
# Engine na real‑time skóre dôvery poháňaný LLM a živým regulačným kanálom

*V svete, kde každý dotazník pre dodávateľa môže rozhodnúť multimilionový obchod, rýchlosť a presnosť už nie sú voliteľné – sú strategickými imperatívmi.*  

Procurize‑ov modul novej generácie, **Real‑Time Trust Score Engine**, spája generatívnu silu veľkých jazykových modelov (LLM) s nepretržite aktualizovaným prúdom regulačnej inteligencie. Výsledkom je **dynamický, kontextovo‑vedomý index dôvery**, ktorý sa aktualizuje v okamihu, keď sa objaví nové pravidlo, norma alebo bezpečnostný zistenie. Nižšie sa ponoríme do toho, prečo, čo a ako tento engine funguje, a ukážeme vám, ako ho začleniť do existujúceho pracovného postupu súladu.

---

## Obsah
1. [Prečo je dôležité skórovanie dôvery v reálnom čase](#prečo-je-dôležité-skórovanie-dôvery-v-reálnom-čase)  
2. [Základné architektonické piliere](#základné-architektonické-piliere)  
   - Vrstva príjmu dát  
   - LLM‑vylepšený sumarizátor dôkazov  
   - Adaptívny model skórovania  
   - Engine auditu a vysvetliteľnosti  
3. [Budovanie dátového potrubia](#budovanie-dátového-potrubia)  
   - Pripojenia k regulačným kanálom  
   - Document AI na extrahovanie dôkazov  
4. [Vysvetlenie algoritmu skórovania](#vysvetlenie-algoritmu-skórovania)  
5. [Integrácia s hubom dotazníkov Procurize](#integrácia-s-hubom-dotazníkov-procurize)  
6. [Prevádzkové osvedčené postupy](#prevádzkové-osvedčené-postupy)  
7. [Bezpečnostné, súkromné a regulačné úvahy](#bezpečnostné-súkromné-a-regulačné-úvahy)  
8. [Budúce smerovanie: multimodálne, federované a rozšírenia dôvery](#budúce-smerovanie-multimodálne-federované-a-rozšírenia-dôvery)  
9. [Záver](#záver)  

---

## Prečo je dôležité skórovanie dôvery v reálnom čase

| Problém | Tradičný prístup | Výhoda real‑time skóre dôvery |
|------------|----------------------|----------------------------------|
| **Oneskorená viditeľnosť rizík** | Mesačné správy o súlade, manuálne aktualizácie risk matice | Okamžité zmeny rizika hneď po zverejnení novej regulácie |
| **Fragmentované zdroje dôkazov** | Samostatné tabuľky, e‑mailové vlákna, izolované úložiská dokumentov | Jednotný graf znalostí spájajúci ustanovenia politík, audit logy a odpovede dodávateľov |
| **Subjektívne skórovanie** | Skóre vychádzajúce z ľudského úsudku, náchylné na zaujatosti | Objektívne, dátovo‑riadené skóre s vysvetliteľným AI |
| **Regulačný drift** | Zriedkavé mapovanie pravidiel, často s mesiacmi meškania | Kontinuálna detekcia driftu prostredníctvom streamovaného kanálu, automatické návrhy riešení |

Pre rýchlo sa meniacich SaaS spoločností tieto výhody priamo prekladajú do **kratších predajných cyklov**, **nižších nákladov na súlad** a **vyššej dôvery kupujúcich**.  

---

## Základné architektonické piliere

### 1. Vrstva príjmu dát
- **Pripojenia k regulačným kanálom** získavajú živé aktualizácie od štandardizačných orgánov (napr. [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR portály) cez RSS, WebHooky alebo API.
- **Document AI potrubia** spracovávajú dôkazy dodávateľov (PDF, Word, úryvky kódu) a transformujú ich do štruktúrovaného JSON pomocou OCR, detekcie rozloženia a sémantického označovania.

### 2. LLM‑vylepšený sumarizátor dôkazov
Vzor **retrieval‑augmented generation (RAG)** kombinuje vektorový obchod s indexovanými dôkazmi s jemne doladeným LLM (napr. GPT‑4o). Model vytvára stručné, kontextovo bohaté zhrnutia pre každú položku dotazníka a zachováva pôvodný zdroj.

### 3. Adaptívny model skórovania
**Hybridný ensemble** spája:
- **Deterministické skóre pravidiel** odvodené z regulatorných mapovaní (napr. „ISO‑27001 A.12.1 ⇒ +0.15“).
- **Probabilistické skóre istoty** z výstupu LLM (použitím logitov na úrovni tokenov na odhadovanie istoty).
- **Faktory časovej degradácie**, ktoré kladú väčšiu váhu čerstvým dôkazom.

Konečné skóre dôvery je normalizovaná hodnota medzi 0 a 1, prepočítaná pri každom spustení potrubia.

### 4. Engine auditu a vysvetliteľnosti
Všetky transformácie sú zaznamenané v nemennom ledgeri (voliteľne podporovanom blockchainom). Engine poskytuje **XAI heatmapy**, ktoré zvýrazňujú, ktoré ustanovenia, fragmenty dôkazov alebo regulačné zmeny najviac prispeli k danému skóru.

---

## Budovanie dátového potrubia

Nižšie je vysoko‑úrovňový Mermaid diagram, ktorý ilustruje tok od surových zdrojov po finálny index dôvery.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph Source[ "Dátové zdroje" ]
        R["\"Regulačný RSS/API\""]
        V["\"Úložisko dôkazov dodávateľov\""]
        S["\"Kanál bezpečnostných incidentov\""]
    end

    subgraph Ingestion[ "Vrstva príjmu" ]
        C1["\"Zberač kanálov\""]
        C2["\"Document AI extraktor\""]
    end

    subgraph Knowledge[ "Graf znalostí" ]
        KG["\"Zjednotený graf\""]
    end

    subgraph Summarizer[ "LLM sumarizátor" ]
        RAG["\"RAG Engine\""]
    end

    subgraph Scorer[ "Engine skórovania" ]
        Rules["\"Pravidlový engine\""]
        Prob["\"Model istoty LLM\""]
        Decay["\"Časová degradácia\""]
        Combine["\"Ensemble kombinátor\""]
    end

    subgraph Audit[ "Audit a vysvetliteľnosť" ]
        Ledger["\"Nemenný ledger\""]
        XAI["\"UI pre vysvetliteľnosť\""]
    end

    R --> C1 --> KG
    V --> C2 --> KG
    S --> C1 --> KG
    KG --> RAG --> Prob
    Rules --> Combine
    Prob --> Combine
    Decay --> Combine
    Combine --> Ledger
    Ledger --> XAI
```

### Krok‑po‑kroku

1. **Zberač kanálov** odoberá regulačné kanály a normalizuje každú aktualizáciu do kanonického JSON schématu (`reg_id`, `section`, `effective_date`, `description`).
2. **Document AI extraktor** spracováva PDF/Word dokumenty, využívajúc layout‑aware OCR (napr. Azure Form Recognizer) na označenie sekcií ako *Implementácia kontroly* alebo *Dôkazný artefakt*.
3. **Zjednotený graf** spája uzly regulácií, uzly dôkazov dodávateľov a uzly incidentov hranami typu `COMPLIES_WITH`, `EVIDENCE_FOR`, `TRIGGERED_BY`.
4. **RAG Engine** vyhľadá top‑k relevantných trojíc z grafu pre konkrétnu položku dotazníka, vloží ich do promptu LLM a vráti stručnú odpoveď plus per‑token log‑probabilities.
5. **Pravidlový engine** prideľuje deterministické body na základe presných zhôd s ustanoveniami.
6. **Model istoty LLM** konvertuje log‑probabilities na interval istoty (napr. 0.78‑0.92).
7. **Časová degradácia** aplikuje exponenciálny úbytok `e^{-λ·Δt}` kde `Δt` je počet dní od vzniku dôkazu.
8. **Ensemble kombinátor** agreguje tri komponenty pomocou váženého súčtu (`w₁·deterministické + w₂·probabilistické + w₃·degradácia`).
9. **Nemenný ledger** zaznamenáva každú udalosť skórovania vrátane `timestamp`, `input_hash`, `output_score` a `explanation_blob`.
10. **UI pre vysvetliteľnosť** vykresľuje heatmapu na originálnom dokumente, zvýrazňujúc najvplyvnejšie frázy.

---

## Vysvetlenie algoritmu skórovania

Konečné skóre dôvery `T` pre položku dotazníka *i* sa vypočíta takto:

```
T_i = σ( w_d·D_i + w_p·P_i + w_t·τ_i )
```

Kde:
- `σ` je logistická sigmoid funkcia, ktorá obmedzuje výstup na interval 0‑1.
- `D_i` = deterministické skóre pravidla (0‑1) odvodnené z presných regulačných zhôd.
- `P_i` = probabilistické skóre istoty (0‑1) získané z log‑probabilities LLM.
- `τ_i` = faktor časovej relevancie, vypočítaný ako `exp(-λ·Δt_i)`.
- `w_d, w_p, w_t` sú konfigurovateľné váhy, ktoré sa sčítajú na 1 (predvolené: 0.4, 0.4, 0.2).

**Príklad**  
Dodávateľ odpovedal: *„Údaje v kľude sú šifrované pomocou AES‑256.“*  
- Regulačná mapovanie (`[ISO‑27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.10.1`) dáva `D = 0.9`.  
- Istota LLM po RAG sumarizácii je `P = 0.82`.  
- Dôkaz bol nahraný pred 5 dňami (`Δt = 5`, λ = 0.05) → `τ = exp(-0.25) ≈ 0.78`.  

Skóre:  
```
T = σ(0.4·0.9 + 0.4·0.82 + 0.2·0.78) = σ(0.36 + 0.328 + 0.156) = σ(0.844) ≈ 0.70
```

Skóre 0.70 signalizuje solídny súlad, ale zároveň upozorňuje na strednú váhu recencie, čo motivuje analytika požiadať o aktuálnejší dôkaz, ak je požadovaná vyššia úroveň istoty.

---

## Integrácia s hubom dotazníkov Procurize

1. **API endpoint** – nasadiť Engine ako REST‑službu (`/api/v1/trust-score`). Prijíma JSON payload s `questionnaire_id`, `item_id` a voliteľným `override_context`.
2. **Webhook listener** – nakonfigurovať Procurize, aby posielal pri každej novej odpovedi POST požiadavku na endpoint; odpoveď vráti vypočítané skóre a URL s podrobným vysvetlením.
3. **Dashboard widgety** – rozšíriť UI Procurize o **Trust Score Card**, ktorý zobrazuje:
   - aktuálny guage skóre (farebne: červená <0.4, oranžová 0.4‑0.7, zelená >0.7)
   - čas poslednej regulačnej aktualizácie
   - tlačidlo „Zobraziť vysvetlenie“, ktoré otvorí XAI UI.
4. **Role‑based prístup** – ukladať skóre v šifrovanej column; len užívatelia s rolou `Compliance Analyst` alebo vyššou môžu vidieť surové hodnoty istoty, zatiaľ čo manažéri vidia len gauge.
5. **Feedback loop** – umožniť tlačidlo „Human‑in‑the‑Loop“, ktorým analytik môže poslať korekciu späť do trénovacej slučky LLM (active learning).

---

## Prevádzkové osvedčené postupy

| Praktika | Dôvod | Tip na implementáciu |
|----------|-------|----------------------|
| **Verzované regulačné schémy** | Zabezpečuje reprodukovateľnosť, keď je pravidlo zrušené. | Ukladať každú schému v Gite s semantickými verziami (`v2025.11`). |
| **Monitorovanie modelu** | Deteguje drift kvality LLM výstupov (napr. halucinácie). | Logovať token‑level istotu; nastaviť alarm pri priemernom skóre pod 0.6 pre batch. |
| **Graceful degradation** | Zaručuje funkčnosť pri výpadku kanála. | Cache‑ovať posledných 48 hodín snapshot lokálne; v prípade výpadku prejsť na deterministické skóre len. |
| **Politika uchovávania dát** | Súlad s GDPR a internými pravidlami minimalizácie. | Odstrániť surové dokumenty dodávateľov po 90 dňoch, ponechať len sumarizácie a záznamy skóre. |
| **Audity vysvetliteľnosti** | Vyhovuje auditorom požadujúcim trasovateľnosť. | Generovať kvartálny PDF audit, ktorý agreguje všetky ledger záznamy podľa dotazníka. |

---

## Bezpečnostné, súkromné a regulačné úvahy

1. **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) pre citlivé dôkazy**  
   - Ak dodávateľ poskytuje proprietárny kód, systém môže uložiť ZKP, ktorý preukáže, že kód spĺňa kontrolu, bez odhalenia samotného kódu. Tým sa splní požiadavka na dôvernosť aj auditovateľnosť.

2. **Confidential Computing enclaves**  
   - Spúšťať inferenciu LLM v SEV‑enabled AMD enclave alebo Intel SGX, aby sa promptové dáta chránili pred prístupom host OS.

3. **Differenciálna ochrana súkromia pre agregované skóre**  
   - Pri publikovaní štatistík naprieč viacerými dodávateľmi pridať Laplace šum (`ε = 0.5`), čím sa zabráni inferenčným útokom.

4. **Cross‑border prenos dát**  
   - Používať edge deployment uzly v EU, US a APAC, každý s lokálnym feed connector-om, aby sa rešpektovali pravidlá suverenity dát.

---

## Budúce smerovanie: multimodálne, federované a rozšírenia dôvery

| Inovácia | Čo prináša | Potenciálny dopad |
|-----------|------------|-------------------|
| **Multimodálne dôkazy (video, log streamy)** | Zahrnúť transkript analýzu (audio) a log‑pattern mining (JSON) do grafu znalostí. | Skráti manuálnu transkripciu o viac ako 80 %. |
| **Federované učenie medzi podnikovými entitami** | Trénovať spoločný LLM na šifrovaných gradientoch z viacerých firiem, zachovávajúc súkromie dát. | Zlepší robustnosť modelu pre špecifické regulačné slovníky. |
| **Blockchain‑backed Trust Chain** | Zakotviť hash každého scoring eventu do verejného ledgeru (napr. Polygon). | Poskytuje nemenný dôkaz pre externých auditorov a regulátorov. |
| **Self‑healing prompt templates** | AI monitoruje výkon promptov a automaticky ich prepisuje pre lepšiu relevanciu. | Zníži potrebu manuálneho prompt‑engineeringu. |

Implementačná roadmapa pre tieto rozšírenia je už v backlogu Procurize a naplánovaná na Q2‑Q4 2026.

---

## Záver

**Real‑Time Trust Score Engine** mení tradičný reaktívny proces súladu na proaktívnu, dátovo‑riadenú schopnosť. Spájaním živých regulačných kanálov, LLM‑vygenerovaných sumarizácií a vysvetliteľného modelu skórovania môžu organizácie:

- **Odpovedať na dotazníky za minúty**, nie dni.  
- **Udržiavať nepretržitú synchronizáciu** s neustále sa meniacimi normami.  
- **Preukázať transparentné posúdenie rizík** auditorom, partnerom i zákazníkom.  

Nasadenie tohto engine umiestni váš bezpečnostný program na priesečník **rýchlosti, presnosti a dôvery** – tri piliere, ktoré moderní zákazníci očakávajú.

---

## Ďalšie zdroje
- [Zero‑Knowledge Proofs for Confidential Data Sharing – A Practical Guide](https://eprint.iacr.org/2023/1234)  
- [Building Explainable AI for Compliance – O'Reilly Media](https://www.oreilly.com/library/view/explainable-ai-for/978149207...)