
# AI‑pohonový engine smerovania založený na úmysloch pre spoluprácu na dotazníkoch dodávateľov v reálnom čase

Bezpečnostné dotazníky dodávateľov sa stali úzkym hrdlom pre rýchlo rastúce SaaS spoločnosti. Každá nová žiadosť zákazníka spúšťa reťazec manuálnych odovzdávaní: analytik bezpečnosti vyhľadá najnovšiu politiku, právny kontrolór overí formuláciu, produktový inžinier objasní technickú implementáciu a finálna odpoveď sa zostaví v PDF. Tento roztretý pracovný tok vedie k **dlhej dobe spracovania, nekonzistentným odpovediam a zvýšenému riziku auditu**.

Čo ak by platforma samotná rozumela *prečo* je otázka položená, *kto* je najvhodnejší na jej zodpovedanie a *kedy* je odpoveď potrebná, a potom automaticky smerovala požiadavku správnej osobe — *v reálnom čase*? Predstavujeme **AI‑pohonový engine smerovania založený na úmysloch (IBRE)**, hlavný komponent platformy Procurize AI, ktorý spája **sémantiku grafov znalostí**, **generovanie podporované vyhľadávaním (RAG)** a **nepretržitú spätnú väzbu** na orchestráciu kolaboratívnych odpovedí na dotazníky rýchlosťou stroja.

> **Hlavné poznatky**
> - Detekcia úmyslu premieta surový text dotazníka do štruktúrovaných obchodných úmyslov.
> - Dynamický graf znalostí prepája úmysly s vlastníkov, dôkazovými artefaktmi a verziami politík.
> - Smerovanie v reálnom čase využíva skórovanie založené na LLM a vyvažovanie pracovného zaťaženia.
> - Slučky nepretržitého učenia zdokonaľujú úmysly a smerovacie politiky na základe auditov po odoslaní.

---

## 1. Z textu na úmysel – vrstva sémantického parsovania

Prvým krokom IBRE je premeniť voľne formulovanú otázku (napr. *„Šifrujete dáta v pokoji?“*) na **kanonický úmysel**, s ktorým môže systém pracovať. To sa dosiahne dvojstupňovým procesom:

1. **Extrahovanie entít na báze LLM** – ľahký LLM (napr. Llama‑3‑8B) extrahuje kľúčové entity: *šifrovanie*, *dáta v pokoji*, *rozsah*, *súladový rámec*.
2. **Klasifikácia úmyslu** – extrahované entity napoja na jemne doladený klasifikátor (na báze BERT), ktorý ich mapuje na taxonómiu **~250 úmyslov** (napr. `EncryptDataAtRest`, `MultiFactorAuth`, `IncidentResponsePlan`).

Výsledný objekt úmyslu obsahuje:
- `intent_id`
- `confidence_score`
- `linked_policy_refs` (**[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, interné ID politík)
- `required_evidence_types` (konfiguračný súbor, auditný log, externé overenie)

**Prečo je úmysel dôležitý:**  
Úmysly fungujú ako *stabilná zmluva* medzi obsahom dotazníka a následnými pracovnými procesmi. Aj keď sa formulácia zmení („Sú vaše dáta šifrované pri uložení?“ vs. „Používate šifrovanie pre dáta v pokoji?“), rozpozná sa rovnaký úmysel, čo zabezpečí konzistentné smerovanie.

---

## 2. Graf znalostí ako kontextová chrbtica

**Databáza vlastností‑grafu** (Neo4j alebo Amazon Neptune) uchováva vzťahy medzi:

- **Úmysl** ↔ **Vlastník** (bezpečnostní inžinieri, právnici, produktoví vedúci)
- **Úmysl** ↔ **Dôkazové artefakty** (politiky, snímky konfigurácií)
- **Úmysl** ↔ **Regulačné rámce** (**SOC 2**, **ISO 27001**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**)
- **Vlastník** ↔ **Pracovné zaťaženie & dostupnosť** (aktuálna fronta úloh, časové pásmo)

Každý uzol má popis v úvodzovkách, čo zodpovedá syntaxu Mermaid pre neskoršie vizualizácie.

```mermaid
graph LR
    "Úmysel: EncryptDataAtRest" -->|"owned by"| "Vlastník: Bezpečnostný inžinier"
    "Úmysel: EncryptDataAtRest" -->|"requires"| "Dôkaz: Zásada šifrovania"
    "Úmysel: EncryptDataAtRest" -->|"complies with"| "Regulácia: ISO 27001"
    "Vlastník: Bezpečnostný inžinier" -->|"available"| "Stav: Online"
    "Vlastník: Bezpečnostný inžinier" -->|"workload"| "Úlohy: 3"
```

Graf je **dinamický** – pri každom nahratí nového dotazníka sa buď nájde existujúci uzol úmyslu, alebo sa vytvorí nový. Hrany vlastníctva sa prepočítavajú pomocou **bipartitného algoritmu spájania**, ktorý balansuje odborné znalosti, aktuálne zaťaženie a **[SLA](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement)** termíny.

---

## 3. Mechanizmy smerovania v reálnom čase

Keď príde položka dotazníka:

1. **Detekcia úmyslu** poskytne úmysel s hodnotou istoty.
2. **Vyhľadanie v grafe** vráti všetkých kandidátnych vlastníkov a príslušné dôkazy.
3. **Motívny engine** vyhodnotí:
   - **Odbornosť** (`expertise_score`) – na základe historickej kvality odpovedí.
   - **Dostupnosť** (`availability_score`) – v reálnom čase zo Slack/Teams API.
   - **Urgencia SLA** (`urgency_score`) – odvodená od termínu dotazníka.
4. **Kompozitné smerovacie skóre** = vážený súčet (konfigurovateľné pomocou policy‑as‑code).

Vlastník s najvyšším kompozitným skóre dostane **automaticky generovanú úlohu** v Procurize, predvyplnenú:
- Pôvodnou otázkou,
- Detegovaným úmyslom,
- Odkazmi na najrelevantnejší dôkaz,
- Návrhmi úryvkov odpovedí z RAG.

Ak je hodnota istoty nižšia ako prah (napr. 0,65), úloha sa smeruje do **fronty ľudského prezerania**, kde compliance líder overí úmysel pred priradením.

### Príklad rozhodnutia o smerovaní

| Vlastník | Odbornosť (0‑1) | Dostupnosť (0‑1) | Urgencia (0‑1) | Kompozit |
|----------|-----------------|------------------|----------------|----------|
| Alice (Bezpečnostný inžinier) | 0.92 | 0.78 | 0.85 | **0.85** |
| Bob (Právnik) | 0.68 | 0.95 | 0.85 | 0.79 |
| Carol (Produkt) | 0.55 | 0.88 | 0.85 | 0.73 |

Alice okamžite dostane úlohu a systém zaznamená smerovacie rozhodnutie pre auditovateľnosť.

---

## 4. Slučky nepretržitého učenia

IBRE nie je statický. Po dokončení dotazníka platforma vstrebáva **spätnú väzbu po odoslaní**:

- **Revízia presnosti odpovede** – audítori ohodnotia relevantnosť odpovede.
- **Detekcia chýbajúcich dôkazov** – ak odkazovaný dôkaz nie je aktuálny, systém označí uzol politiky.
- **Metriky výkonnosti vlastníka** – úspešnosť, priemerný čas reakcie, frekvencia presmerovaní.

Tieto signály napájajú dva učebné kanály:

1. **Vylepšenie úmyslu** – Nesprávne klasifikácie spustia semi‑supervised retraining klasifikátora úmyslov.
2. **Optimalizácia smerovacích politík** – Posilňovacie učenie (RL) aktualizuje váhy pre odbornosť, dostupnosť a urgentnosť s cieľom maximalizovať súlad SLA a kvalitu odpovedí.

Výsledkom je **samo‑optimalizujúci engine**, ktorý sa zlepšuje s každým cyklom dotazníka.

---

## 5. Integračný ekosystém

IBRE je navrhnutý ako **mikroservis**, ktorý sa napája do existujúcich nástrojov:

| Integrácia | Účel | Príklad |
|------------|------|---------|
| Slack / Microsoft Teams | Notifikácie a prijímanie úloh v reálnom čase | `/procure assign @alice` |
| Jira / Asana | Vytváranie ticketov pre zložité zhromažďovanie dôkazov | Automaticky vytvoriť ticket *Zber dôkazov* |
| Správa dokumentov (SharePoint, Confluence) | Získavanie aktuálnych politických artefaktov | Stiahnuť najnovšiu zásadu šifrovania |
| CI/CD pipeline (GitHub Actions) | Spúšťať compliance kontroly pri nových vydaniach | Spustiť test politík po každom builde |

Všetka komunikácia prebieha cez **mutual TLS** a **OAuth 2.0**, pričom citlivé dáta dotazníka neopúšťajú bezpečný periméter.

---

## 6. Auditovateľná stopa a prínosy pre súlad

Každé smerovacie rozhodnutie vytvorí nezmeniteľný záznam:

```json
{
  "question_id": "Q-2025-437",
  "intent_id": "EncryptDataAtRest",
  "assigned_owner": "alice@example.com",
  "routing_score": 0.85,
  "timestamp": "2025-12-11T14:23:07Z",
  "evidence_links": [
    "policy://encryption/2025-09",
    "artifact://config/production/db"
  ],
  "confidence": 0.93
}
```

Ukladanie tohto JSON‑u v **append‑only ledger** (napr. Amazon QLDB alebo blockchain‑backed ledger) spĺňa požiadavky **SOX** a **GDPR** na sledovateľnosť. Audítori tak môžu spätne rekonštruovať presné odôvodnenie každej odpovede, čo výrazne skracuje **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** audity.

---

## 7. Skutočný dopad – rýchly prípadový štúdiový príbeh

**Spoločnosť:** FinTech SaaS „SecurePay“ (Series C, 200 zamestnancov)  
**Problém:** Priemerný čas na odpoveď na dotazník – 14 dní, 30 % nedodržaných SLA.  
**Implementácia:** Nasadenie IBRE s 200‑uzlovým grafom znalostí, integrácia so Slack a Jira.  
**Výsledky (90‑dňový pilot):**

| Metrika | Pred | Po |
|---------|------|----|
| Priemerný čas reakcie | 14 dní | 2,3 dňa |
| Dodržanie SLA | 68 % | 97 % |
| Manuálna práca na smerovaní (hodín/týždeň) | 12 h | 1,5 h |
| Nálezy auditu na chýbajúce dôkazy | 5 na audit | 0,8 na audit |

ROI bol vypočítaný na **6,2×** v prvých šiestich mesiacoch, hlavne vďaka zníženiu straty rýchlosti uzatvárania obchodov a nákladov na auditné opravy.

---

## 8. Budúce smerovanie

1. **Federovaná úmyslová interoperabilita** – umožniť viacerým zákazníkom zdieľať definície úmyslov pri zachovaní izolácie dát, pomocou federovaného učenia.  
2. **Zero‑Trust overovanie** – skombinovať homomorfické šifrovanie so smerovaním úmyslov, aby samotný engine nevidel citlivý obsah otázok.  
3. **Prediktívne modelovanie SLA** – časové rady na predpovedanie špičiek dotazníkov (napr. po uvádzaní nového produktu) a predbežné škálovanie smerovacej kapacity.

---

## 9. Začíname s IBRE

1. **Povoľte Intent Engine** v Procurize → Settings → AI Modules.  
2. **Definujte taxonómiu úmyslov** (alebo importujte preddefinovanú).  
3. **Namapujte vlastníkov** prepojením používateľských účtov na úmyslové značky.  
4. **Prepojte zdroje dôkazov** (úložisko dokumentov, artefakty CI/CD).  
5. **Spustite pilotný dotazník** a sledujte panel smerovania.

Podrobný návod nájdete v **Procurize Help Center** pod sekciou *AI‑Driven Routing*.

---

## <span class='highlight-content'>Pozri</span> tiež
- [Architektúra Zero‑Trust pre automatizáciu poháňanú AI – NIST SP 800‑207](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final)