
# Dynamické mapovanie zmluvných klauzúl pomocou AI pre bezpečnostné dotazníky

## Prečo je mapovanie zmluvných klauzúl dôležité

Bezpečnostné dotazníky sú bránou k B2B SaaS obchodom. Typický dotazník kladie otázky ako:

* *„Šifrujete dáta v pokoji? Uveďte odkaz na klauzulu z vašej Smluvy o službe.“*  
* *„ Aká je vaša reakčná doba na incident? Citujte príslušné ustanovenie vo vašom Dodatku o spracovaní dát.“*  

Presne odpovedať na tieto otázky znamená nájsť správnu klauzulu v mori zmlúv, dodatkov a politík. Tradičný manuálny prístup má tri kritické slabiny:

1. **Časová náročnosť** – tímy bezpečnosti strávia hodiny hľadaním správneho odseku.  
2. **Ľudská chyba** – nesprávny odkaz na klauzulu môže viesť k medzerám v súlade alebo zlyhaniu auditu.  
3. **Zastarané odkazy** – zmluvy sa menia; staré čísla klauzúl sa stávajú neplatnými, pričom odpovede v dotazníkoch zostávajú nezmenené.  

Engine **Dynamické mapovanie zmluvných klauzúl (DCCM)** rieši všetky tri problémy tým, že premení úložiská zmlúv na prehľadateľný, samo‑udržiavajúci sa graf vedomostí, ktorý generuje odpovede na dotazníky v reálnom čase pomocou AI.

---

## Základná architektúra DCCM engine

Nižšie je vysoká úroveň pohľadu na dátový potrub DCCM. Diagram používa syntax **Mermaid** na znázornenie toku dát a rozhodovacích bodov.

```mermaid
stateDiagram-v2
    [*] --> IngestContracts: "Ingestia dokumentov"
    IngestContracts --> ExtractText: "OCR a extrakcia textu"
    ExtractText --> Chunkify: "Sémantické rozdelenie"
    Chunkify --> EmbedChunks: "Vektorové vkladanie (RAG)"
    EmbedChunks --> BuildKG: "Konstrukcia grafu vedomostí"
    BuildKG --> UpdateLedger: "Záznam do registra atribúcií"
    UpdateLedger --> [*]

    state AIResponder {
        ReceiveQuestion --> RetrieveRelevantChunks: "Vektorové vyhľadávanie"
        RetrieveRelevantChunks --> RAGGenerator: "Retrieval‑Augmented Generation"
        RAGGenerator --> ExplainabilityLayer: "Citácie a skóre istoty"
        ExplainabilityLayer --> ReturnAnswer: "Formátovaná odpoveď s odkazmi na klauzuly"
    }

    [*] --> AIResponder
```

**Vysvetlenie kľúčových komponentov**

| Komponent | Účel | Technológie |
|-----------|------|-------------|
| **IngestContracts** | Sťahovanie zmlúv, dodatkov a SaaS podmienok z cloudového úložiska, SharePointu alebo GitOps repo. | Event‑driven Lambda, S3 spúšťače |
| **ExtractText** | Prevod PDF, skenov a Word súborov na surový text. | OCR (Tesseract), Apache Tika |
| **Chunkify** | Rozdelenie dokumentov na sémanticky koherentné sekcie (typicky 1‑2 odseky). | Vlastný NLP rozdeľovač založený na nadpisoch a hierarchii odrážok |
| **EmbedChunks** | Zakódovanie každého úseku do hustého vektora pre podobnostné vyhľadávanie. | Sentence‑Transformers (all‑MiniLM‑L12‑v2) |
| **BuildKG** | Vytvorenie property grafu, kde uzly = klauzuly, hrany = odkazy, povinnosti alebo súvisiace štandardy. | Neo4j + GraphQL API |
| **UpdateLedger** | Zaznamenanie nezmeniteľnej provenance pre každý pridaný alebo upravený úsek. | Hyperledger Fabric (append‑only ledger) |
| **RetrieveRelevantChunks** | Nájdenie top‑k podobných úsekov pre daný dotaz v dotazníku. | FAISS / Milvus vektorová DB |
| **RAGGenerator** | Kombinácia získaných úsekov s LLM na vygenerovanie stručnej odpovede. | OpenAI GPT‑4o / Anthropic Claude‑3.5 |
| **ExplainabilityLayer** | Pridanie citácií, skóre istoty a vizuálneho úryvku klauzuly. | LangChain Explainability Toolkit |
| **ReturnAnswer** | Vrátenie odpovede v UI Procurize s klikateľnými odkazmi na klauzuly. | React front‑end + Markdown rendering |

---

## Retrieval‑Augmented Generation (RAG) spojené s presnosťou zmlúv

Štandardné LLM môžu „hallucinate“, keď sa ich požiada o referencie v zmluvách. Zakotvením generácie do *reálnych* úsekov zmluvy DCCM engine zaručuje faktickú presnosť:

1. **Vkladanie dotazu** – Text otázky z dotazníka sa transformuje na vektor.  
2. **Top‑k retrieval** – FAISS vráti najpodobnejšie úseky (k=5 ako predvolené).  
3. **Prompt engineering** – Získané úryvky sú vložené do systémového promptu, ktorý núti LLM citovať zdroj explicitne:

```
You are a compliance assistant. Use ONLY the provided contract excerpts to answer the question. 
For each answer, end with "Clause: <DocumentID>#<ClauseNumber>".
If the excerpt does not contain enough detail, respond with "Information not available".
```

*(Prompt bude v produkčnom prostredí preložený do slovenčiny, avšak LLM očakáva anglické inštrukcie.)*

4. **Post‑processing** – Engine rozparsuje výstup LLM, overí, že každá citovaná klauzula existuje v grafe vedomostí, a pripojí skóre istoty (0‑100). Ak je skóre pod konfigurovateľným prahom (napr. 70), odpoveď je označená na kontrolu človekom.

---

## Vysvetliteľný register atribúcií

Audítori požadujú dôkaz *kde* každá odpoveď pochádza. DCCM engine zapíše **kriptograficky podpísaný záznam do registra** pre každú mapovaciu udalosť:

```json
{
  "question_id": "Q-2025-07-12-001",
  "answer_hash": "sha256:8f3e...",
  "referenced_clause": "SA-2024-08#12.3",
  "vector_similarity": 0.94,
  "llm_confidence": 88,
  "timestamp": "2025-12-01T08:31:45Z",
  "signature": "0xABCD..."
}
```

Tento register:

* Poskytuje nezmeniteľnú auditnú stopu.  
* Umožňuje **zero‑knowledge proof** dotazy, kde regulátor môže overiť existenciu citácie bez zverejnenia celej zmluvy.  
* Podporuje **policy‑as‑code** vynútenie — ak je klauzula zastaraná, register automaticky označí všetky závislé odpovede v dotazníku na prehodnotenie.

---

## Adaptácia v reálnom čase na „drift“ klauzúl

Zmluvy sú živé dokumenty. Keď sa klauzula upraví, **Change‑Detection Service** prepočíta vektory pre dotknutý úsek, aktualizuje graf vedomostí a regeneruje záznamy pre všetky odpovede, ktoré sa na upravenú klauzulu odkazovali. Tento celý cyklus zvyčajne trvá **2‑5 sekúnd**, čo zabezpečuje, že UI Procurize vždy odráža najnovší jazyk zmluvy.

### Príklad scenára

*Pôvodná klauzula* (Verzia 1):  
> “Data shall be encrypted at rest using AES‑256.”

*Aktualizovaná klauzula* (Verzia 2):  
> “Data shall be encrypted at rest using AES‑256 or ChaCha20‑Poly1305, whichever is deemed more appropriate.”

Po zmene verzie:

1. Embedding klauzuly sa obnoví.  
2. Všetky odpovede, ktoré predtým citovali “Clause 2.1”, prebehnú znovu cez RAG generator.  
3. Ak aktualizovaná klauzula pridáva voliteľnosť, skóre istoty môže klesnúť, čo podnieti bezpečnostného recenzenta, aby odpoveď potvrdil.  
4. Register zaznamená **drift event** spájajúci staré a nové ID klauzúl.

---

## Kvantifikované výhody

| Metrika | Pred DCCM | Po DCCM (30‑dňový pilot) |
|---------|-----------|--------------------------|
| Priemerný čas na odpoveď na otázku s odkazom na klauzulu | 12 min (manuálne vyhľadávanie) | 18 sek (AI poháňané) |
| Miera ľudských chýb (nesprávne citácie) | 4,2 % | 0,3 % |
| Percento odpovedí označených na revíziu po aktualizácii zmluvy | 22 % | 5 % |
| Skóre spokojnosti audítora (1‑10) | 6 | 9 |
| Celková redukcia doby spracovania dotazníka | 35 % | 78 % |

Tieto čísla ukazujú, ako **jediný AI engine** dokáže premeniť úzku hrdlo na konkurenčnú výhodu.

---

## Kontrolný zoznam pre bezpečnostné tímy

1. **Centralizácia dokumentov** – Zabezpečte, aby všetky zmluvy boli uložené v strojovo‑čitateľnom úložisku (PDF, DOCX alebo čistý text).  
2. **Obohatenie metadát** – Označte každú zmluvu štítkami `vendor`, `type` (SA, **[DPA](https://www.dpocentre.com/what-is-a-dpa-and-why-do-you-need-one/)**, SLA) a `effective_date`.  
3. **Riadenie prístupu** – Poskytnite DCCM službe len oprávnenie na čítanie; právo zápisu je obmedzené na register provenance.  
4. **Politika správy** – Definujte prahovú politiku istoty (napr. > 80 % automatické schválenie).  
5. **Človek‑v‑slučke (HITL)** – Priradte compliance recenzenta, ktorý bude riešiť odpovede s nízkou istotou.  
6. **Kontinuálne monitorovanie** – Aktivujte upozornenia na drift udalosti, ktoré prekročia určitý rizikový prah.  

Dodržaním tohto zoznamu zabezpečíte hladké nasadenie a maximalizujete návratnosť investícií.

---

## Budúci plán

| Štvrťrok | Iniciatíva |
|----------|------------|
| Q1 2026 | **Multijazykové vyhľadávanie klauzúl** – využitie viacjazyčných embeddingov na podporu zmlúv vo francúzštine, nemčine a japončine. |
| Q2 2026 | **Zero‑Knowledge Proof audity** – umožniť regulatorom overiť provenance klauzúl bez zverejnenia celého textu zmluvy. |
| Q3 2026 | **Edge‑AI nasadenie** – spustiť embedding pipeline na‑premise pre vysoko regulované odvetvia (financie, zdravotníctvo). |
| Q4 2026 | **Generovanie návrhov klauzúl** – ak požadovaná klauzula chýba, engine navrhne návrh textu v súlade s priemyselnými štandardmi. |

---

## Záver

Dynamické mapovanie zmluvných klauzúl spája právny jazyk s požiadavkami bezpečnostných dotazníkov. Kombináciou Retrieval‑Augmented Generation, sémantického grafu vedomostí, nezmeniteľného registra atribúcií a detekcie drift v reálnom čase poskytuje Procurize tímom bezpečnosti možnosť odpovedať s dôverou, skracovať časy spracovania a spĺňať požiadavky audítorov – a to všetko pri automatickom udržiavaní zmlúv aktuálnych.

Pre SaaS spoločnosti, ktoré chcú rýchlejšie vyhrať podnikové zmluvy, je DCCM engine už viac než „nice‑to‑have“ – je **must‑have** konkurenčný diferenciátor.