
# AI vylepšená vizualizácia dopadu zainteresovaných strán v reálnom čase pre bezpečnostné dotazníky

## Úvod

Bezpečnostné dotazníky sú lingua franca medzi poskytovateľmi SaaS a ich podnikovými zákazníkmi. Hoci je ich presné vyplnenie kritické, väčšina tímov proces vníma ako statické zadávanie dát. Skrytým nákladom je **nedostatok okamžitého prehľadu** o tom, ako každá odpoveď ovplyvňuje *rôzne skupiny zainteresovaných strán* – produktových manažérov, právnych poradcov, auditorov bezpečnosti a dokonca aj predajných tímov.

Vstupuje **AI vylepšená vizualizácia dopadu zainteresovaných strán v reálnom čase (RISIV)**. Spojením generatívnej AI, kontextového grafu znalostí a živých Mermaid dashboardov RISIV prekladá každú odpoveď v dotazníku na interaktívny vizuálny príbeh, ktorý zvýrazňuje:

* **Regulačné vystavenie** pre úradníkov súhlasu.
* **Riziko funkcií produktu** pre technických vedúcich.
* **Zmluvné povinnosti** pre právne tímy.
* **Vplyv na rýchlosť uzávierky** pre predaj a account manažérov.

Výsledkom je jednotný, real‑time pohľad, ktorý urýchľuje rozhodovanie, znižuje spätné a dopredné objasňovacie slučky a nakoniec skracuje cyklus hodnotenia dodávateľa.

---

## Základná architektúra

Engine RISIV je postavený na štyroch úzko prepojených vrstvách:

1. **Normalizér vstupu a vrstva generovania s doplneným vyhľadávaním (RAG)** – spracováva voľne formulované odpovede, obohacuje ich o relevantné úryvky politík a generuje štruktúrované objekty úmyslu.  
2. **Kontextový graf znalostí (CKG)** – dynamický graf, ktorý ukladá regulačné klauzuly, schopnosti produktu a vzťahy mapovania zainteresovaných strán.  
3. **Engine pre hodnotenie dopadu** – použitie grafových neurónových sietí (GNN) a pravdepodobnostného inferovania na výpočet dopadu špecifického pre každú zainteresovanú stranu v reálnom čase.  
4. **Vrstva vizualizácie a interakcie** – vykresľuje Mermaid diagramy, ktoré sa okamžite aktualizujú pri príchode nových odpovedí.

Nižšie je Mermaid diagram, ktorý zobrazuje tok dát naprieč týmito vrstvami:

```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. Normalizér vstupu a RAG

* **Document AI** extrahuje tabuľky, odrážky a voľný text.  
* **Hybrid Retrieval** načíta najrelevantnejšie úryvky politík z úložiska s verzovaním (napr. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)).  
* **Generatívny LLM** prepíše surové odpovede do *objektov úmyslu* typu `{ “dataEncryption”: true, “region”: “EU”, “thirdPartyAccess”: false }`.

### 2. Kontextový graf znalostí

CKG uchováva uzly pre:

* **Regulačné klauzuly** – každá klauzula je prepojená na rolu zainteresovanej strany.  
* **Schopnosti produktu** – napr. “podporuje šifrovanie v pokoji”.  
* **Kategórie rizík** – dôvernosť, integrita, dostupnosť.  

Vzťahy sú vážené na základe historických auditných výsledkov, čo umožňuje grafu vyvíjať sa pomocou **nepretržitých učebných slučiek**.

### 3. Engine pre hodnotenie dopadu

Dvojkrokový pipeline pre výpočet:

1. **GNN propagácia** – šíri vplyv z uzlov odpovede cez CKG k uzlom zainteresovaných strán a vytvára surové vektorové dopady.  
2. **Bayesovská úprava** – zapracuje apriórne pravdepodobnosti (napr. známy vendor risk score) a vytvorí finálne skóre dopadu od 0 (žiadny dopad) po 1 (kritický).

### 4. Vrstva vizualizácie

Dashboard využíva **Mermaid**, pretože je ľahký, textovo‑orientovaný a ľahko sa integruje so statickými generátormi stránok ako Hugo. Každá zainteresovaná strana dostane vlastný pod‑graf:

```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
```

Dashboard sa okamžite obnovuje, keď engine dopadu prijme nové úmysly, čím sa zabezpečuje, že každá zainteresovaná strana vidí aktuálny obraz rizika.

---

## Praktický návod na implementáciu

### Krok 1: Nastavenie grafu znalostí

```bash
# Inicializácia Neo4j s dátami o pôvode
docker run -d \
  -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
  --env NEO4J_AUTH=neo4j/password \
  neo4j:5
```

```cypher
// Načítanie regulačných klauzúl
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);
```

### Krok 2: Nasadenie služby RAG

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

### Krok 3: Spustenie engine‑u pre skórovanie (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):
        # Zjednodušené GCN skórovanie
        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()
```

### Krok 4: Prepojenie na Mermaid dashboard

Vytvorte Hugo short‑code `mermaid.html`:

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

Použite diagram v markdown stránke:

```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 */>}}
```

Keď je odoslaná nová odpoveď, webhook spustí reťazec RAG → Scorer, aktualizuje úložisko skóre a prepíše Mermaid blok s najnovšími hodnotami.

---

## Prínosy pre jednotlivé skupiny zainteresovaných strán

| Zainteresovaná strana | Okamžitý prehľad | Umožnenie rozhodovania |
|-----------------------|------------------|------------------------|
| **Právnik**           | Zobrazuje, ktoré klauzuly nie sú v súlade | Prioritizuje úpravy zmlúv |
| **Produkt**           | Zvýrazňuje medzery vo funkciách, ktoré ovplyvňujú súlad | Usmerňuje úpravy product roadmap |
| **Bezpečnosť**        | Kvantifikuje expozíciu pre každú kontrolu | Spúšťa automatizované ticket‑y na nápravu |
| **Predaj**            | Vizualizuje vplyv na rýchlosť uzávierky | Poskytuje dátovo podložené argumenty pri rokovaniach |

Vizuálna povaha Mermaid diagramov tiež **zlepšuje komunikáciu medzi funkciami**: produktový manažér môže rýchlo nahliadnuť na jeden uzol a pochopiť právne riziko bez prelistovania hustých textov politík.

---

## Reálny prípad: Skrátenie času spracovania dotazníka z 14 dní na 2 hodiny

**Spoločnosť:** CloudSync (poskytovateľ SaaS riešení na zálohovanie dát)  
**Problém:** Cykly bezpečnostných dotazníkov trvali v priemere 14 dní kvôli neustálemu objasňovaniu.  
**Riešenie:** Nasadili RISIV do svojho compliance portálu.  

**Výsledok:**

* **Čas generovania odpovedí** klesol z 6 hodín na 12 minút na dotazník.  
* **Cyklus revízie zainteresovaných strán** sa zmenšil z 3 dní na menej ako 1 hodinu, pretože každý tím mohol okamžite vidieť svoj dopad.  
* **Zrýchlenie uzavretia obchodu** vzrástlo o 27 % (priemerný predajný cyklus sa skrátil z 45 dní na 33 dní).  

Post‑implementačný Net Promoter Score (NPS) interných používateľov dosiahol **+68**, čo odráža jasnosť a rýchlosť, ktorú vizualizácia priniesla.

---

## Najlepšie postupy pre adopciu

1. **Začnite s minimálnym grafom znalostí** – importujte najkritickejšie regulačné klauzuly a namapujte ich na hlavné roly zainteresovaných strán. Postupne rozširujte, keď systém dozrieva.  
2. **Implementujte repozitár politík pod verziovaním** – uložte politické dokumenty do Gitu, označte každú zmenu a umožnite RAG vrstve ťahať správnu verziu na základe kontextu dotazníka.  
3. **Zapojte človeka v slučke (Human‑In‑The‑Loop)** – smerujte skóre s vysokým dopadom (> 0.75) k compliance recenzentovi na finálnu kontrolu pred automatickým odoslaním.  
4. **Monitorujte drift skórenia** – nastavte alarmy, ak sa skóre dopadu dramaticky mení pri podobných odpovediach, čo môže signalizovať degradáciu grafu.  
5. **Využite CI/CD pipeline** – treat Mermaid dashboardy ako kód; spúšťajte automatické testy, aby diagramy po každom nasadení zostali renderovateľné.

---

## Budúce vylepšenia

* **Viacjazyčný extrakcia úmyslu** – rozšíriť RAG vrstvu o jazykovo špecifické LLM, aby slúžila globálnym tímom.  
* **Adaptívna kalibrácia GNN** – použiť reinforcement learning na dolaďovanie váh hrán na základe výsledkov auditov.  
* **Federovaný graf znalostí** – umožniť viacerým dcérskym spoločnostiam prispievať do spoločného grafu pri zachovaní suverenity dát prostredníctvom zero‑knowledge proofov.  
* **Prediktívne predpovede dopadu** – kombinovať časové rady s engine‑om skórovania, aby sa odhadoval budúci dopad pri meniacich sa regulačných podmienkach.

---

## Záver

AI vylepšená vizualizácia dopadu zainteresovaných strán v reálnom čase predefinuje spôsob, akým sa spracovávajú bezpečnostné dotazníky. Premenením každej odpovede na okamžitý akčný vizuálny príbeh môžu organizácie zosúladiť perspektívy produktov, práv, bezpečnosti a predaja bez tradičného oneskorenia manuálnych revízií. Implementácia RISIV nielenže urýchľuje proces hodnotenia dodávateľa, ale aj buduje kultúru transparentnosti a dátovo‑riadeného súladu.