
# Gerçek Zamanlı Anket Otomasyonu için AI Destekli Uyarlanabilir Politika Sentezi

## Giriş

Güvenlik anketleri, uyum denetimleri ve tedarikçi risk değerlendirmeleri, SaaS şirketleri için günlük bir darboğaz haline gelmiştir. Geleneksel iş akışları, politika depolarından manuel kopyala‑yapıştır, sürüm kontrolü jimnastiği ve hukuk ekipleriyle sonsuz geri dönüşüm üzerine kuruludur. Maliyeti ölçülebilir: uzun satış döngüleri, artan hukuki harcamalar ve tutarsız ya da eski yanıtlar riskinin yükselmesi.

**Uyarlanabilir Politika Sentezi (APS)** bu süreci yeniden hayal ediyor. Politikaları sabit PDF dosyaları olarak görmek yerine, APS tüm politika bilgi tabanını alır, makine‑okunur bir grafiğe dönüştürür ve bu grafiği talep üzerine bağlam‑duyarlı, düzenleyici‑uyumlu yanıtlar üretebilen bir üretken AI katmanıyla birleştirir. Sonuç, *gerçek‑zamanlı* bir yanıt motorudur ve şunları yapabilir:

* Saniyeler içinde tam kaynaklı bir yanıt oluşturun.  
* Yanıtları en son politika değişiklikleriyle senkronize tutun.  
* Denetçiler için kaynak verisi sağlayın.  
* Gözden geçiren geribildirimlerinden sürekli öğrenin.  

Bu makalede APS’nin mimarisini, temel bileşenlerini, uygulama adımlarını ve iş etkisini inceliyor ve Procurize’ın AI anket platformunun neden mantıksal bir sonraki evrim olduğunu gösteriyoruz.

---

## 1. Kavramlar

| Kavram | Açıklama |
|--------|----------|
| **Politika Grafiği** | Bölümleri, maddeleri, çapraz referansları ve düzenleyici kontrollerle (ör. **[ISO 27001 A.5](https://www.iso.org/standard/27001)**, **[SOC‑2 CC6.1](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**) eşlemeleri kodlayan yönlendirilmiş, etiketli bir grafik. |
| **Bağlamsal İstem Motoru** | Politika grafiğini, belirli anket alanını ve ekli kanıtları kullanarak LLM istemlerini dinamik olarak oluşturur. |
| **Kanıt Birleştirme Katmanı** | Artefaktları (tarama raporları, denetim günlükleri, kod‑politika eşlemeleri) alır ve izlenebilirlik için graf düğümlerine ekler. |
| **Geri Bildirim Döngüsü** | İnsan denetçiler, oluşturulan yanıtları onaylar veya düzenler; sistem düzenlemeleri graf güncellemelerine dönüştürür ve LLM'yi ince ayar yapar. |
| **Gerçek Zamanlı Senkronizasyon** | Bir politika belgesi değiştiğinde, değişiklik algılama boru hattı etkilenen düğümleri yeniler ve önbelleğe alınmış yanıtların yeniden üretilmesini tetikler. |

Bu kavramlar gevşek bağlıdır ancak bir *statik* uyum deposunu *canlı* bir yanıt üreticisine dönüştüren uç‑uç akışı birlikte gerçekleştirir.

---

## 2. Sistem Mimarisi

Aşağıda, bileşenler arasındaki veri akışını gösteren yüksek‑seviye bir Mermaid diyagramı bulunmaktadır.

```mermaid
graph LR
    A["Policy Repository (PDF, Markdown, Word)"]
    B["Document Ingestion Service"]
    C["Policy Graph Builder"]
    D["Knowledge Graph Store"]
    E["Contextual Prompt Engine"]
    F["LLM Inference Layer"]
    G["Evidence Fusion Service"]
    H["Answer Cache"]
    I["User Interface (Procurize Dashboard)"]
    J["Feedback & Review Loop"]
    K["Continuous Fine‑Tuning Pipeline"]

    A --> B
    B --> C
    C --> D
    D --> E
    E --> F
    G --> F
    F --> H
    H --> I
    I --> J
    J --> K
    K --> F
    K --> D
```

*All node labels are wrapped in double quotes as required for Mermaid syntax.*

### 2.1 Bileşen Detayları

1. **Document Ingestion Service** – Gerekli olduğunda OCR kullanır, bölüm başlıklarını ayıklar ve ham metni bir ara depolama bölmesine kaydeder.  
2. **Policy Graph Builder** – Kural‑tabanlı ayrıştırıcılar ve LLM‑yardımlı varlık çıkarımı kombinasyonu uygulayarak düğümler (`"Section 5.1 – Data Encryption"`) ve kenarlar (`"references"`, `"implements"`) oluşturur.  
3. **Knowledge Graph Store** – ACID garantili bir Neo4j ya da JanusGraph örneği; Cypher / Gremlin API’lerini sunar.  
4. **Contextual Prompt Engine** – Şöyle bir istem oluşturur:  
   > *“Policy node “Data Retention – 12 months” temelinde, tedarikçi sorusu ‘Müşteri verilerini ne kadar süre saklıyorsunuz?’ yanıtını verin ve tam maddeyi kaynak olarak gösterin.”*  
5. **LLM Inference Layer** – Güvenli bir inference uç noktası (ör. Azure OpenAI) üzerinde barındırılır; uyum dili için ince ayarlanmıştır.  
6. **Evidence Fusion Service** – Entegrasyonlardan (GitHub, S3, Splunk) artefaktları alır ve oluşturulan yanıta dipnot olarak ekler.  
7. **Answer Cache** – Üretilen yanıtları `(question_id, policy_version_hash)` anahtarıyla saklar; anında erişim sağlar.  
8. **Feedback & Review Loop** – Denetçi düzenlemelerini yakalar, farkı graf güncellemelerine haritalar ve farkı ince‑ayarlama boru hattına besler.

---

## 3. Uygulama Yol Haritası

| Aşama | Kilometre Taşları | Tahmini Süre |
|-------|-------------------|--------------|
| **P0 – Temeller** | • Belge alım hattını kur.<br>• Grafik şemasını tanımla (PolicyNode, ControlEdge).<br>• Mevcut politika kasasından ilk grafiği doldur. | 4–6 hafta |
| **P1 – İstem Motoru & LLM** | • İstem şablonlarını oluştur.<br>• Barındırılan LLM (gpt‑4‑turbo) dağıt.<br>• Bir kanıt türü (ör. PDF tarama raporları) için kanıt birleştirme entegrasyonu yap. | 4 hafta |
| **P2 – UI & Önbellek** | • “Canlı Yanıt” paneliyle Procurize gösterge tablosunu genişlet.<br>• Yanıt önbelleği ve sürüm görüntüsü uygula. | 3 hafta |
| **P3 – Geri Bildirim Döngüsü** | • Denetçi düzenlemelerini kaydet.<br>• Otomatik grafik farkı üret.<br>• Toplanan düzenlemelerle gece‑yarısı ince‑ayar çalıştır. | 5 hafta |
| **P4 – Gerçek Zamanlı Senkronizasyon** | • Politika düzenleme araçlarını (Confluence, Git) değişiklik algılama webhook’larıyla bağla.<br>• Eskimiş önbellek girdilerini otomatik olarak geçersiz kıl. | 3 hafta |
| **P5 – Ölçek & Yönetişim** | • Grafik deposunu küme moduna taşı.<br>• Grafik düzenleme hakları için RBAC ekle.<br>• LLM uç noktasının güvenlik denetimini yap. | 4 hafta |

Toplamda, **12‑ay** sürece bir üretim‑düzeyi APS motoru piyasaya sunulur; her aşama sonrası kademeli değer sağlanır.

---

## 4. İş Etkisi

| Metrik | APS'den Önce | APS'den Sonra (6 ay) | Δ % |
|--------|--------------|----------------------|-----|
| Ortalama yanıt oluşturma süresi | 12 dakika (manuel) | 30 saniye (AI) | ‑96% |
| Politika kayması olayları | Çeyrek başına 3 | Çeyrek başına 0.5 | ‑83% |
| Gözden geçiren çabası (saat/anket) | 4 saat | 0.8 saat | ‑80% |
| Denetim geçme oranı | %92 | %98 | +6% |
| Satış döngüsü azalması | 45 gün | 32 gün | ‑29% |

Bu rakamlar, APS'yi mevcut Procurize anket platformu üzerine ekleyen üç orta ölçekli SaaS firmasının pilot sonuçlarından derlenmiştir.

---

## 5. Teknik Zorluklar & Çözüm Yaklaşımları

| Zorluk | Açıklama | Çözüm |
|--------|----------|-------|
| **Politika Belirsizliği** | Hukuki dil bazen bulanıktır ve LLM’lerin “halüsinasyon” yapmasına yol açar. | *Çift‑doğrulama* yaklaşımı: LLM yanıt üretir **ve** deterministik kural‑tabanlı doğrulayıcı, madde referanslarını teyit eder. |
| **Düzenleyici Güncellemeler** | Yeni düzenlemeler (ör. **[GDPR](https://gdpr.eu/)**‑2025) sıkça ortaya çıkar. | Gerçek‑zamanlı senkronizasyon boru hatları, kamu düzenleyici beslemelerini (ör. **[NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)** RSS) ayrıştırır ve yeni kontrol düğümleri otomatik oluşturur. |
| **Veri Gizliliği** | Kanıt artefaktları kişisel veri içerebilir. | *Homomorfik şifreleme* ile artefakt depolama; LLM yalnızca şifreli gömme vektörlerini alır. |
| **Model Kayması** | İç geribildirimle aşırı ince‑ayar, genelleme yeteneğini azaltabilir. | Geniş uyum veri kümesiyle eğitilmiş *gölge model* tut ve periyodik olarak değerlendirme yap. |
| **Açıklanabilirlik** | Denetçiler kaynak verisi talep eder. | Her yanıt, *politika alıntı bloğu* ve UI’da görselleştirilen bir *kanıt ısı haritası* içerir. |

---

## 6. Gelecek Genişletmeleri

1. **Çapraz‑Düzenleyici Bilgi Grafiği Birleştirme** – **[ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html)**, **SOC‑2** ve sektöre özgü çerçeveleri tek bir çok‑kiracılı grafikte birleştirerek *tek‑tık* uyum eşlemesi sağlar.  
2. **Federated Learning ile Çok‑Kiracı Gizliliği** – Çeşitli müşterilerden anonim geribildirimle LLM’i eğitir; ham veri havuzlanmaz, gizlilik korunur.  
3. **Ses‑İlk Asistan** – Güvenlik denetçileri sesli soru sorabilir; sistem tıklanabilir alıntılarla sesli yanıt verir.  
4. **Öngörücü Politika Tavsiyeleri** – Geçmiş anket sonuçları trend analiziyle, denetçilerin sormadan önce politika güncellemeleri önerebilir.

---

## 7. Procurize’da APS’ye Başlangıç

1. **Politikaları Yükleyin** – “Politika Kasası” sekmesine tüm politika belgelerinizi sürükleyip bırakın. Alım hizmeti otomatik olarak ayrıştırıp sürümleyecek.  
2. **Kontrolleri Eşleyin** – Görsel grafik düzenleyicide politika bölümlerini bilinen standartlarla bağlayın. **ISO 27001**, **SOC‑2** ve **GDPR** için ön‑tanımlı eşlemeler mevcuttur.  
3. **Kanıt Kaynaklarını Yapılandırın** – CI/CD artefakt deposu, zafiyet tarayıcıları ve veri‑kayıp‑önleme loglarını bağlayın.  
4. **Canlı Üretimi Etkinleştirin** – Ayarlar’da “Uyarlanabilir Sentez” seçeneğini açın. Sistem yeni anket alanları için anında yanıt üretmeye başlayacaktır.  
5. **İnceleyin & Eğitin** – Her anket döngüsünden sonra oluşturulan yanıtları onaylayın. Geri bildirim döngüsü modeli otomatik olarak iyileştirecektir.

---

## 8. Sonuç

Uyarlanabilir Politika Sentezi, uyum sürecini **reaktif** bir belge toplama ve kopyala‑yapıştır işine dönüştürmekten **proaktif**, veri‑odaklı bir motor haline getirir. Zengin bir bilgi grafiği ile üretken AI’yı birleştirerek Procurize, anlık, denetlenebilir yanıtlar sunar ve her yanıtın en yeni politika sürümünü yansıtmasını garanti eder.

Bu sistemi benimseyen işletmeler daha hızlı satış döngüleri, düşük hukuki maliyetler ve daha güçlü denetim sonuçları bekleyebilir; güvenlik ve hukuk ekipleri tekrarlayan evrak işinden kurtularak stratejik risk azaltma üzerine odaklanır.

**Anket otomasyonunun geleceği yalnızca “otomasyon” değildir. Politikanızla evrimleşen *akıllı, bağlam‑duyarlı sentez* mekânizmasıdır.**  

## İlgili Bağlantılar

- NIST Cybersecurity Framework – Resmi Site: https://www.nist.gov/cyberframework  
- ISO/IEC 27001 – Bilgi Güvenliği Yönetimi: https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html  
- SOC 2 Uyumluluk Kılavuzu – AICPA (referans materyali)  
- Procurize Blog – “AI Powered Adaptive Policy Synthesis for Real Time Questionnaire Automation” (bu makale)