Objašnjivi AI Trener za Anketne Upitnike u Stvarnom Vremenu

TL;DR – Konverzacijski AI asistent koji ne samo da u realnom vremenu sastavlja odgovore na sigurnosne upitnike, već i prikazuje zašto je svaki odgovor točan, pružajući ocjene pouzdanosti, sledljivost dokaza i validaciju čovjek‑u‑petlji. Rezultat je 30‑70 % smanjenje vremena odgovora i značajan porast povjerenja u reviziju.

Zašto postojeća rješenja i dalje nisu dovoljna

Većina platformi za automatizaciju (uključujući i nekoliko naših prethodnih izdanja) izvrsna je u brzini – povlače predloške, mapiraju politike ili generiraju generički tekst. Ipak, revizori i sigurnosni službenici stalno postavljaju:

1. “Kako ste došli do tog odgovora?”
2. “Možemo li vidjeti točan dokaz koji podupire ovu tvrdnju?”
3. “Koja je razina pouzdanosti AI‑generiranog odgovora?”

Tradicionalni „crni‑kut“ LLM procesi daju odgovore bez podrijetla, ostavljajući timove za usklađenost da ručno provjeravaju svaki red. Ovo ručno re‑validiranje poništava uštedu vremena i ponovo uvodi rizik pogreške.

Predstavljamo Objašnjivi AI Trener

Objašnjivi AI Trener (E‑Coach) je konverzacijski sloj izgrađen na vrhu postojećeg pitanja‑odgovarača Procurize. Kombinira tri ključne sposobnosti:

Rezultat je AI‑pomoćni radni tok čovjek‑u‑petlji gdje AI djeluje kao znalački ko‑autor, a ne kao tihi autor.

Pregled arhitekture

  graph LR
    A["Korisnik (Sigurnosni Analitičar)"] --> B["Konverzacijsko UI"]
    B --> C["Parser Intencija"]
    C --> D["Generator Odgovora LLM"]
    D --> E["Motor za dohvat dokaza"]
    E --> F["Graf Znanja (Politike, Artefakti)"]
    D --> G["Motor za objašnjivost"]
    G --> H["Stablo rezoniranja + Ocjena pouzdanosti"]
    H --> I["Dashboard (Živi prikaz)"]
    I --> A
    F --> D

Sve oznake čvorova su u navodnicima kako je potrebno za Mermaid.

1. Konverzacijsko UI – Web ili Slack integracija gdje analitičari tipkaju ili govore.
2. Parser Intencija – Klasificira dolazno pitanje (npr., “enkripcija u mirovanju?”).
3. Generator Odgovora LLM – Stvara skicu odgovora koristeći Retrieval‑Augmented Generation (RAG).
4. Motor za dohvat dokaza – Upituje centralizirani graf znanja za odgovarajuće odlomke politika, ID‑e dokaza i povijest verzija.
5. Motor za objašnjivost – Sastavlja Stablo rezoniranja:
   • Korak 1: Identificira standardni odlomak (npr., ISO 27001 A.10.1).
   • Korak 2: Povlači najnoviji audit artefakt (npr., encryption‑key‑inventory‑v3.pdf).
   • Korak 3: Izračunava sličnost između pitanja i dokaza.
6. Dashboard – Prikazuje odgovor, povezane dokaze, postotak pouzdanosti i gumb „Zašto?” koji proširuje stablo rezoniranja.

Korak‑po‑korak korisničko putovanje

1️⃣ Pokrenite dijalog

Analitičar otvara trenera i pita:

“Šifriramo li podatke u mirovanju za naš SaaS platformu?”

UI odmah prikazuje skicu odgovora:

“Da. Svi podaci kupaca pohranjeni u našim primarnim bazama podataka šifrirani su AES‑256 GCM, upravljani od strane AWS KMS. Šifre se rotiraju svakih 90 dana.”

2️⃣ Pregledajte dokaze

Ispod skice, trener navodi povezane artefakte:

• Politika: “Politika Šifriranja podataka u mirovanju (v2.4)”
• Artefakt: aws-kms-rotation‑log‑2024-09.pdf (poveznica)
• Audit trag: “Inventar šifriranja ključeva (zadnji put verificirano 2025‑03‑15)”

Svaka poveznica otvara pregledni panel, omogućujući analitičaru provjeru detalja bez napuštanja upitnika.

3️⃣ Pregledajte pouzdanost i rezoniranje

Mjerilo pouzdanosti pokazuje 92 %. Klikom na „Zašto?” otvara se sklopivo stablo:

Zašto? → 1. Poklapanje politike ([ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html) A.10.1) – 0.98 sličnost
      → 2. Najnoviji KMS rotacijski zapis – 0.95 sličnost
      → 3. Interni audit signal – 0.90 sličnost

Ako bilo koji čvor podmjeri konfigurirani prag (npr., < 0.85), UI ga ističe i potiče analitičara da dostavi nedostajući dokaz.

4️⃣ Validacija čovjek‑u‑petlji

Analitičar može:

• Prihvatiti – odgovor i dokazi zaključavaju se u upitniku.
• Urediti – prilagoditi formulaciju ili priložiti dodatnu dokumentaciju.
• Odbiti – pokrenuti tiket za tim usklađenosti da prikupi nedostavan dokaz.

Sve radnje se bilježe kao nepromjenjivi audit događaji (vidi “Registar usklađenosti” dolje).

5️⃣ Spremi i sinkroniziraj

Jednom odobren, odgovor, njegovo stablo rezoniranja i povezani dokazi permanentno se pohranjuju u compliance skladište Procurize. Platforma automatski ažurira sve nadzorne ploče, rizicne ocjene i izvješća o usklađenosti.

Objašnjivost: Od crnog kutija do transparentnog asistenta

Tradicionalni LLM‑ovi daju jedan niz kao izlaz. E‑Coach dodaje tri sloja transparentnosti:

Ti podaci se izlažu putem RESTful API‑ja za objašnjivost, omogućavajući sigurnosnim konzultantima da integriraju rezoniranje u vanjske audit alate ili automatski generiraju compliance PDF‑ove.

Registar usklađenosti: Nepromjenjiv audit trag

Svaka interakcija s trenerom zapisuje se u append‑only registar (implementiran na laganom blockchain‑sličnom mehanizmu). Unos sadrži:

• Vremensku oznaku (2025‑11‑26T08:42:10Z)
• ID analitičara
• ID pitanja
• Hash skice odgovora
• ID‑je dokaza
• Ocjena pouzdanosti
• Poduzetu radnju (prihvati / uredi / odbij)

Zbog tamper‑evident prirode, revizori mogu provjeriti da nema naknadnih izmjena. To zadovoljava stroge zahtjeve SOC 2, ISO 27001 i novih AI‑audit standarda.

Točke integracije i proširivost

Arhitektura je mikro‑servisna, omogućavajući poduzećima da hostaju Trenera u zero‑trust perimetru ili na enclave‑ima povjerljivog računalstva.

Stvarni utjecaj: Mjerni podaci iz ranih korisnika

Podaci potječu iz pilot projekta u srednje‑velikoj SaaS tvrtki (≈300 zaposlenika) koja je integrirala Trenera u svoje SOC 2 i ISO 27001 revizijske cikluse.

Najbolje prakse za implementaciju Objašnjivog AI Trenera

1. Kreirajte kvalitetno skladište dokaza – Što detaljniji i verzionirani vaši artefakti, to su veće ocjene pouzdanosti.
2. Definirajte pragove pouzdanosti – Uskladite pragove s vašom tolerancijom rizika (npr., > 90 % za javno izložene odgovore).
3. Omogućite ljudsku reviziju za odgovore niskog rezultata – Koristite automatizirano kreiranje tiketa za izbjegavanje uskih grla.
4. Periodički auditirajte registar – Izvezite zapise u SIEM za kontinuirano praćenje usklađenosti.
5. Fino podučite LLM na vašem jezičnom korpusu politika – Poboljšajte relevantnost i smanjite halucinacije.

Buduća unapjeđenja na putu razvoja

• Višemedijski dohvat dokaza – Izravno obrađivati screenshotove, dijagrame arhitekture i Terraform stanje koristeći vizualno‑osposobljene LLM‑e.
• Federirano učenje kroz najamnike – Dijeliti anonimirane obrasce rezoniranja za poboljšanje kvalitete odgovora bez otkrivanja vlasničkih podataka.
• Integracija s Zero‑Knowledge dokazima – Dokazati ispravnost odgovora bez otkrivanja samog dokaza vanjskim revizorima.
• Dinamički regulatorni radar – Automatski prilagoditi ocjene pouzdanosti kada nove regulative (npr., EU AI Act usklađenost) utječu na postojeće dokaze.

Poziv na akciju

Ako vaš sigurnosni ili pravni tim provodi sate svake sedmice tražeći pravi odlomak, vrijeme je da im pružite transparentnog, AI‑potpomognutog ko‑pilota. Zatražite demonstraciju Objašnjivog AI Trenera već danas i otkrijte kako možete skratiti vrijeme odgovora na upitnike uz održavanje audit‑spremnosti.