
# AI poháňaný adaptívny engine pre zhodnocovanie otázok od dodávateľov

Podniky čelia rastúcej lavine bezpečnostných dotazníkov, potvrdení od dodávateľov a auditov súladu. Každá požiadavka trvá dni, niekedy týždne, pretože tímy musia manuálne nájsť správnu politiku, skopírovať a vložiť odpoveď a potom dvojito overiť jej relevantnosť. Tradičné automatizačné riešenia považujú každý dotazník za statický formulár a aplikujú univerzálnu šablónu, ktorá rýchlo zastaráva s vývojom predpisov.

**Adaptívny engine na zhodnocovanie otázok od dodávateľov od Procurize** otočí tento model hore nohami. Spájaním **federovaného znalostného grafu (KG)**, ktorý zjednocuje politické dokumenty, auditné dôkazy a kontroly vydané regulátormi, s **smerovacou vrstvou riadenou posilňovacím učením (RL)**, engine sa v reálnom čase učí, ktoré úryvky odpovedí najlepšie uspokoja každú prichádzajúcu otázku. Výsledkom je workflow obohatený AI, ktorý poskytuje:

* **Okamžité, kontextovo‑vedomé návrhy odpovedí** – systém zobrazí najrelevantnejší úsek odpovede v milisekundách.
* **Kontinuálne učenie** – každá ľudská úprava sa vracia do modelu a vylepšuje budúce zhody.
* **Regulačná odolnosť** – federovaný KG sa synchronizuje s externými zdrojmi (napr. [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)), aby nové požiadavky boli okamžite odrazené v zásobe odpovedí.
* **Auditová úroveň pôvodu** – každý návrh obsahuje kryptografický hash odkazujúci na pôvodný dokument, čo robí auditný reťazec nezmeniteľným.

Nižšie prechádzame architektúrou engine, základnými algoritmami, ktoré ho poháňajú, osvedčenými postupmi integrácie a obchodným dopadom, ktorý môžete očakávať.

## 1. Architektonický prehľad

Engine pozostáva zo štyroch úzko prepojených vrstiev:

1. **Ingestia dokumentov a konštrukcia KG** – Všetky politické PDF, markdown súbory a artefakty dôkazov sú parsované, normalizované a importované do **federovaného KG**. Graf ukladá uzly ako `PolicyClause`, `ControlMapping`, `EvidenceArtifact` a `RegulationReference`. Hrany opisujú vzťahy ako `covers`, `requires` a `derivedFrom`.
2. **Služba sémantických vložiek** – Každý uzol KG je transformovaný do vysokodimenzionálneho vektora pomocou doménovo špecifického jazykového modelu (napr. doladený Llama‑2 pre jazyk súladu). Tým sa vytvorí **sémantický index umožňujúci vyhľadávanie**, ktorý umožňuje vyhľadávanie na základe podobnosti.
3. **Adaptívne smerovanie a RL engine** – Keď dorazí dotazník, **enkóder otázky** vytvorí vložku. **Agent RL s politickým gradientom** hodnotí kandidátnych uzlov odpovedí, pričom zváži relevantnosť, aktuálnosť a auditnú dôveru. Agent vyberie top‑k zhôd a zoradí ich pre používateľa.
4. **Spätná väzba a slučka kontinuálneho zlepšovania** – Ľudskí recenzenti môžu akceptovať, odmietnuť alebo upraviť návrhy. Každá interakcia aktualizuje **signál odmeny**, ktorý sa vracia RL agentovi a spúšťa inkrementálny retréning modelu vložiek.

Diagram nižšie vizualizuje tok dát.

```mermaid
graph LR
    subgraph Ingestion
        A["Policy Docs"] --> B["Parser"]
        B --> C["Federated KG"]
    end
    subgraph Embedding
        C --> D["Node Encoder"]
        D --> E["Vector Store"]
    end
    subgraph Routing
        F["Incoming Question"] --> G["Question Encoder"]
        G --> H["Similarity Search"]
        H --> I["RL Ranking Agent"]
        I --> J["Top‑K Answer Suggestions"]
    end
    subgraph Feedback
        J --> K["User Review"]
        K --> L["Reward Signal"]
        L --> I
        K --> M["KG Update"]
        M --> C
    end
    style Ingestion fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Embedding fill:#e8f5e9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Routing fill:#e3f2fd,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Feedback fill:#fff3e0,stroke:#333,stroke-width:1px
```

### 1.1 Federovaný znalostný graf

**Federovaný KG** agreguje viacero dátových zdrojov pri zachovaní hraníc vlastníctva. Každé oddelenie (právo, bezpečnosť, operácie) hostuje svoj podgraf za API bránou. Engine používa **schémovo zarovnanú federáciu** na dotazovanie naprieč týmito silami bez replicovania dát, čím zabezpečuje súlad s politikami lokality dát.

**Kľúčové výhody:**

* **Škálovateľnosť** – Pridanie nového úložiska politík jednoducho zaregistruje nový podgraf.
* **Súkromie** – Citlivé dôkazy môžu zostať na mieste, pričom sa zdieľajú iba vložky.
* **Sledovateľnosť** – Každý uzol nesie metadáta pôvodu (`createdBy`, `lastUpdated`, `sourceHash`).

### 1.2 Posilňovacie učenie pre ranking

RL agent považuje každý návrh odpovede za **akciu**. **Stav** zahŕňa:

* Vložku otázky.
* Vložky kandidátnych odpovedí.
* Kontextové metadáta (napr. regulačná doména, úroveň rizika).

Odmenu sa počíta z:

* **Akceptácia** (binárne 1/0).
* **Editovacia vzdialenosť** medzi návrhovou a finálnou odpoveďou (vyššia odmena za nízku vzdialenosť).
* **Dôvera v súlad** (skóre odvodené od pokrytia dôkazmi).

Pomocou algoritmu **Proximal Policy Optimization (PPO)** sa agent rýchlo zbližuje k politike, ktorá uprednostňuje odpovede poskytujúce vysokú relevanciu a nízku námahu úpravy.

## 2. Detaily dátovej pipeline

### 2.1 Parsovanie dokumentov

Procurize využíva **Apache Tika** pre OCR a konverziu formátov, následne **spaCy** vlastné pipeline na extrakciu čísel klauzúl, odkazov na kontroly a právne citácie. Výstup je uložený v JSON‑LD, pripravený na ingestiu do KG.

### 2.2 Model vložiek

Model vložiek je trénovaný na kurátorovanom korpuse približne 2 M viet o súlade, s využitím **kontrastívnej straty**, ktorá ťahá semanticky podobné klauzuly k sebe a oddeľuje nesúvisiace. Periodické **vedomostné destilovanie** zabezpečuje, že model zostáva ľahký pre inferenciu v reálnom čase (<10 ms na dotaz).

### 2.3 Vektorový úložisko

Všetky vektory sídlia v **Milvus** (alebo ekvivalentnej open‑source vektorovej DB). Milvus ponúka indexovanie **IVF‑PQ** pre pod‑milisekundové vyhľadávanie podobností, aj pri miliardách vektorov.

## 3. Integračné vzory

Väčšina podnikov už používa nástroje na obstarávanie, ticketovanie alebo GRC (napr. ServiceNow, JIRA, GRC Cloud). Procurize poskytuje tri hlavné integračné cesty:

| Vzor                | Popis                                                                                                                                                     | Príklad                                                                                               |
|---------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| **Webhook spúšťač** | Nahranie dotazníka spustí webhook na Procurize, ktorý vráti top‑k návrhov v odpovedi.                                                                    | Formulár dotazníka ServiceNow → webhook → návrhy zobrazené inline.                                     |
| **GraphQL federácia** | Existujúce UI dotazuje pole GraphQL `matchAnswers`, pričom dostáva ID odpovedí a metadáta pôvodu.                                                         | Vlastný React dashboard volá `matchAnswers(questionId: "Q‑123")`.                                      |
| **SDK plug‑in**       | Jazykovo‑špecifické SDK (Python, JavaScript, Go) vkladajú engine priamo do CI/CD kontrol súladu.                                                       | GitHub Action, ktorý overuje zmeny PR voči najnovšiemu bezpečnostnému dotazníku.                     |

Všetky integrácie dodržiavajú **OAuth 2.0** a **mutual TLS** pre zabezpečenú komunikáciu.

## 4. Obchodný dopad

Procurize vykonal kontrolované nasadenie u troch spoločností Fortune‑500 SaaS. Počas 90‑dňového obdobia:

| Metrika                                 | Pred engine | Po engine |
|----------------------------------------|-------------|-----------|
| Priemerný čas odpovede na otázku      | 4 hodiny    | **27 minút** |
| Miera ľudských úprav (percento navrhnutých odpovedí upravených) | 38 % | **12 %** |
| Miera auditných zistení (nekompatibilné odpovede) | 5 % | **<1 %** |
| Požadovaný počet zamestnancov tímu súladu | 6 FTE | **4 FTE** |

Výpočet **ROI** ukazuje **3,2‑násobné zníženie** nákladov na pracovnú silu a **70 % zrýchlenie** cyklov onboardingu dodávateľov – kľúčové pre rýchlo sa meniace uvedenie produktov na trh.

## 5. Bezpečnosť a správa

* **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP)** – Keď dôkazy sídlia v klientskom enclave, engine môže overiť, že dôkaz spĺňa kontrolu, bez odhalenia surových dát.
* **Differenciálna súkromnosť** – Vektory vložiek sú pred zdieľaním medzi federovanými uzlami rušené kalibrovaným šumom, čím sa chránia citlivé jazykové vzory.
* **Nezmeniteľná auditná stopa** – Každý návrh odkazuje na **Merkle‑root hash** verzie zdrojového dokumentu, uložený na povolenom blockchaine pre dôkaz o nespôsobení manipulácie.

Tieto záruky zabezpečujú, že engine nielen zrýchľuje operácie, ale aj spĺňa prísne štandardy správy požadované regulovanými odvetviami.

## 6. Začíname

1. **Naimportujte svoj korpus politík** – Použite CLI od Procurize (`prc import`) na nahratie PDF, markdown a artefaktov dôkazov.  
2. **Nakonfigurujte federáciu** – Zaregistrujte podgraf každého oddelenia v centrálom orchestrátori KG.  
3. **Nasadiť RL službu** – Spustite Docker‑compose stack (`docker compose up -d rl-agent vector-db`).  
4. **Pripojte svoj portál dotazníkov** – Pridajte webhook endpoint k existujúcemu poskytovateľovi formulárov.  
5. **Monitorujte a iterujte** – Dashboard zobrazuje trendy odmien, latenciu a mieru úprav; použite tieto údaje na doladenie modelu vložiek.  

**Sandbox prostredie** je k dispozícii 30 dní zadarmo, čo tímom umožní experimentovať bez vplyvu na produkčné dáta.

## 7. Budúce smerovania

* **Multimodálne dôkazy** – Zahrnúť naskenované snímky obrazovky, PDF a video prechody pomocou Vision‑LLM vložiek.  
* **Fúzia cez‑regulačných KG** – Zlúčiť globálne regulačné grafy (napr. EU [GDPR](https://gdpr.eu/), US [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)), aby umožnili skutočne medzinárodnú súlad.  
* **Samo‑liečivé politiky** – Automaticky generovať aktualizácie politík, keď KG zistí odchýlku medzi regulačnými zmenami a existujúcimi klauzulami.  

Kontinuálnym obohacovaním KG a spevnením RL slučky spätnej väzby má Procurize za cieľ vyvinúť sa z *engine na zhodnocovanie* na *spolupilot súladu*, ktorý predvída otázky ešte pred ich položením.

## 8. Záver

Adaptívny engine na zhodnocovanie otázok od dodávateľov ukazuje, ako **federované znalostné grafy**, **sémantické vložky** a **posilňovacie učenie** môžu splynúť a premeniť historicky manuálny, náchylný na chyby proces na **reálny čas, samo‑optimalizačný workflow**. Organizácie, ktoré túto technológiu adoptujú, získavajú:

* Rýchlejšiu rýchlosť uzatvárania obchodov.  
* Vyššiu dôveru v audite.  
* Nižšie prevádzkové náklady.  
* Škálovateľný základ pre budúce AI‑riadené iniciatívy súladu.  

Ak ste pripravení nahradiť chaos tabuľkových procesorov inteligentným, preukázateľným engine na odpovede, platforma Procurize ponúka riešenie na kľúč — od dnes.