
# AI-alapú valós idejű érintett hatásvizualizáció biztonsági kérdőívekhez

## Bevezetés

A biztonsági kérdőívek a SaaS‑szolgáltatók és vállalati ügyfeleik közötti közös nyelvezetet jelentik. Bár a pontos kitöltésük kritikus, a legtöbb csapat statikus adatbevitelként kezeli a folyamatot. A rejtett költség a **azonnali betekintés hiánya** abba, hogy minden egyes válasz hogyan befolyásolja a *különböző érintett csoportokat* – termékmenedzserek, jogi tanácsadók, biztonsági auditálók és akár az értékesítési csapatok.

Megérkezik a **AI‑alapú valós idejű érintett hatásvizualizáció (RISIV) motor**. A generatív AI, egy kontextuális tudásgráf és az élő Mermaid‑dashboardok egyesítésével a RISIV minden kérdőív‑választ egy interaktív vizuális narratívává alakít, amely kiemeli:

* **Szabályozási kitettséget** a megfelelőségi tisztviselők számára.
* **Termékfunkció kockázatot** a mérnöki vezetőknek.
* **Szerződéses kötelezettségeket** a jogi csapatoknak.
* **Üzletsebességi hatást** az értékesítési és fiókvezetőknek.

Az eredmény egy egységes, valós idejű kép, amely felgyorsítja a döntéshozatalt, csökkenti a visszakérdezési ciklusokat, és végső soron lerövidíti a beszállítói értékelési folyamatot.

---

## Alaparchitektúra

A RISIV motor négy szorosan összekapcsolt rétegre épül:

1. **Bemenet Normalizáló és Retrieval‑Augmented Generation (RAG) réteg** – elemzi a szabad szöveges kérdőív‑válaszokat, kiegészíti őket releváns szabályzati részekkel, és strukturált szándékobjektumokat hoz létre.  
2. **Kontextuális Tudásgráf (CKG)** – egy dinamikus gráf, amely szabályozási kikötéseket, termékfunkciókat és érintett‑térképezési kapcsolatokat tartalmaz.  
3. **Hatás‑Pontszámoló Motor** – gráf‑neurális hálózatok (GNN) és valószínűségi inferencia segítségével valós időben számítja ki az érintett‑specifikus hatáspontszámokat.  
4. **Vizualizációs és Interakciós réteg** – Mermaid diagramokat renderel, amelyek új válaszok érkezésekor azonnal frissülnek.

Az alábbi Mermaid diagram ábrázolja az adatáramlást a rétegek között:

```mermaid
graph LR
    A[Questionnaire Input] --> B[Norm‑RAG Processor]
    B --> C[Intent Objects]
    C --> D[Contextual Knowledge Graph]
    D --> E[Impact Scoring Engine]
    E --> F[Stakeholder Score Store]
    F --> G[Mermaid Dashboard]
    G --> H[User Interaction & Feedback]
    H --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Input Normalizer & RAG

* **Document AI** kivonja a táblázatokat, felsorolásokat és szabad szöveges részleteket.  
* **Hybriddal lekérdezés** a legrelevánsabb szabályzati részleteket húzza egy verzió‑kezelésű adattárból (pl. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)).  
* **Generatív LLM** az eredeti válaszokat *szándékobjektumokká* alakítja, például `{ “dataEncryption”: true, “region”: “EU”, “thirdPartyAccess”: false }`.

### 2. Kontextuális Tudásgráf

A CKG a következő csomópontokat tartalmazza:

* **Szabályozási kikötések** – minden kikötés egy adott érintett szerephez kapcsolódik.  
* **Termékfunkciók** – pl. „támogatja a nyugalmi titkosítást”.  
* **Kockázati kategóriák** – titoktartás, integritás, rendelkezésre állás.  

A kapcsolatok súlyozottak a korábbi audit‑eredmények alapján, lehetővé téve a gráf **folyamatos tanulási ciklusok** általi fejlődését.

### 3. Hatás‑Pontszámoló Motor

Kétlépéses pontszámláló folyamat:

1. **GNN propagáció** – a válasz‑csomópontokból kiindulva terjeszti a hatást a CKG‑n keresztül az érintett csomópontokra, nyers hatásvektorokat adva.  
2. **Bayesi‑korrekció** – előzetes valószínűségeket (pl. ismert beszállítói kockázati pontszám) von be, hogy végleges érintett‑hatáspontszámokat állítson elő 0‑tól (nincs hatás) 1‑ig (kritikus).

### 4. Vizualizációs réteg

A dashboard a **Mermaid**‑et használja, mivel könnyű, egyszerű szöveges és zökkenőmentesen integrálható a Hugo‑hoz hasonló statikus weboldalgenerátorokkal. Minden érintett egy dedikált alábrát kap:

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Legal
        L1[Clause 5.1 – Data Retention] --> L2[Violation Risk: 0.78]
        L3[Clause 2.4 – Encryption] --> L4[Compliance Gap: 0.12]
    end
    subgraph Product
        P1[Feature: End‑to‑End Encryption] --> P2[Risk Exposure: 0.23]
        P3[Feature: Multi‑Region Deploy] --> P4[Impact Score: 0.45]
    end
    subgraph Sales
        S1[Deal Cycle Time] --> S2[Increase: 15%]
        S3[Customer Trust Score] --> S4[Boost: 0.31]
    end
```

A dashboard azonnal frissül, amint a hatás‑motor új szándékokat kap, garantálva, hogy minden érintett naprakész kockázati képet lásson.

---

## Implementáció lépésről‑lépésre

### 1. lépés: Tudásgráf beállítása

```bash
# Neo4j indítása provenance adatokkal
docker run -d \
  -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
  --env NEO4J_AUTH=neo4j/password \
  neo4j:5
```

```cypher
// Szabályozási kikötések betöltése
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///regulations.csv' AS row
MERGE (c:Clause {id: row.id})
SET c.text = row.text,
    c.stakeholder = row.stakeholder,
    c.riskWeight = toFloat(row.riskWeight);
```

### 2. lépés: RAG szolgáltatás telepítése

```yaml
services:
  rag:
    image: procurize/rag:latest
    environment:
      - VECTOR_DB_ENDPOINT=http://vector-db:8000
      - LLM_API_KEY=${LLM_API_KEY}
    ports:
      - "8080:8080"
```

### 3. lépés: Pontszámoló motor indítása (Python)

```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv
from neo4j import GraphDatabase

class ImpactScorer:
    def __init__(self, uri, user, pwd):
        self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, pwd))

    def fetch_subgraph(self, answer_id):
        with self.driver.session() as session:
            result = session.run("""
                MATCH (a:Answer {id: $aid})-[:TRIGGERS]->(c:Clause)
                MATCH (c)-[:AFFECTS]->(s:Stakeholder)
                RETURN a, c, s
            """, aid=answer_id)
            return result.data()

    def score(self, subgraph):
        # Egyszerűsített GCN pontszámlálás
        x = torch.tensor([n['c']['riskWeight'] for n in subgraph])
        edge_index = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]])  # dummy adjacency
        conv = GCNConv(in_channels=1, out_channels=1)
        out = conv(x.unsqueeze(1), edge_index)
        return torch.sigmoid(out).squeeze().tolist()
```

### 4. lépés: Kapcsolás a Mermaid dashboardhoz

Hozzon létre egy Hugo short‑code‑ot `mermaid.html` néven:

```html
<div class="mermaid">
{{ .Inner }}
</div>
```

Illessze be a diagramot egy markdown oldalba:

```markdown
{{</* mermaid */>}}
flowchart LR
    Q1[Answer: “Data stored in EU only”] --> C5[Clause 4.3 – Data Residency]
    C5 --> L1[Legal Impact: 0.84]
    C5 --> P2[Product Impact: 0.41]
{{</* /mermaid */>}}
```

Amikor új válasz érkezik, egy webhook elindítja a RAG → Scorer folyamatot, frissíti a pontszám‑tárat, és újraírája a Mermaid blokkot a legújabb értékekkel.

---

## Előnyök az érintett csoportok számára

| Érintett | Azonnali betekintés | Döntéstámogatás |
|----------|----------------------|-----------------|
| **Jogi** | Megmutatja, mely kikötések nem felelnek meg | Prioritásba helyezi a szerződésmódosításokat |
| **Termék** | Kiemeli a szabályozási megfelelőséget érintő funkcióhiányokat | Útmutat a termékfejlesztési ütemtervhez |
| **Biztonság** | Kvantifikálja a kitettséget minden kontrollra | Automatikus javítási feladatok indítása |
| **Értékesítés** | Vizualizálja a hatást az üzletciklusra | Adat‑vezérelt érvelési pontok az ügyfeleknek |

A Mermaid diagramok vizuális jellege **javítja a cross‑functional kommunikációt**: egy termékmenedzser egyetlen csomópontra nézve megérti a jogi kockázatot anélkül, hogy a sűrű szabályzati szöveget kellene átfutnia.

---

## Valós eset: A kérdőív feldolgozási idő csökkentése 14 napról 2 órára

**Cég:** CloudSync (SaaS adatmentő szolgáltató)  
**Probléma:** A biztonsági kérdőív ciklusok átlagosan 14 napot vettek igénybe a visszakérdezések miatt.  
**Megoldás:** RISIV bevezetése a megfelelőségi portálon.

**Eredmény:**

* **Válasz generálási idő** 6 óráról 12 percre csökkent kérdőív‑enként.  
* **Érintetti felülvizsgálati ciklusok** 3 napról kevesebb, mint 1 órára zuhanítottak, mivel minden csapat azonnal látta a saját hatását.  
* **Üzletlezárási gyorsulás** 27 %-kal nőtt (az átlagos értékesítési ciklus 45 napról 33 napra csökkent).  

A belső felhasználók Net Promoter Score‑ja (NPS) **+68**‑ra emelkedett, tükrözve a vizualizáció nyújtotta tisztaságot és sebességet.

---

## Legjobb gyakorlatok az elfogadáshoz

1. **Kezdje egy minimális tudásgráffal** – csak a legkritikusabb szabályozási kikötéseket és főbb érintetti szerepeket importálja. Idővel fokozatosan bővítse a rendszert.  
2. **Verzió‑kezelésű szabályzat‑tárak** – tárolja a szabályzat fájlokat Git‑ben, címkézze a változásokat, és hagyja, hogy a RAG réteg a kérdőív kontextus alapján a megfelelő verziót húzza le.  
3. **Human‑In‑The‑Loop felülvizsgálat** – a magas hatású pontszámok (> 0,75) irányítsa egy megfelelőségi ellenőrzőhöz végleges aláírás előtt.  
4. **Pontszám‑eltolódás monitorozása** – állítson be riasztásokat, ha hasonló válaszok esetén a hatáspontszámok drasztikusan változnak, jelezve a tudásgráf elavulását.  
5. **CI/CD csővezetékek használata** – kezelje a Mermaid dashboardokat kódként; futtasson automatizált teszteket a diagramok helyes megjelenésének biztosítására minden kiadás után.

---

## Jövőbeli fejlesztések

* **Többnyelvű szándék‑kivonás** – a RAG réteg bővítése nyelvspecifikus LLM‑ekkel a globális csapatok kiszolgálásához.  
* **Adaptív GNN kalibráció** – megerősítő tanulás alkalmazása az él‑súlyok finomhangolásához audit‑eredmények alapján.  
* **Föderált tudásgráf szinkronizáció** – több leányvállalat közös gráfjának lehetővé tétele adat‑szuverenitás megőrzésével, például zero‑knowledge proof‑ok használatával.  
* **Prediktív hatás‑előrejelzés** – időbeli sorok integrálása a pontszám‑motorba, hogy előre jelezze a jövőbeli érintett hatásokat a szabályozási környezet változásaihoz igazodva.

---

## Összegzés

Az AI‑alapú valós idejű érintett hatásvizualizáció (RISIV) újradefiniálja a biztonsági kérdőívek felhasználását. Minden válasz egy azonnal cselekvőképes vizuális történetté válik, amely összehangolja a termék, jogi, biztonsági és értékesítési perspektívákat anélkül, hogy a hagyományos manuális felülvizsgálatok lassúsága megakadályozná őket. A RISIV bevezetése nemcsak felgyorsítja a beszállítói értékelési folyamatot, hanem átláthatóságra és adat‑vezérelt megfelelőségre épülő kultúrát is kialakít.