Explainable AI Coach pro dotazníky o bezpečnosti v reálném čase

TL;DR – Konverzační AI asistent, který nejen okamžitě vytváří odpovědi na bezpečnostní dotazníky, ale také ukazuje proč je každá odpověď správná, poskytuje skóre důvěry, sledovatelnost důkazů a validaci člověka v smyčce. Výsledkem je 30 % – 70 % snížení doby odpovědi a výrazné zvýšení důvěry v audit.

Proč stávající řešení stále selhávají

Většina automatizačních platforem (včetně několika našich předchozích verzí) exceluje v rychlosti – tahají šablony, mapují politiky nebo generují boilerplate text. Přesto auditoři a bezpečnostní manažeři opakovaně požadují:

1. „Jak jste dospěli k té odpovědi?“
2. „Můžeme vidět přesné důkazy podporující toto tvrzení?“
3. „Jaká je úroveň důvěry v odpověď generovanou AI?“

Tradiční „černé skříňky“ LLM pipeline poskytují odpovědi bez provenance, což nutí compliance týmy ověřovat každou řádku ručně. Tato manuální revalidace ruší úsporu času a opět zavádí riziko chyb.

Představujeme Explainable AI Coach

Explainable AI Coach (E‑Coach) je konverzační vrstva postavená navrch na existujícím dotazníkovém hubu Procurize. Spojuje tři hlavní schopnosti:

Výsledkem je AI‑augmented workflow s člověkem v smyčce, kde AI působí jako znalostní spoluautor, nikoli jako tichý autor.

Přehled architektury

  graph LR
    A["Uživatel (Bezpečnostní analytik)"] --> B["Konverzační UI"]
    B --> C["Intent Parser"]
    C --> D["LLM Answer Generator"]
    D --> E["Evidence Retrieval Engine"]
    E --> F["Knowledge Graph (Policies, Artifacts)"]
    D --> G["Explainability Engine"]
    G --> H["Reasoning Tree + Confidence Score"]
    H --> I["Dashboard (Live View)"]
    I --> A
    F --> D

Všechny štítky uzlů jsou uvozovky podle požadavků Mermaid.

1. Konverzační UI – Webová nebo Slack integrace, kde analytik píše nebo mluví.
2. Intent Parser – Klasifikuje příchozí otázku (např. „šifrování v klidu?“).
3. LLM Answer Generator – Vytvoří návrh odpovědi pomocí Retrieval‑Augmented Generation (RAG).
4. Engine pro vyhledávání důkazů – Dotazuje centralizovaný graf znalostí na odpovídající výňatky politik, ID důkazů a historii verzí.
5. Explainability Engine – Vytváří Reasoning Tree:
   • Krok 1: Identifikuje standardní klauzuli (např. ISO 27001 A.10.1).
   • Krok 2: Načte nejnovější auditní artefakt (např. encryption‑key‑inventory‑v3.pdf).
   • Krok 3: Vypočítá podobnost mezi otázkou a důkazem.
6. Dashboard – Zobrazuje odpověď, připojené důkazy, procento důvěry a tlačítko „Proč?“, které rozbalí strom odůvodnění.

Krok‑za‑krokem cesta uživatele

1️⃣ Zahájení dialogu

Analytik otevře trenéra a zeptá se:

„Šifrujeme data v klidu pro naši SaaS platformu?“

UI okamžitě zobrazí návrh odpovědi:

„Ano. Veškerá zákaznická data uložená v našich primárních databázích jsou šifrována pomocí AES‑256 GCM, spravována AWS KMS. Šifrovací klíče jsou rotovány každých 90 dnů.“

2️⃣ Prohlédnutí důkazů

Pod návrhem trenér vypíše připojené artefakty:

• Politika: „Data‑At‑Rest Encryption Policy (v2.4)“
• Artefakt: aws-kms-rotation‑log‑2024-09.pdf (odkaz)
• Auditní stopa: „Encryption‑Key‑Inventory (poslední ověření 2025‑03‑15)“

Každý odkaz otevře náhledové okno, takže analytik může detaily ověřit bez opuštění dotazníku.

3️⃣ Revize důvěry a odůvodnění

Metrika důvěry ukazuje 92 %. Kliknutím na „Proč?“ se rozbalí strom:

Proč? → 1. Shoda politiky ([ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html) A.10.1) – 0.98 podobnost
      → 2. Nejnovější KMS rotovací log – 0.95 podobnost
      → 3. Interní auditní flag – 0.90 podobnost

Pokud některý uzel dosáhne pod nastavitelné prahové hodnoty (např. 0.85), UI ho zvýrazní a vyzve analytika, aby doplnil chybějící důkaz.

4️⃣ Validace člověkem v smyčce

Analytik může:

• Přijmout – odpověď a důkazy jsou uzamčeny v dotazníku.
• Upravit – pozměnit formulaci nebo připojit doplňující dokumenty.
• Odmítnout – vytvořit ticket pro compliance tým k doplnění chybějícího důkazu.

Všechny akce jsou zachyceny jako neměnné auditní události (viz „Compliance Ledger“ níže).

5️⃣ Uložení a synchronizace

Po schválení se odpověď, strom odůvodnění a připojené důkazy uloží do compliance repozitáře Procurize. Platforma automaticky aktualizuje všechny downstream dashboardy, rizikové skóre a souhrnné zprávy.

Vysvětlitelnost: Z černé skříňky na transparentního asistenta

Tradiční LLM poskytuje jediný řetězec jako výstup. E‑Coach přidává tři vrstvy transparentnosti:

Tyto údaje jsou vystaveny přes RESTful Explainability API, což umožňuje konzultantům bezpečnosti integrovat odůvodnění do externích auditních nástrojů nebo automaticky generovat compliance PDF.

Compliance Ledger: Neměnný auditní řetězec

Každá interakce s trenérem zapíše záznam do append‑only ledgeru (implementováno nad lehkou blockchain‑podobnou strukturou). Záznam obsahuje:

• Časové razítko (2025‑11‑26T08:42:10Z)
• ID analytika
• ID otázky
• Hash návrhu odpovědi
• ID důkazů
• Skóre důvěry
• Provedená akce (přijmout / upravit / odmítnout)

Protože ledger je tamper‑evident, auditoři mohou ověřit, že po schválení nedošlo k žádným úpravám. To splňuje přísné požadavky od SOC 2, ISO 27001 a nových AI‑auditních standardů.

Integrační body a rozšiřitelnost

Architektura je mikro‑servisová, umožňuje nasazení Coachu uvnitř zero‑trust perimetru či na konfidenčních výpočetních enclavech.

Reálný dopad: Metriky z prvních uživatelů

Data pochází z pilotního nasazení u středně velké SaaS společnosti (≈300 zaměstnanců), která integrovala Coach do svých auditních cyklů SOC 2 a ISO 27001.

Nejlepší praktiky pro nasazení Explainable AI Coach

1. Kuratovat kvalitní repozitář důkazů – Čím podrobnější a verzovanější artefakty, tím vyšší skóre důvěry.
2. Definovat prahové hodnoty důvěry – Nastavte hranice podle své apetitu k riziku (např. > 90 % pro veřejně zveřejněné odpovědi).
3. Povolit lidskou revizi pro nízké skóre – Automatizujte tvorbu ticketů, abyste předešli úzkým hrdlům.
4. Pravidelně auditovat ledger – Exportujte záznamy do SIEM pro kontinuální monitoring compliance.
5. Trénovat LLM na interním jazyce politik – Fine‑tuning na interních dokumentech zvyšuje relevanci a snižuje halucinace.

Budoucí vylepšení na roadmapě

• Multimodální extrakce důkazů – Přímé zpracování screenshotů, architekturálních diagramů a Terraform state souborů pomocí vision‑enabled LLM.
• Federované učení napříč tenanty – Sdílení anonymizovaných vzorců odůvodnění pro zlepšení kvality odpovědí bez odhalení proprietárních dat.
• Integrace Zero‑Knowledge Proofs – Důkaz správnosti odpovědi bez odhalení samotného důkazu externím auditorům.
• Dynamický regulační radar – Automatické přizpůsobení skóre důvěry při vstupu nových regulací (např. EU AI Act Compliance).

Výzva k akci

Pokud váš bezpečnostní nebo právní tým stráví hodiny každý týden lovením správných klauzulí, je čas jim dopřát transparentního, AI‑poháněného spolujezdce. Požádejte o demo Explainable AI Coach ještě dnes a zjistěte, jak můžete zkrátit dobu vyplnění dotazníků a zároveň zůstat auditně připraveni.