje:
   - Trenutni pokazatelj ocjene (bojama: crveno <0.4, narančasto 0.4‑0.7, zeleno >0.7)
   - “Posljednje regulatorno ažuriranje” vrijeme
   - Gumb “Pogledaj objašnjenje” koji otvara XAI sučelje.
4. **Uloga‑temeljeni pristup** – Pohranite ocjene u šifriranu kolonu; samo korisnici s ulogom `Compliance Analyst` i višim mogu vidjeti sirove vrijednosti povjerenja, dok izvršni vide samo grafikon.
5. **Petlja povratnih informacija** – Aktivirajte gumb “Human‑in‑the‑Loop” kojim analitičari šalju korekcije natrag u pipeline finog treniranja LLM‑a (aktivno učenje).

---

## Operativne najbolje prakse

| Praksa | Razlog | Savjet za implementaciju |
|--------|--------|---------------------------|
| **Verzioniranje regulatornih shema** | Osigurava reproducibilnost kad se pravilo povuče iz upotrebe. | Pohranjujte svaku shemu u Git s semantičkim verzijama (`v2025.11`). |
| **Praćenje modela** | Detektira drift u kvaliteti LLM‑ovog izlaza (halucinacije). | Zabilježite log‑ove na razini tokena; postavite upozorenja kad prosječna sigurnost padne ispod 0.6 po batchu. |
| **Graceful degradacija** | Jamči rad sistema kad je feed usluga nedostupna. | Keširajte najnoviji 48‑sata snapshot lokalno; pri nedostupnosti koristite samo determinističko ocjenjivanje. |
| **Polica zadržavanja podataka** | Usklađenost s GDPR‑om i internim pravilima minimizacije podataka. | Obrišite sirove dokumente dobavljača nakon 90 dana, zadržite samo sažetke i zapise ocjena. |
| **Revizijske provjere** | Zadovoljava zahtjeve auditora za transparentnost. | Generirajte kvartalni PDF audit trail koji agregira sve ledger zapise po upitniku. |

---

## Sigurnost, privatnost i usklađenost

1. **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) za osjetljive dokaze**  
   - Kada dobavljač podnese vlasnički kod, sustav pohranjuje ZKP koji dokazuje da kod zadovoljava kontrolu, a ne otkriva sam kod. Time se zadovoljavaju povjerljivost i auditrabilnost.

2. **Confidential Computing Enklave**  
   - Pokrenite inferenciju LLM‑a unutar SEV‑omogućene AMD enclave ili Intel SGX kako biste zaštitili podatke iz prompta od OS‑a.

3. **Differential Privacy za agregirane ocjene**  
   - Prilikom objave statistika povjerenja među više dobavljača primijenite Laplaceov šum (`ε = 0.5`) kako biste spriječili napade inferencije.

4. **Cross‑Border Transfer podataka**  
   - Koristite edge čvorove u EU, US i APAC regijama, svaki s lokalnim feed connector‑om kako bi poštovali suverenitet podataka.

---

## Budući smjerovi: multi‑modalni, federirani i trust‑chain ekstenzije

| Inovacija | Što dodaje | Potencijalni učinak |
|-----------|------------|---------------------|
| **Multi‑Modalni dokazi (video, log streamovi)** | Uključuje analizu transkripata (audio) i otkrivanje uzoraka u logovima (JSON) u KG. | Skraćuje ručno transkribiranje za >80 %. |
| **Federirano učenje među poduzećima** | Trening zajedničkog LLM‑a na enkriptiranim gradijentima iz više tvrtki, čuvajući privatnost podataka. | Poboljšava robustnost modela za nišne regulatorne vokabulare. |
| **Blockchain‑potkrijepljeni Trust Chain** | Svaki događaj ocjenjivanja hash‑ira na javnom ledgeru (npr. Polygon). | Pruža nepromjenjiv dokaz za vanjske revizore i regulatore. |
| **Self‑Healing Prompt Templates** | AI nadzire performanse prompta i automatski prepisuje šablone za bolju relevantnost. | Smanjuje potrebu za ručnim inženjeringom prompta. |

Plan implementacije ovih ekstenzija već je u Procurement‑ovom backlogu, planiran za Q2‑Q4 2026.

---

## Zaključak

**Stroj za ocjenu povjerenja u stvarnom vremenu** pretvara tradicionalni reaktivni proces usklađenosti u proaktivan, podatkovno‑vođen kapacitet. Kombiniranjem uživo regulatornih feedova, LLM‑poboljšanog sažimanja dokaza i objašnjivog modela ocjenjivanja, organizacije mogu:

- **Odgovoriti na upitnike u minutama**, a ne danima.  
- **Održavati kontinuiranu usklađenost** s neprestano mijenjajućim standardima.  
- **Demonstrirati transparentnu procjenu rizika** kupcima, partnerima i regulatorima.  

Usvajanje ovog motora postavlja vaš sigurnosni program na sjecište **brzine, točnosti i povjerenja** – tri stupa koje moderni kupci zahtijevaju.

---

## See Also
- [Zero‑Knowledge Proofs for Confidential Data Sharing – A Practical Guide](https://eprint.iacr.org/2023/1234)  
- [Building Explainable AI for Compliance – O'Reilly Media](https://www.oreilly.com/library/view/explainable-ai-for/978149207... )