
# Systém smerovania AI založený na zámere pre real‑time spoluprácu pri bezpečnostných dotazníkoch

Bezpečnostné dotazníky, audity zhody a hodnotenia rizika dodávateľov sú trvalým problémom pre SaaS spoločnosti. Tradičný pracovný postup – manuálna trieda, statické zoznamy priradení a ad‑hoc e‑mailová komunikácia – spôsobuje oneskorenie, zavádza ľudské chyby a sťažuje škálovanie, keď objem dotazníkov rastie.  

Čo keby každá otázka mohla byť **okamžite smerovaná** k presnej osobe (alebo AI‑assistentskému systému), ktorá má potrebné znalosti, a zároveň sa zobrazovali podporné dôkazy z živého znalostného grafu?  

Predstavujeme **Systém smerovania AI založený na zámere (IBARE)**, nový architektonický vzor, ktorý umožňuje real‑time, zámermi riadenú spoluprácu v platformách ako Procurize. IBARE spája špičkové porozumenie prirodzenému jazyku, neustále rozširujúci sa znalostný graf a ľahkú mikro‑servisnú vrstvu, aby poskytol:

* **Klasifikácia otázok pod sekundu** – systém rozumie základnému zámeru otázky (napr. „šifrovanie pri odpočinku“, „proces reakcie na incident“, „rezidencia dát“), nie len kľúčovým slovám.  
* **Dynamické priradenie odborníka** – pomocou profilov zručností, metrík zaťaženia a historickej kvality odpovedí IBARE vyberá najvhodnejšieho SME, AI‑assistenta alebo hybridný pár.  
* **Kontextovo‑vedomé získavanie dôkazov** – rozhodnutie o smerovaní je obohatené o relevantné úryvky politík, auditné artefakty a verzované dôkazy z federovaného znalostného grafu.  
* **Real‑time spätná slučka** – každá zodpovedaná otázka sa vráti do modelu a zlepšuje detekciu zámeru a hodnotenie odborníka pre budúce dotazníky.  

V nasledujúcich častiach rozobrúme architektúru, prejdeme reálnym prípadom použitia, preskúmame kľúčové implementačné detaily a kvantifikujeme obchodný dopad.

---

## 1. Prečo zámer, nie kľúčové slová?

Väčšina existujúcich nástrojov na automatizáciu dotazníkov sa spolieha na jednoduché kľúčové slová alebo pravidlá:

```text
if "encryption" in question → assign to Security Engineer
if "GDPR" in question → assign to Data Privacy Lead
```

Tieto prístupy zlyhávajú, keď sú otázky formulované nejasne, obsahujú viacero tém alebo používajú špecifický žargón.  

**Detekcia zámeru** idú o krok ďalej a interpretujú *čo skutočne požaduje tazateľ*:

| Príklad otázky | Priradenie podľa kľúčových slov | Priradenie podľa zámeru |
|----------------|----------------------------------|--------------------------|
| “Šifrujete zálohy počas prenosu?” | Záložkový inžinier (kľúčové slovo: “záloha”) | Bezpečnostný inžinier (zámer: “šifrovanie dát počas prenosu”) |
| “Ako riešite incident s ransomware?” | Vedúci reakcie na incidenty (kľúčové slovo: “ransomware”) | Vedúci reakcie na incidenty **plus** Bezpečnostný inžinier (zámer: “proces reakcie na ransomware”) |
| “Aké zmluvné klauzuly pokrývajú rezidenciu dát pre zákazníkov EÚ?” | Právnik (kľúčové slovo: “EÚ”) | Vedúci compliance (zámer: “klauzuly o rezidencii dát v zmluve”) |

Extrahovaním **sémantického zámeru** môže systém smerovať otázku k členovi tímu, ktorého odbornosť sa zhoduje s *akciou* alebo *konceptom*, nie len s povrchovým termínom.

---

## 2. Vysoká úroveň architektúry

Nižšie je Mermaid diagram, ktorý vizualizuje hlavné komponenty a tok dát IBARE.

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Frontend
        UI[Používateľské rozhranie] -->|Odoslať otázku| API[REST / GraphQL API]
    end

    subgraph Core
        API --> Intent[Servis detekcie zámeru]
        Intent --> KG[Dynamický znalostný graf]
        Intent --> Skills[Servis profilov SME]
        KG --> Evidence[Servis získavania dôkazov]
        Skills --> Ranking[Engine hodnotenia odborníkov]
        Evidence --> Ranking
        Ranking --> Router[Servis smerovania]
    end

    subgraph Workers
        Router -->|Priradiť| SME[Odborník / AI asistent]
        SME -->|Odpovedať| Feedback[Zberač spätných väzieb]
        Feedback --> KI[Ingestia do znalostného grafu]
        Feedback --> Model[Retrenovanie modelu]
    end

    classDef external fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px;
    class UI,API,SME external;
```

**Kľúčové komponenty**

| Komponent | Povinnosť |
|-----------|-----------|
| **Servis detekcie zámeru** | Prevádza surový text otázky na viac‑štítkový vektor zámeru pomocou jemne doladeného transformátora (napr. RoBERTa‑large). |
| **Dynamický znalostný graf (KG)** | Ukladá entity ako politiky, dôkazy, kontroly, ich vzťahy a neustále sa obohacuje na základe zodpovedaných otázok. |
| **Servis profilov SME** | Udržiava profil pre každého ľudského experta aj AI‑assistenta, vrátane odbornej expertízy, certifikácií, aktuálnej zaťaženosti a skóre kvality odpovedí. |
| **Servis získavania dôkazov** | Na základe zámeru dotazuje KG na najrelevantnejšie dokumenty (klauzuly politík, auditné logy, verzované artefakty). |
| **Engine hodnotenia odborníkov** | Kombinuje podobnosť zámeru, zhodu odbornosti, dostupnosť a historické skóre latencie, aby vytvoril zoradený zoznam kandidátov. |
| **Servis smerovania** | Vyberá najvyššieho kandidáta(ov), vytvára úlohu v kolaboračnom hubu a notifikáciu. |
| **Zberač spätných väzieb** | Zachytáva finálnu odpoveď, priradené dôkazy a hodnotenie spokojnosti. |
| **Ingestia do znalostného grafu** | Vkladá nové dôkazy a aktualizuje vzťahy v KG, čím uzatvára slučku. |
| **Retrenovanie modelu** | Periodicky retrenuje model zámeru pomocou novo označených dát na zlepšenie presnosti. |

---

## 3. Detailný prechod reálneho scenára

**Scenár:** Obchodný inžinier dostane od potenciálneho podnikového zákazníka požiadavku:

> “Môžete poskytnúť podrobnosti, ako izolujete dáta zákazníka v multi‑tenant prostredí a aké šifrovacie mechanizmy používate pre dáta v odpočinku?”

### Krok 1 – Odoslanie

Inžinier vloží otázku do dashboardu Procurize. UI odošle POST požiadavku na API s nespracovaným textom.

### Krok 2 – Extrakcia zámeru

Servis detekcie zámeru spracuje text cez jemne doladený transformátor a vráti pravdepodobnostnú distribúciu nad taxonómiou 120 zámerov. Pre túto otázku top‑3 zámery sú:

1. **Izolácia tenantov** – 0,71  
2. **Šifrovanie‑v‑odpočinku** – 0,65  
3. **Rezidencia dát** – 0,22  

Tieto zámery sa uložia ako **multi‑label vektor** pripojený k záznamu otázky.

### Krok 3 – Dotaz do znalostného grafu

KG prijme vektor zámeru a spustí **semantické vyhľadávanie** (pomocou vektorových embeddingov politík). Vráti:

| Dokument | Skóre relevance |
|----------|-----------------|
| “[SOC 2] – System‑Level Control 5.3: Tenant Isolation” | 0,84 |
| “[ISO 27001] Annex A.10: Cryptographic Controls” | 0,78 |
| “Interný whitepaper: Multi‑Tenant Architecture v2.4” | 0,66 |

Najrelevantnejšie artefakty sú zostavené do **balíčka dôkazov**.

### Krok 4 – Zladenie profilov zručností

Servis profilov nájde všetkých expertov označených **Cloud Architecture**, **Security Engineering** a **Compliance**. Každý expertov **embedding zručností** sa porovná so vektorom zámeru. Súčasne sa berú do úvahy:

- **Aktuálna zaťaženosť** (čakajúce úlohy, dĺžka fronty)  
- **Skóre kvality odpovedí** (priemer z minulých odpovedí)  
- **Časová zóna** (pre zníženie latencie)

Najvyššie hodnoteným kandidátom je **Alex Patel (Senior Cloud Security Engineer)** s kompozitným skóre 0,92. Navrhuje sa aj AI‑asistent špecializovaný na kryptografiu (**CryptoBot**) s hodnotením 0,87.

### Krok 5 – Smerovanie a notifikácia

Servis smerovania vytvorí **úlohu spolupráce**, ktorá obsahuje:

* Originálnu otázku  
* Detekované zámeri  
* Balíček dôkazov (odkazy na stiahnutie)  
* Navrhovaného AI‑assistenta (voliteľne)  

Alex dostane push notifikáciu v Slacku a v UI Procurize, zatiaľ čo CryptoBot sa spustí v pozadí, aby mohol doplniť odpoveď.

### Krok 6 – Zloženie odpovede

Alex preštuduje dôkazy, pridá kontext o nedávnych vylepšeniach platformy a vyvolá CryptoBota, ktorý automaticky vygeneruje stručný odsek popisujúci použité šifrovacie algoritmy (AES‑256‑GCM). Spojená odpoveď je upravená, schválená a odoslaná.

### Krok 7 – Spätná slučka

Zákazník označí odpoveď ako **„plne uspokojivú“**. Zberač spätných väzieb zaznamená:

* Text odpovede  
* ID priradených dôkazov  
* Hodnotenie spokojnosti (5/5)  

Servis ingestie pridá nový uzol **“Answer‑2025‑10‑21‑001”** prepojený s pôvodnou otázkou, dôkazmi a zámermi. Tento uzol sa stane súčasťou budúcich podobností.

### Krok 8 – Aktualizácia modelu

Nové označené dáta (otázka + potvrdené zámeri + odpoveď) sa pridajú do **trénovacej pipeline**. Po nashromáždení 1 000 takýchto interakcií sa model zámeru retrenuje, čím sa zvyšuje schopnosť rozpoznať nuansy ako **“tenant‑level key management”**.

---

## 4. Core technické stavebné bloky

### 4.1 Model detekcie zámeru

* **Architektúra:** RoBERTa‑large doladený na proprietárnom datasete 50 k anotovaných viet z dotazníkov.  
* **Loss funkcia:** Binary cross‑entropy pre multi‑label klasifikáciu.  
* **Tréningová augmentácia:** Back‑translation pre viacjazyčnú robustnosť (angličtina, nemčina, japončina, španielčina).  
* **Výkon:** Macro‑F1 = 0,91 na validačnom sete; priemer latencie ≈ 180 ms na požiadavku.

### 4.2 Platforma znalostného grafu

* **Engine:** Neo4j 5.x s vstavanými vektorovými indexami (prostredníctvom **Neo4j Graph Data Science**).  
* **Schéma – dôležité typy:** `Policy`, `Control`, `Evidence`, `Question`, `Answer`, `Expert`.  
* **Vzťahy:** `VALIDATES`, `EVIDENCES`, `AUTHORED_BY`, `RELATED_TO`.  
* **Versionovanie:** Každý artefakt má `version` a `valid_from` timestamp, čo umožňuje **audit‑ready time‑travel**.

### 4.3 Servis profilov zručností

* **Zdroje dát:** HR adresár (zručnosti, certifikácie), interný ticketing systém (čas dokončenia úloh) a **skóre kvality** vypočítané z post‑odpovedí.  
* **Generovanie embeddingov:** FastText embeddingy fráz zručností, spojené s hustým vektorom zaťaženia.  
* **Ranking formula:**  

```
score = α * intent_similarity
      + β * expertise_match
      + γ * availability
      + δ * historical_quality
```

kde α=0,4, β=0,35, γ=0,15, δ=0,10 (tuning cez Bayesian optimalizáciu).

### 4.4 Orchestrácia a mikro‑servisy

Všetky služby sú kontajnerizované (Docker) a koordinované cez **Kubernetes** s **Istio** service mesh pre observabilitu. Asynchrónna komunikácia využíva **NATS JetStream** pre nízkolatenčnú event‑streaming.

### 4.5 Bezpečnosť a súkromie

* **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP):** Pre veľmi citlivé dôkazy (napr. interné penetračné testy) KG ukladá len ZKP záväzky; skutočný súbor zostáva šifrovaný v externom trezore (AWS KMS) a dešifruje sa na požiadanie priradenému expertovi.  
* **Differenciálna súkromie:** Tréningová pipeline modelu pridáva kalibrovaný Laplaceov šum k agregovaným gradientom, aby chránila obsah jednotlivých dotazníkov.  
* **Audit trail:** Každé rozhodnutie o smerovaní, dotaz na dôkazy a úpravu odpovede sa loguje do immutable append‑only ledger (Hyperledger Fabric), čím spĺňa požiadavky **SOC 2** na sledovateľnosť.

---

## 5. Meranie obchodného dopadu

| Metrika | Základ (manuálne) | Po nasadení IBARE |
|---------|-------------------|-------------------|
| Priemerný čas dokončenia dotazníka (dni) | 12 | 3,4 (‑71,7 %) |
| Priemerný čas do prvej asignácie (hodiny) | 6,5 | 0,2 (‑96,9 %) |
| Presnosť odpovedí (revízie po kontrole) | 18 % odpovedí potrebuje revíziu | 4 % |
| Spokojnosť SME (škála 1‑5) | 3,2 | 4,6 |
| Počet auditných zistení súvisiacich s dotazníkmi | 7 ročne | 1 ročne |

Pilot s tromi podnikovými SaaS zákazníkmi počas šiestich mesiacov ukázal **ROI 4,3×**, primárne vďaka skráteniu predajných cyklov a zníženiu právnych nákladov.

---

## 6. Kontrolný zoznam implementácie pre tímy

1. **Definovať taxonómiu zámerov** – spolupracovať s bezpečnostnými, právnymi a produktovými tímami na zozname 100‑150 kľúčových zámerov.  
2. **Zbierať tréningové dáta** – anotovať aspoň 10 k historických viet z dotazníkov so správnymi zámermi.  
3. **Vytvoriť profily zručností** – importovať dáta z HR, Jira a interných prieskumov; normalizovať popisy zručností.  
4. **Nasadiť znalostný graf** – ingestovať existujúce politiky, dôkazy a históriu verzií.  
5. **Integrovať s kolaboračným hubom** – prepojiť engine smerovania s Slackom, Teams alebo vlastným UI.  
6. **Zriadiť spätnú slučku** – zachytávať hodnotenie spokojnosti a zahrnúť ho do retrénovacej pipeline.  
7. **Monitorovať KPIs** – nastaviť Grafana dashboardy pre latenciu, úspešnosť smerovania a drift modelu.

---

## 7. Budúce smerovanie

### 7.1 Multi‑modalná detekcia zámerov  

Zahrnúť **obrázkové dokumenty** (napr. naskenované zmluvy) a **zvukové úryvky** (hlasové briefy) pomocou CLIP‑štýlových multi‑modalnych modelov, čím sa rozšíri schopnosť smerovania mimo čistého textu.

### 7.2 Federované znalostné grafy  

Umožniť **cross‑organizational graph federation**, kde partneri môžu zdieľať anonymizované úryvky politík, čím sa rozšíri pokrytie zámerov bez odhalenia proprietárnych dát.

### 7.3 Automaticky generované profily odborníkov  

Využiť **veľké jazykové modely (LLM)** na syntézu návrhov profilov pre nových zamestnancov na základe parsovania životopisov, čím sa urýchli onboarding.

---

## 8. Záver

Systém smerovania AI založený na zámere premení spôsob, akým sa spracúvajú bezpečnostné dotazníky. Interpretáciou skutočného *zámeru* za každou otázkou, dynamickým priradením k vhodnému odborníkovi alebo AI‑asistentovi a oporou v živom znalostnom grafe, môžu organizácie:

* **Zrýchliť čas odozvy** z týždňov na hodiny,  
* **Zvýšiť kvalitu odpovedí** vďaka kontextovo‑vedomým dôkazom,  
* **Škálovať spoluprácu** naprieč distribuovanými tímami, a  
* **Zachovať audítovateľné a zhoda‑vyhovujúce procesy**, ktoré uspokoja regulátory i zákazníkov.

Pre SaaS firmy, ktoré chcú budúcnosť riadiť risk management a compliance, IBARE poskytuje konkrétny, rozšíriteľný návod – ktorý je možné postupne nasadiť a neustále vylepšovať s meniacim sa regulačným prostredím.