
# Systém smerovania AI s kontextom pre priradenie dodávateľských dotazníkov v reálnom čase

Bezpečnostné dotazníky a audity sú neustálym zdrojom trenia pre SaaS poskytovateľov. Obrovská rozmanitosť rámcov — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html) a desiatky odvetvových kontrolných zoznamov — znamená, že každá prichádzajúca požiadavka môže vyžadovať expertné znalosti bezpečnostných inžinierov, právnych poradcov, produktových manažérov a dokonca tímov dátovej vedy. Tradičná manuálna triáž spôsobuje úzke miesta, zavádza ľudské chyby a neponúka jasnú auditovateľnú stopu.

**Procurize** rieši tento problém pomocou **Context‑Aware AI Routing Engine**, ktorý automaticky priřadí každý dotazník — alebo dokonca jednotlivé sekcie — najvhodnejším vlastníkom v reálnom čase. Motor využíva inferenciu veľkých jazykových modelov (LLM), dynamický graf znalostí interných expertov a scheduler založený na posilňovacom učení. Výsledkom je samo‑optimalizačný systém, ktorý nielen zrýchľuje časy odozvy, ale aj kontinuálne zlepšuje presnosť smerovania, ako organizácia dozrieva.

---

## Prečo je dôležité smerovanie v reálnom čase a na základe kontextu

| Bod bolesti | Konvenčný prístup | Riešenie poháňané AI |
|------------|-------------------|----------------------|
| **Latencia** – tímy často čakajú hodiny alebo dni na manuálne priradenie ticketu. | E‑mail alebo odovzdávanie v ticketovom systéme. | Okamžité priradenie v sekundách po načítaní dotazníka. |
| **Nesprávne priradenie** – odpovede zostavujú vlastníci bez hlbokej doménovej znalosti, čo vedie k prepracovaniu. | Odhad na základe pracovných pozícií. | Sémantické priradenie pomocou úmyslu odvodeného z LLM a pôvodu z grafu znalostí. |
| **Nerovnováha záťaže** – niektorí vlastníci sú preťažení, zatiaľ čo iní sú nečinní. | Manuálne sledovanie záťaže. | Plánovač založený na posilňovacom učení, ktorý vyrovnáva úsilie v tíme. |
| **Auditovateľnosť** – žiadny záznam o tom, prečo bol vybraný konkrétny vlastník. | Ad hoc poznámky. | Nemenné logy smerovania uložené v ledgeri pôvodu. |

Riešením týchto výziev sa motor stáva kľúčovou prvou obrannou líniou v pipeline súladu, zabezpečujúc, že každá odpoveď začne svoje cestovanie v rukách správnych ľudí.

---

## Prehľad architektúry

Motor je postavený ako **mikro‑služba**, ktorá sa zapája do existujúceho dotazníkového hubu Procurize. Nižšie je vysoko‑úrovňový diagram toku dát.

```mermaid
graph LR
    A["Incoming Questionnaire (PDF/JSON)"] --> B["Document AI Ingestion"]
    B --> C["Semantic Chunking & Intent Extraction"]
    C --> D["Expertise Knowledge Graph Query"]
    D --> E["Reinforcement Learning Scheduler"]
    E --> F["Assignment Notification (Slack/Email)"]
    F --> G["Procurize Review Workspace"]
    G --> H["Audit Log (Immutable Ledger)"]
```

*All node labels are quoted as required by the Mermaid syntax.*

### Kľúčové komponenty

1. **Ingestia Document AI** – Používa OCR a štruktúrované parsery na konverziu PDF, Word dokumentov alebo JSON payloadov do normalizovaného textového formátu.  
2. **Sémantické chunkovanie a extrakcia úmyslu** – LLM (napr. GPT‑4o) rozdeľuje dotazník na logické sekcie (napr. „Ukladanie dát“, „Reakcia na incident“) a generuje embeddingy úmyslu.  
3. **Graf znalostí expertízy** – Grafová databáza (Neo4j alebo TigerGraph) uchováva uzly predstavujúce zamestnancov, ich certifikácie, predchádzajúce zodpovedané sekcie a skóre istoty. Hrany zachytávajú domény expertízy, históriu záťaže a regulačné špecializácie.  
4. **Plánovač posilňovacieho učenia** – Model založený na policy‑gradient pozoruje výsledky smerovania (miera akceptácie, čas obratu, skóre kvality) a iteratívne zlepšuje politiku priradenia.  
5. **Vrstva notifikácie priradenia** – Integruje sa s kolaboračnými nástrojmi (Slack, Microsoft Teams, e‑mail) a aktualizuje UI Procurize v reálnom čase.  
6. **Auditový log** – Zapíše záznam odolný voči manipulácii do ledgeru s pridaním (napr. blockchain‑based alebo AWS QLDB) pre auditorov zhody.

---

## Krok za krokom: Ako motor smeruje dotazník

### 1. Ingestia a normalizácia
- Súbor s dotazníkom je odoslaný do Procurize.  
- Document AI extrahuje surový text, pričom zachová hierarchické značky (sekcie, podsekcie).  
- Ukladá sa kontrolný súčet pre neskorú verifikáciu integrity.

### 2. Extrakcia úmyslu
- LLM dostane každú sekciu a vráti:
  - **Štandardizovaný názov sekcie**  
  - **Regulačný kontext** (SOC 2, ISO 27001, GDPR, atď.)  
  - **Embedding s váhou dôvery** (vektorová reprezentácia)

### 3. Dopyt v grafe znalostí
- Embedding je spárovaný s grafom expertízy pomocou kosínusovej podobnosti.  
- Dopyt ďalej filtruje podľa:
  - **Aktuálnej záťaže** (úlohy priradené za posledných 24 h)  
  - **Nedávnej úspešnosti** (odpovede, ktoré prešli auditom)  
  - **Rozsahu súladu** (napr. len členovia tímu s certifikáciou GDPR pre sekcie ochrany osobných údajov)

### 4. Rozhodnutie plánovača
- Plánovač posilňovacieho učenia dostane sadu kandidátnych vlastníkov a vyberie toho, ktorý maximalizuje očakávanú odmenu:  
  \[
  R = \alpha \times \text{Rýchlosť} + \beta \times \text{Kvalita} - \gamma \times \text{Záťaž}
  \]  
- Parametre (α, β, γ) sú nastavené podľa politiky organizácie (napr. uprednostniť rýchlosť pri časovo kritických obchodoch).

### 5. Notifikácia a akceptácia
- Vybraný vlastník dostane push notifikáciu s priamym odkazom na sekciu v Procurize.  
- Okno akceptácie (predvolené 15 min) umožňuje vlastníka odmietnuť a spustiť výber náhradného riešenia.

### 6. Zachytenie auditovej stopy
- Každé rozhodnutie, spolu s embeddingom a snímkom dopytu v grafe, je zapísané do nemenného ledgeru.  
- Auditori môžu neskôr replikovať logiku smerovania a overiť súlad s internými SLA.

---

## AI modely v pozadí

| Model | Úloha | Prečo je vhodný |
|-------|------|-----------------|
| **GPT‑4o** (alebo porovnateľný) | Extrakcia úmyslu, sumarizácia prirodzeným jazykom | Špičkové pochopenie regulačného jazyka; málo príkladov na upravenie znižuje potrebu špecializovaného doladenia. |
| **Sentence‑Transformer (SBERT)** | Generovanie embeddingov pre podobnostné vyhľadávanie | Produkuje husté vektory, ktoré kombinujú sémantickú bohatú reprezentáciu s rýchlosťou vyhľadávania. |
| **Graph Neural Network (GNN)** | Šírenie skórov expertízy naprieč grafom | Zachytáva viac‑stupňové vzťahy (napr. „Ján → riadil audit PCI‑DSS → pozná šifrovacie štandardy”). |
| **Policy Gradient RL (Proximal Policy Optimization)** | Optimalizácia politiky smerovania v reálnom čase | Spracúva nesterálne prostredie, kde sa pracovná záťaž a expertné znalosti menia denne. |

Všetky modely sú nasadené cez vrstvu **model‑as‑a‑service** (napr. NVIDIA Triton alebo TensorFlow Serving) s cieľom dosiahnuť nízku latenciu (<200 ms na inferenciu).

---

## Integrácia s existujúcimi pracovnými tokami Procurize

1. **API kontrakt** – Router vystavuje REST‑endpoint (`/api/v1/route`), ktorý prijíma normalizovaný JSON dotazníka.  
2. **Webhooks** – UI Procurize registruje webhook, ktorý sa spustí pri udalosti “dotazník nahraté”.  
3. **Synchronizácia používateľských profilov** – HRIS (Workday, BambooHR) každú noc synchronizuje atribúty zamestnancov do grafu expertízy.  
4. **Dashboard súladu** – Metričky smerovania (priemerná latencia, miera úspešnosti) sa vizualizujú vedľa existujúcich dashboardov kvality odpovedí.  
5. **Bezpečnosť** – Všetka komunikácia je chránená mutual TLS; dáta v pokoji sú šifrované pomocou kľúčov spravovaných zákazníkom.

---

## Merateľné prínosy

| Metrika | Pred motorom | Po nasadení (po 3 mesiacoch) |
|--------|--------------|------------------------------|
| **Priemerná latencia priradenia** | 4,2 h | 3,5 min |
| **Skóre kvality odpovede na prvý pokus** (0‑100) | 71 | 88 |
| **Udalosti preťaženia vlastníka** | 12 za mesiac | 1 za mesiac |
| **Čas vyhľadania auditovej stopy** | 2 dni (manuálne) | <5 sekúnd (automatizovaný dopyt) |
| **Spokojnosť používateľov (NPS)** | 38 | 71 |

Čísla vychádzajú z prvých pilotov v sektore fintech a health‑tech, kde je rýchlosť súladu konkurenčnou výhodou.

---

## Implementačný plán pre podniky

1. **Pilotná fáza (2 týždne)**
   - Pripojte jeden produktový tím k smerovaciemu motoru.  
   - Definujte atribúty expertízy (certifikácie, predchádzajúce ID dotazníkov).  
   - Zaznamenajte výchozie metriky.

2. **Kalibrácia modelov (4 týždne)**
   - Doladiť knižnicu promptov LLM pomocou doménových fráz.  
   - Trénovať GNN na historických pároch vlastník‑dotazník.  
   - Spúšťať A/B testy na RL odmenách.

3. **Plné nasadenie (8 týždňov)**
   - Rozšíriť riešenie na všetky obchodné jednotky.  
   - Aktivovať fallback pool “Compliance Ops” pre okrajové prípady.  
   - Integrovať nemenný ledger s existujúcimi audit platformami (ServiceNow, SAP GRC).

4. **Kontinuálne zlepšovanie**
   - Plánovať týždenné RL aktualizácie.  
   - Štvrťročne obnovovať graf expertízy z HRIS a interných certifikačných portálov.  
   - Kvartálne vykonávať bezpečnostné revízie infraštruktúry servírovanej modelov.

---

## Budúce smerovanie

- **Federované grafy znalostí** – Zdieľať anonymizované signály expertízy medzi partnerstviami a zároveň zachovať súkromie.  
- **Zero‑Knowledge Proof validácia** – Preukázať, že rozhodnutie smerovania spĺňa politické podmienky bez odhalenia základných dát.  
- **Viacjazyčné smerovanie** – Rozšíriť extrakciu úmyslu LLM na viac ako 30 jazykov, aby globálne tímy dostávali úlohy vo svojom materinskom jazyku.  
- **Explainable AI vrstvy** – Automaticky generovať čitateľné odôvodnenia („Ján bol vybraný, pretože naposledy vypracoval GDPR sekciu a momentálne má najnižšiu záťaž“).

Tieto výskumné cesty sľubujú transformovať smerovací motor z jednoduchého priradzovacieho nástroja na strategické centrum inteligencia súladu.

---

## Záver

Motory Routing AI s kontextom od Procurize ukazujú, ako môžu generatívna AI, grafová analytika a posilňovacie učenie spoločne automatizovať jeden z najpracnejších krokov v správe bezpečnostných dotazníkov. Poskytnutím okamžitého, expertného priradenia organizácie znižujú expozíciu riziku, zrýchľujú uzavretie obchodov a udržiavajú transparentnú auditovateľnú stopu – kľúčové schopnosti v dobe, keď je rýchlosť súladu trhovou výhodou.

Implementácia motoru vyžaduje starostlivú integráciu, čistotu dát a neustálu údržbu modelov, avšak úspory v minútach, vyššia kvalita odpovedí a robustnejšia auditovateľnosť ospravedlňujú investíciu. Ako sa regulačné prostredie vyvíja, adaptívna slučka učenia smerovača zabezpečí, že firmy zostanú o krok vpred, premenia súlad zo smernice na konkurenčnú výhodu.

---

## <span class='highlight-content'>Pozri</span> tiež

- https://procurize.com/blog/ai-powered-compliance-playbook-generation  
- https://www.owasp.org/index.php/Threat_Modeling_and_Risk_Management  
- https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2022/NIST.IR.8399.pdf  
- https://raftlabs.com/blog/knowledge-graph-for-compliance-automation