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
2. Základné architektonické piliere
   • Vrstva príjmu dát
   • LLM‑vylepšený sumarizátor dôkazov
   • Adaptívny model skórovania
   • Engine auditu a vysvetliteľnosti
3. Budovanie dátového potrubia
   • Pripojenia k regulačným kanálom
   • Document AI na extrahovanie dôkazov
4. Vysvetlenie algoritmu skórovania
5. Integrácia s hubom dotazníkov Procurize
6. Prevádzkové osvedčené postupy
7. Bezpečnostné, súkromné a regulačné úvahy
8. Budúce smerovanie: multimodálne, federované a rozšírenia dôvery
9. Záver

Prečo je dôležité skórovanie dôvery v reálnom čase

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, 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.

  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

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

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
• Building Explainable AI for Compliance – O’Reilly Media