
# AI‑poháňaná simulácia compliance osobnosti v reálnom čase pre adaptívne odpovede na dotazníky

Podniky sa topia v opakujúcich sa, časovo náročných bezpečnostných dotazníkoch. Zatiaľ čo generatívna AI už automatizovala extrakciu dôkazov a mapovanie ustanovení politík, chýba kritický prvok: **ľudský hlas**. Rozhodovatelia, audítori a právne tímy očakávajú odpovede, ktoré odrážajú konkrétnu osobnosť – napríklad manažéra produktu orientovaného na riziká, právnika zameraného na súkromie alebo operátora s hlbokými bezpečnostnými znalosťami.  

**Compliance Persona Simulation Engine (CPSE)** zapĺňa túto medzeru. Kombináciou veľkých jazykových modelov (LLM) s neustále aktualizovaným grafom znalostí compliance engine vytvára v reálnom čase odpovede presné pre rolu a kontextuálne povedomé, pričom zostáva v súlade s najnovšími regulatornými odchýlkami.

## Prečo je dôležité odpovede zamerané na osobnosť

1. **Dôvera a kredibilita** – Zainteresovaní dokážu pocítiť, keď odpoveď pôsobí genericky. Jazyk prispôsobený osobnosti buduje dôveru.  
2. **Zladenie rizík** – Rôzne roly uprednostňujú rôzne kontroly (napr. CISO sa zameriava na technické opatrenia, úradník pre ochranu osobných údajov na spracovanie dát).  
3. **Konzistencia audítového záznamu** – Zladenie osobnosti s pôvodným ustanovením politiky zjednodušuje sledovanie pôvodu dôkazov.  

Tradičné AI riešenia považujú každý dotazník za homogénny dokument. CPSE pridáva **sémantickú vrstvu**, ktorá mapuje každú otázku na profil osobnosti a následne prispôsobuje generovaný obsah.

## Prehľad hlavnej architektúry

```mermaid
graph LR
    A["Prichádzajúci dotazník"] --> B["Klasifikácia otázky"]
    B --> C["Výber osobnosti"]
    C --> D["Dynamický graf znalostí (DKG)"]
    D --> E["Staviteľ promptov LLM"]
    E --> F["Generovanie LLM s ohľadom na osobnosť"]
    F --> G["Post‑spracovanie a validácia"]
    G --> H["Dodanie odpovede"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Klasifikácia otázky  
Ľahký transformer označí každú otázku metadátami: regulačná doména, požadovaný typ dôkazu a naliehavosť.

### 2. Výber osobnosti  
A pravidlový engine (rozšírený malým modelom rozhodovacieho stromu) spája metadáta s **profilom osobnosti** uloženým v grafe znalostí.  
Príkladové profily zahŕňajú:

| Osobnosť | Typický tón | Hlavné priority |
|----------|--------------|-----------------|
| **Manažér produktu** | Zameraný na biznis, stručný | Bezpečnosť funkcií, čas na trh |
| **Právnik pre ochranu osobných údajov** | Právna presnosť, averzný k riziku | Umiestnenie dát, **[GDPR](https://gdpr.eu/)** súlad |
| **Bezpečnostný inžinier** | Technická hĺbka, konateľná | Kontroly infraštruktúry, reakcia na incidenty |

### 3. Dynamický graf znalostí (DKG)  
DKG obsahuje ustanovenia politík, dôkazové artefakty a **špecifické anotácie pre osobnosť** (napr. „právnik pre ochranu osobných údajov uprednostňuje „zabezpečujeme“ pred „snažíme sa“). Je neustále aktualizovaný prostredníctvom:

* Detekcia odchýlok politík v reálnom čase (RSS kanály, tlačové správy regulátorov).  
* Federované učenie z viacerých nájomných prostredí (zachovanie súkromia).

### 4. Staviteľ promptov LLM  
Štýlová príručka vybranej osobnosti, kombinovaná s relevantnými uzlami dôkazov, je vložená do štruktúrovaného promptu:

```
You are a {Persona}. Answer the following security questionnaire question using the tone, terminology, and risk framing typical for a {Persona}. Reference the evidence IDs {EvidenceList}. Ensure compliance with {RegulatoryContext}.
```

### 5. Generovanie LLM s ohľadom na osobnosť  
Jemne doladený LLM (napr. Llama‑3‑8B‑Chat) generuje odpoveď. Teplota modelu je dynamicky nastavená podľa apetítu na riziko osobnosti (napr. nižšia teplota pre právnika).

### 6. Post‑spracovanie a validácia  
Generovaný text prechádza:

* **Overovanie faktov** oproti DKG (zabezpečujúc, že každý nárok odkazuje na platný uzol dôkazu).  
* **Validácia odchýlok politík** – ak je odkazované ustanovenie nahradené, engine ho automaticky nahradí.  
* **Prehľad vysvetliteľnosti** – zvýraznené úryvky ukazujú, ktoré pravidlo osobnosti spustilo každú vetu.

### 7. Dodanie odpovede  
Konečná odpoveď s metadátami pôvodu je vrátená do platformy dotazníka prostredníctvom API alebo UI widgetu.

## Vytváranie profilov osobností

### 7.1 Štruktúrovaná schéma osobnosti  

```json
{
  "id": "persona:privacy_counsel",
  "name": "Privacy Counsel",
  "tone": "formal",
  "lexicon": ["we ensure", "in accordance with", "subject to"],
  "risk_attitude": "conservative",
  "regulatory_focus": ["GDPR", "CCPA"],
  "evidence_preference": ["Data Processing Agreements", "Privacy Impact Assessments"]
}
```

Schéma existuje ako typ uzlu v DKG, spojený s ustanoveniami politík cez vzťahy `:USES_LEXICON` a `:PREFERS_EVIDENCE`.

### 7.2 Kontinuálny vývoj osobnosti  

Pomocou **posilňovacieho učenia z ľudského spätného väzby (RLHF)** systém zbiera signály akceptácie (napr. kliknutia „schválené“ audítorov) a aktualizuje váhy lexikonu osobnosti. Postupne sa osobnosť stáva viac **kontextovo‑vedomou** pre konkrétnu organizáciu.

## Detekcia odchýlok politík v reálnom čase

Odchýlka politík je jav, pri ktorom sa regulácie vývoju rýchlejšie ako interná dokumentácia. CPSE rieši tento problém pomocou **pipeline**:

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Feed as Regulačný kanál
    participant Scraper as Služba scraper
    participant DKG as Graf znalostí
    participant Detector as Detektor odchýlok
    Feed->>Scraper: Nový regulácia JSON
    Scraper->>DKG: Upsert uzly ustanovení
    DKG->>Detector: Spustenie analýzy
    Detector-->>DKG: Označenie zastaraných ustanovení
```

Keď je ustanovenie označené, akákoľvek aktívna odpoveď dotazníka, ktorá naň odkazuje, je **automaticky pregenerovaná**, čím sa zachováva kontinuita auditu.

## Bezpečnostné a súkromné úvahy

| Obava | Zmiernenie |
|-------|------------|
| Únik dát | Všetky ID dôkazov sú tokenizované; LLM nikdy nevidí surový dôverný text. |
| Otrava modelu | Federované aktualizácie sú podpísané; detekcia anomálií monitoruje odchýlky váh. |
| Náklon voči niektorým osobnostiam | Periodické audity zaujatosti hodnotia distribúciu tónu naprieč osobnosťami. |
| Regulačná súlad | Každá generovaná odpoveď je sprevádzaná **Zero‑Knowledge Proof**, ktorý overuje, že odkazované ustanovenie spĺňa požiadavku regulátora bez odhalenia samotného obsahu ustanovenia. |

## Výkonnostné benchmarky

| Metrika | Tradičný RAG (bez osobnosti) | CPSE |
|----------|------------------------------|------|
| Priemerná latencia odpovede | 2.9 s | 3.4 s (zahŕňa formovanie osobnosti) |
| Presnosť (zhoda dôkazov) | 87 % | 96 % |
| Spokojnosť auditorov (5‑bodová Likertova škála) | 3.2 | 4.6 |
| Zníženie manuálnych úprav | — | 71 % |

Benchmarky boli vykonané v prostredí s 64‑vCPU, 256 GB RAM a modelom Llama‑3‑8B‑Chat na NVIDIA H100 GPU.

## Scenáre integrácie

1. **Platformy pre riadenie rizík dodávateľov** – vložiť CPSE ako mikro‑službu odpovedí za REST endpointom.  
2. **CI/CD brány compliance** – spúšťať generovanie dôkazov založených na osobnosti pri každom PR, ktorý mení bezpečnostné kontroly.  
3. **Stránky dôvery pre zákazníkov** – dynamicky vykresľovať vysvetlenia politík v tónu zodpovedajúcom role návštevníka (napr. vývojár vs. úradník compliance).  

## Budúci plán

| Štvrťrok | Míľnik |
|----------|--------|
| Q2 2026 | Podpora multimodálnych osobností (hlas, PDF anotácie). |
| Q3 2026 | Integrácia zero‑knowledge proof s overovaním dôverných ustanovení. |
| Q4 2026 | Trhovisko pre vlastné šablóny osobností zdieľané medzi organizáciami. |
| 2027 H1 | Plne autonómny compliance cyklus: odchýlka politík → odpoveď s ohľadom na osobnosť → evidenciu dôkazov pripravených na audit. |

## Záver

**Compliance Persona Simulation Engine** prekonáva poslednú medzeru zameranú na človeka v AI‑poháňanej automatizácii dotazníkov. Spojením inteligencie politík v reálnom čase, dynamických grafov znalostí a generovania jazyka s ohľadom na osobnosť môžu podniky poskytovať rýchlejšie, dôveryhodnejšie a auditovateľné odpovede, ktoré zodpovedajú očakávaniam každého zainteresovaného. Výsledkom je merateľné zvýšenie dôvery, znížené vystavenie rizikám a škálovateľná základňa pre ďalšiu generáciu automatizácie compliance.