Využití AI pro digitální provozní odolnost finančního sektoru (DORA)
| Název práce: | Využití AI pro digitální provozní odolnost finančního sektoru (DORA) |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Augustin, Tomáš |
| Typ práce: | Diplomová práce |
| Vedoucí práce: | Sedláček, Jiří |
| Oponenti práce: | Bukovský, Jan |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | Tato diplomová práce se zabývá možnostmi využití generativní umělé inteligence pro podporu plnění požadavků nařízení DORA. Cílem práce je analyzovat vybrané prakticky významné požadavky DORA a na základě této analýzy navrhnout, implementovat a experimentálně vyhodnotit prototyp konverzačního asistenta založeného na architektuře Retrieval-Augmented Generation (RAG). Teoretická část shrnuje legislativní rámec DORA se zaměřením na řízení ICT rizik, klasifikaci a hlášení incidentů, testování digitální provozní odolnosti a řízení rizik ICT třetích stran. Praktická část popisuje návrh znalostní báze, iterativní vývoj strategie chunkingu, konfiguraci retrieval pipeline v prostředí Dify a využití query rewriting a rerankingu. Prototyp byl vyhodnocen na datasetu 15 testovacích scénářů pomocí frameworku RAGAS, doplněného ručním auditem citací a pilotní expertní evaluací se dvěma respondenty. Ve finální konfiguraci dosáhl prototyp těchto hodnot metrik: průměrné faithfulness 0,75, answer relevancy 0,56, context precision 0,73 a context recall 0,58. Zavedení query rewriting vrstvy přineslo nárůst context recall o 102 %. Ruční audit citací ukázal plnou citační správnost u 60 % odpovědí a částečnou u dalších 33 %, přičemž identifikované limity se koncentrovaly u dotazů vyžadujících specifická ustanovení z hlavního nařízení DORA. Pilotní expertní evaluace naznačuje, že nástroj může zkrátit úvodní fázi rešerše, zejména u uživatelů bez detailní znalosti regulace. Na základě provedeného návrhu a evaluace lze uzavřít, že no-code/low-code RAG přístup je pro oblast DORA technicky proveditelný, přičemž největší výzvou zůstává retrieval nad rozsáhlými dokumenty a syntéza napříč více zdroji. Praktické využití je vhodné chápat jako podporu první orientace, nikoliv jako náhradu odborného regulatorního posouzení. |
| Klíčová slova: | digitální provozní odolnost; finanční sektor; generativní umělá inteligence; Retrieval-Augmented Generation (RAG); DORA |
| Název práce: | Leveraging AI to support digital operational resilience for the financial sector (DORA) |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Augustin, Tomáš |
| Typ práce: | Diploma thesis |
| Vedoucí práce: | Sedláček, Jiří |
| Oponenti práce: | Bukovský, Jan |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | This master's thesis explores the possibilities of using generative artificial intelligence to support meeting DORA requirements. The aim of the thesis is to analyze selected, practically significant DORA requirements and, based on this analysis, to design, implement, and experimentally evaluate a prototype of a conversational assistant based on the Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture. The theoretical part summarizes the DORA legislative framework, focusing on ICT risk management, incident classification and reporting, digital operational resilience testing, and ICT third-party risk management. The practical part describes the design of the knowledge base, the iterative development of a chunking strategy, the configuration of the retrieval pipeline in the Dify environment, and the use of query rewriting and reranking. The prototype was evaluated on a dataset of 15 test scenarios using the RAGAS framework, supplemented by a manual citation audit and a pilot expert evaluation with two respondents. In its final configuration, the prototype achieved the following metric values: average faithfulness of 0.75, answer relevancy of 0.56, context precision of 0.73, and context recall of 0.58. The introduction of a query rewriting layer resulted in a 102% increase in context recall. A manual citation audit demonstrated full citation accuracy in 60% of the answers and partial accuracy in another 33%, with the identified limitations concentrated around queries requiring specific provisions from the main DORA text. The pilot expert evaluation suggests that the tool can shorten the initial desk research phase, especially for users without detailed knowledge of the regulation. Based on the design and evaluation conducted, it can be concluded that a no-code/low-code RAG approach is technically feasible for DORA related use cases, with the greatest challenge remaining retrieval over extensive documents and synthesis across multiple sources. Its practical application should be understood as support for initial orientation, not as a substitute for professional regulatory assessment. |
| Klíčová slova: | Retrieval-Augmented Generation (RAG); DORA; digital operational resilience; financial sector; generative artificial intelligence |
Informace o studiu
| Studijní program / obor: | Informační management |
|---|---|
| Typ studijního programu: | Magisterský studijní program |
| Přidělovaná hodnost: | Ing. |
| Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Fakulta: | Fakulta informatiky a statistiky |
| Katedra: | Katedra systémové analýzy |
Informace o odevzdání a obhajobě
| Datum zadání práce: | 22. 9. 2025 |
|---|---|
| Datum podání práce: | 3. 5. 2026 |
| Datum obhajoby: | 3. 6. 2026 |
| Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/93473/podrobnosti |