
# Usmjeravanje temeljeno na namjeri i ocjenjivanje rizika u stvarnom vremenu: Sljedeći razvoj u automatizaciji sigurnosnih upitnika

Poduzeća danas suočavaju se s neprekidnim protokom sigurnosnih upitnika od dobavljača, partnera i revizora. Tradicionalni alati za automatizaciju tretiraju svaki upitnik kao statički zadatak popunjavanja obrasca, često zanemarujući kontekst iza svakog pitanja. **Najnovija AI platforma tvrtke Procurize** preokreće taj model razumijevanjem **namjere** iza svakog zahtjeva i **ocjenjivanjem povezanog rizika u stvarnom vremenu**. Rezultat je dinamičan, samopoboljšavajući radni tijek koji usmjerava pitanja na pravi izvor znanja, prikazuje najrelevantnije dokaze i neprestano unapređuje vlastitu izvedbu.

> **Ključna poanta:** Usmjeravanje temeljeno na namjeri u kombinaciji s ocjenjivanjem rizika u stvarnom vremenu stvara adaptivni motor koji isporučuje točne, revizorske odgovore brže od bilo kojeg sustava temeljenog na pravilima.

---

## 1. Zašto je namjera važnija od sintakse

Većina postojećih rješenja za upitnike oslanja se na podudaranje ključnih riječi. Pitanje koje sadrži riječ “encryption” pokreće unaprijed definirani unos u repozitoriju, neovisno o tome je li postavljač zabrinut za **data‑at‑rest**, **data‑in‑transit** ili **key‑management** procese. To dovodi do:

* **Prekomjernog ili nedovoljnog pružanja dokaza** – zbrinjavanje napora ili praznine u usklađenosti.  
* **Dužih ciklusa revizije** – revizori moraju ručno uklanjati irelevantne odjeljke.  
* **Nedosljednog rizicnog stava** – ista tehnička kontrola rangira se različito u različitim procjenama.

### Radni tijek izdvajanja namjere

```mermaid
flowchart TD
    A["Dolazeći upitnik"] --> B["Parser prirodnog jezika"]
    B --> C["Klasifikator namjere"]
    C --> D["Motor konteksta rizika"]
    D --> E["Odluka o usmjeravanju"]
    E --> F["Upit grafu znanja"]
    F --> G["Sastavljanje dokaza"]
    G --> H["Generiranje odgovora"]
    H --> I["Ljudska revizija (Human‑in‑the‑Loop)"]
    I --> J["Slanje podnositelju zahtjeva"]
```

* **Parser prirodnog jezika** razbija tekst na tokene i detektira entitete (npr. “AES‑256”, “[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)”).  
* **Klasifikator namjere** (fino podešeni LLM) mapira pitanje na jednu od desetaka kategorija namjera poput *Data‑Encryption*, *Incident‑Response* ili *Access‑Control*.  
* **Motor konteksta rizika** procjenjuje profil rizika zahtjevnika (razina dobavljača, osjetljivost podataka, vrijednost ugovora) i dodjeljuje **ocjenu rizika u stvarnom vremenu** (0‑100).  

**Odluka o usmjeravanju** koristi i namjeru i ocjenu rizika za odabir optimalnog izvora znanja – bilo da je to politika, revizijski zapis ili stručnjak (SME).

---

## 2. Ocjenjivanje rizika u stvarnom vremenu: Od statičkih popisa do dinamičke evaluacije

Ocjenjivanje rizika tradicionalno je ručni korak: timovi za usklađenost konzultiraju rizicijske matrice *nakon* događaja. Naša platforma automatizira to **u milisekundama** koristeći model s više faktora:

| Faktor | Opis | Težina |
|--------|------|--------|
| Razina dobavljača | Strateška, Kritična, ili Nizak rizik | 30 % |
| Osjetljivost podataka | PII, PHI, Financijski, Javni | 25 % |
| Regulatorna preklapanja | [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) | 20 % |
| Povijesna nalaza | Prethodni revizijski izuzeci | 15 % |
| Kompleksnost pitanja | Broj tehničkih pod‑komponenti | 10 % |

Konačna ocjena utječe na dva ključna djelovanja:

1. **Dubina dokaza** – Pitanja visokog rizika automatski povlače dublje revizijske tragove, ključeve šifriranja i potvrde trećih strana.  
2. **Razina ljudske revizije** – Ocjene iznad 80 aktiviraju obaveznu potpisu stručnjaka (SME); ispod 40 mogu se automatski odobriti nakon jednog AI provjere povjerenja.

```goat
// Pseudo‑code za izračun rizika (samo ilustracija)
score = 0
score += vendorTierWeight * tierFactor
score += dataSensitivityWeight * sensitivityFactor
score += regulatoryWeight * overlapFactor
score += historyWeight * findingsFactor
score += complexityWeight * complexityFactor
return clamp(score, 0, 100)
```

> *Napomena:* Dijagram iznad koristi **goat** sintaksu kao rezervirano mjesto za pseudo‑kod; stvarni članak oslanja se na Mermaid dijagrame za vizualni tijek.

---

## 3. Arhitektonski plan jedinstvene platforme

Platforma povezuje tri temeljna sloja:

1. **Motor namjere** – klasifikator temeljen na LLM‑u, neprekidno fino podešavan kroz povratne petlje.  
2. **Usluga ocjenjivanja rizika** – bešavna mikroservisna REST točka, koristi feature store‑ove.  
3. **Orkestrator dokaza** – događaj‑vođeni orkestrator (Kafka + Temporal) koji dohvaća iz spremnika dokumenata, verzioniranih repozitorija politika i vanjskih API‑ja.

```mermaid
graph LR
    subgraph Frontend
        UI[Web UI / API Gateway]
    end
    subgraph Backend
        IE[Motor namjere] --> RS[Usluga rizika]
        RS --> EO[Orkestrator dokaza]
        EO --> DS[Spremnik dokumenata]
        EO --> PS[Spremnik politika]
        EO --> ES[Vanjski servisi]
    end
    UI --> IE
```

**Ključne prednosti**

* **Skalabilnost** – Svaka komponenta skalira neovisno; orkestrator može obrađivati tisuće pitanja u minuti.  
* **Revizabilnost** – Svaka odluka zapisuje se s nepromjenjivim ID‑jem, omogućujući potpunu sljedivost za revizore.  
* **Proširivost** – Nove kategorije namjera dodaju se treniranjem dodatnih LLM adaptera bez izmjene jezgre koda.

---

## 4. Plan implementacije – Od nule do proizvodnje

| Faza | Prekretnice | Procijenjeni napor |
|------|-------------|--------------------|
| **Istraživanje** | Prikupiti korpus upitnika, definirati taksonomiju namjera, mapirati faktore rizika. | 2 tjedna |
| **Razvoj modela** | Fino podesiti LLM za namjeru, izgraditi mikroservis ocjenjivanja rizika, postaviti feature store. | 4 tjedna |
| **Postavljanje orkestracije** | Deploy Kafka, Temporal radnike, integrirati spremnike dokumenata. | 3 tjedna |
| **Pilot** | Pokrenuti na podskupu dobavljača, prikupiti povratne informacije ljudskih revizora. | 2 tjedna |
| **Potpuna implementacija** | Proširiti na sve vrste upitnika, aktivirati pragove automatskog odobravanja. | 2 tjedna |
| **Kontinuirano učenje** | Implementirati povratne petlje, zakazati mjesečno ponovno treniranje modela. | Stalno |

**Savjeti za glatko lansiranje**

* **Počnite mali** – Odaberite upitnik niskog rizika (npr. osnovni [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) zahtjev) za validaciju klasifikatora namjera.  
* **Instrumentirajte sve** – Zabilježite povjerenje, odluke o usmjeravanju i komentare revizora radi budućeg poboljšanja modela.  
* **Upravljajte pristupom podacima** – Koristite politike temeljene na ulogama kako biste ograničili tko može pregledavati dokaze visokog rizika.

---

## 5. Stvarni učinak: Metričke vrijednosti ranih korisnika

| Metrička | Prije motora namjere | Nakon motora namjere |
|----------|----------------------|-----------------------|
| Prosječno vrijeme odgovora (dani) | 5,2 | 1,1 |
| Satovi ručnog pregleda mjesečno | 48 | 12 |
| Revizijski nalazi vezani uz nepotpunu dokumentaciju | 7 | 1 |
| Ocjena zadovoljstva SME (1‑5) | 3,2 | 4,7 |

Ovi podaci ilustriraju **78 % smanjenje vremena odgovora** i **75 % smanjenje ručnog napora**, uz značajno poboljšanje rezultata revizija.

---

## 6. Buduća unapređenja – Što slijedi?

1. **Zero‑Trust verifikacija** – Kombinirati platformu s pouzdanim računalnim okruženjima (confidential computing) za certificiranje dokaza bez izlaganja sirovih podataka.  
2. **Federativno učenje među poduzećima** – Sigurno dijeliti modele namjere i rizika između partnerskih mreža, poboljšavajući klasifikaciju bez curenja podataka.  
3. **Prediktivni regulatorni radar** – Uključiti novinske izvore regulatornih promjena u motor rizika radi proaktivnog prilagođavanja pragova ocjenjivanja.  

Kontinuiranim dodavanjem ovih mogućnosti platforma se razvija iz **reaktivnog generatora odgovora** u **proaktivnog stewarda usklađenosti**.

---

## 7. Kako započeti s Procurize

1. **Registrirajte se za besplatni probni period** na web‑stranici Procurize.  
2. **Uvezite svoju postojeću biblioteku upitnika** (CSV, JSON ili izravni API).  
3. **Pokrenite čarobnjak za namjere** – odaberite taksonomiju koja odgovara vašoj industriji.  
4. **Podesite pragove rizika** prema apetitu vaše organizacije za rizik.  
5. **Pozovite stručnjake (SME)** da pregledaju odgovore visokog rizika i zatvore petlju povratnih informacija.

S ovim koracima imat ćete aktivan, svjesan namjera hub za upitnike koji neprestano uči iz svake interakcije.

---

## 8. Zaključak

Usmjeravanje temeljeno na namjeri u kombinaciji s ocjenjivanjem rizika u stvarnom vremenu redefinira mogućnosti automatizacije sigurnosnih upitnika. Razumijevanjem **„zašto“** postavlja pitanje i **„koliko“** je kritično, Jedinstvena AI platforma Procurize isporučuje:

* Brže i točnije odgovore.  
* Manje ručnih intervencija.  
* Revizabilne, rizicnom svjesne trake dokaza.

Poduzeća koja usvoje ovaj pristup ne samo da smanjuju operativne troškove, već i stječu stratešku prednost u usklađenosti – pretvarajući ono što je prije bilo usko grlo u izvor povjerenja i transparentnosti.

---

## <span class='highlight-content'>Pogledajte</span> Also
- <https://www.isaca.org/resources/news-and-trends/newsletters/atisac/2024/intent-based-compliance-automation>
- <https://cloud.google.com/architecture/real-time-risk-scoring-ml>
- <https://www.openai.com/research/retrieval-augmented-generation>
- <https://www.crowdsec.net/blog/zero-trust-ai-compliance>