
# AI‑Destekli Anket Önceliklendirme ile Yüksek Etkili Güvenlik Yanıtlarını Hızlandırma

Güvenlik anketleri her SaaS sözleşmesinin kapı bekçisidir. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) onaylarından [GDPR](https://gdpr.eu/) veri‑işleme eklerine kadar, incelerken kesin ve tutarlı yanıtlar beklenir. Ancak tipik bir anket **30‑150 madde** içerir; birçoğu örtüşür, bazıları önemsiz, birkaç tanesi ise anlaşmayı belirler. Geleneksel yaklaşım—madde‑madde işlemek—boşa çaba harcamanıza, anlaşmaların gecikmesine ve uyumluluk duruşunun tutarsız olmasına yol açar.

**Akıllı bir sistemin hangi soruların hemen dikkate alınması gerektiğine, hangilerinin daha sonra güvenle otomatik doldurulabileceğine karar vermesine izin verseydiniz?**

Bu rehberde **AI‑destekli anket önceliklendirme**yi inceliyoruz; risk puanlaması, tarihsel yanıt kalıpları ve iş etkisi analizini birleştirerek yüksek‑etkili maddeleri öncelikli olarak ortaya çıkaran bir yöntemi. Veri hattını adım adım gösterecek, Mermaid diyagramı ile iş akışını görselleştirecek, Procurize platformu ile entegrasyon noktalarını tartışacak ve erken benimseyenlerden ölçülebilir sonuçları paylaşacağız.

---

## Önceliklendirmenin Önemi

| Belirti | Sonuç |
|---------|-------|
| **Tüm‑sorular‑önce** | Düşük‑riskli maddelere saatler harcanır, kritik kontrollerin yanıtı gecikir. |
| **Etkisi hakkında görünürlük yok** | Güvenlik inceleyenler ve hukuk ekipleri en önemli kanıtlara odaklanamaz. |
| **Manuel yeniden‑iş** | Yeni denetçiler aynı veriyi farklı bir formatta istediğinde yanıtlar yeniden yazılır. |

Önceliklendirme bu modeli tersine çevirir. **Risk, müşteri önemi, kanıt mevcudiyeti ve yanıt süresi** gibi bileşik bir puanla maddeleri **sıralayarak** ekipler:

1. **Ortalama yanıt süresini** %30‑60 azaltabilir (aşağıdaki vaka çalışmasına bakın).  
2. **Yanıt kalitesini** artırabilir; uzmanlar en zor sorulara daha fazla zaman ayırır.  
3. **Canlı bir bilgi tabanı** oluşturabilir; yüksek‑etkili yanıtlar sürekli iyileştirilir ve tekrar kullanılır.

---

## Temel Puanlama Modeli

AI motoru her anket maddesi için bir **Öncelik Puanı (PS)** hesaplar:

```
PS = w1·RiskScore + w2·BusinessImpact + w3·EvidenceGap + w4·HistoricalEffort
```

- **RiskScore** – kontrolün (ör. **ISO 27001** [A.6.1], NIST 800‑53 AC‑2, SOC 2 Trust Services) çerçevelere eşlemesinden türetilir. Daha yüksek riskli kontroller daha yüksek puan alır.  
- **BusinessImpact** – müşterinin cirosu, sözleşme büyüklüğü ve stratejik önemi temelinde ağırlıklandırılır.  
- **EvidenceGap** – gerekli kanıtın Procurize’da zaten depolanıp depolanmadığını gösteren ikili bayrak (0/1). Eksik kanıt puanı yükseltir.  
- **HistoricalEffort** – geçmişte bu kontrolü yanıtlamak için harcanan ortalama süre, denetim günlüklerinden hesaplanır.

*(w1‑w4)* ağırlıkları kuruluş başına konfigüre edilebilir; böylece uyumluluk liderleri modeli risk iştahlarına göre hizalayabilir.

---

## Veri Gereksinimleri

| Kaynak | Sağladığı | Entegrasyon Yöntemi |
|--------|-----------|---------------------|
| **Çerçeve Eşlemesi** | Kontrol‑çevirge ilişkileri (SOC 2, **ISO 27001**, GDPR) | Statik JSON içe aktarımı veya uyumluluk kütüphanelerinden API çekimi |
| **Müşteri Metaverileri** | Anlaşma büyüklüğü, sektör, SLA seviyesi | CRM senkronizasyonu (Salesforce, HubSpot) webhook ile |
| **Kanıt Deposu** | Politika, log, ekran görüntüsü konumları/ durumları | Procurize belge indeks API’si |
| **Denetim Geçmişi** | Zaman damgaları, inceleyen yorumları, yanıt revizyonları | Procurize denetim izleme uç noktası |

Tüm kaynaklar isteğe bağlıdır; eksik veri yalnızca nötr bir ağırlığa düşer, böylece sistem erken benimseme aşamalarında bile çalışır.

---

## İş Akışı Genel Bakışı

Aşağıda anket yüklemesinden öncelikli yanıt kuyruğuna kadar uç‑uç süreci gösteren bir Mermaid akış şeması bulunuyor.

```mermaid
flowchart TD
    A["Anketi yükle (PDF/CSV)"] --> B["Maddeleri ayıkla ve kontrol kimliklerini çıkar"]
    B --> C["Çerçeve eşlemesi ile zenginleştir"]
    C --> D["Müşteri metaverilerini topla"]
    D --> E["Kanıt deposunu kontrol et"]
    E --> F["Denetim günlüklerinden HistoricalEffort hesapla"]
    F --> G["Öncelik Puanını hesapla"]
    G --> H["Maddeleri PS’ye göre azalan sırala"]
    H --> I["Procurize’da Öncelikli Görev Listesi oluştur"]
    I --> J["İnceleyenleri uyar (Slack/Teams)"]
    J --> K["İnceleyen yüksek‑etkili maddeler üzerinde çalışır"]
    K --> L["Yanıtlar kaydedilir, kanıt bağlanır"]
    L --> M["Sistem yeni çaba verilerinden öğrenir"]
    M --> G
```

*Not*: **M**‑den **G**‑ye döngü **sürekli öğrenme** döngüsünü temsil eder. İnceleyen bir maddeyi tamamladığında, gerçek harcanan çaba modele geri beslenir ve puanlar zamanla iyileşir.

---

## Procurize’da Adım‑Adım Uygulama

### 1. Önceliklendirme Motorunu Etkinleştirin
**Ayarlar → AI Modülleri → Anket Önceliklendirme** bölümüne gidin ve anahtarı açın. İç risk matrisinize göre ilk ağırlık değerlerini ayarlayın (ör. w1 = 0.4, w2 = 0.3, w3 = 0.2, w4 = 0.1).

### 2. Veri Kaynaklarını Bağlayın
- **Çerçeve Eşlemesi**: Kontrol kimliklerini (ör. `CC6.1`) çerçeve isimlerine bağlayan bir CSV yükleyin.  
- **CRM Entegrasyonu**: Salesforce API kimlik bilgilerinizi ekleyin; `Account` nesnesindeki `AnnualRevenue` ve `Industry` alanlarını alın.  
- **Kanıt Dizini**: Procurize’ın Belge Deposu API’sini bağlayın; motor eksik varlıkları otomatik algılar.

### 3. Anketi Yükleyin
Yeni Değerlendirme sayfasına anket dosyasını sürükleyip bırakın. Procurize yerleşik OCR ve kontrol tanıma motoru sayesinde içeriği otomatik ayrıştırır.

### 4. Öncelikli Listeleri İnceleyin
Platform, **Kanban** tahtası sunar; sütunlar öncelik kovanlarını ( `Kritik`, `Yüksek`, `Orta`, `Düşük` ) temsil eder. Her kart soru, hesaplanan PS ve hızlı eylemler (`Yorum ekle`, `Kanıt ekle`, `Tamamlandı işaretle`) gösterir.

### 5. Gerçek Zamanlı İş Birliği
Uzmanlara görev atayın. Yüksek‑etkili kartların önce gözükmesi, inceleyenlerin uyumluluk duruşu ve anlaşma hızı üzerinde en çok etki yapan kontroller üzerine odaklanmasını sağlar.

### 6. Döngüyü Kapatın
Yanıt girildiğinde, sistem UI etkileşim zaman damgalarını kaydeder ve **HistoricalEffort** metriğini günceller. Bu veri, bir sonraki değerlendirme için puanlama modeline geri beslenir.

---

## Gerçek Dünya Etkisi: Bir Vaka Çalışması

**Şirket:** SecureSoft, orta ölçekli bir SaaS sağlayıcısı (≈ 250 çalışan)  
**Önceliklendirme Öncesi:** Ortalama anket dönüş süresi = **14 gün**, %30 yeniden‑çalışma oranı (müşteri geri bildirimi sonrası yanıt revizyonları).  
**3 Ay Sonra:**  

| Ölçüt | Öncesi | Sonrası |
|-------|--------|---------|
| Ortalama dönüş süresi | 14 gün | **7 gün** |
| Otomatik doldurulan sorular (%) | 12 % | 38 % |
| İnceleyen çabası (saat/anket) | 22 saat | **13 saat** |
| Yeniden‑çalışma oranı | 30 % | 12 % |

*Temel çıkarım*: En yüksek puanlı maddelere odaklanarak SecureSoft toplam çabayı **%40** azalttı ve anlaşma hızını iki katına çıkardı.

---

## Başarılı Benimseme İçin En İyi Uygulamalar

1. **Ağırlıkları Aşamalı Olarak Ayarlayın** – Başlangıçta eşit ağırlıklar kullanın, ardından gözlemlenen darboğazlara göre (örn. kanıt eksikliği hâkimse w3’ü artırın).  
2. **Kanıt Depolamasını Temiz Tutun** – Belge deposunu düzenli denetleyin; eksik ya da eski varlıklar gereksiz yere EvidenceGap puanını yükseltir.  
3. **Versiyon Kontrolünden Yararlanın** – Politika taslaklarını Git (veya Procurize’ın yerleşik sürümleme) ile saklayın; HistoricalEffort gerçek çalışmayı yansıtır, kopyala‑yapıştırı değil.  
4. **Paydaşları Eğitin** – Öncelikli tahtayı gösteren kısa bir onboarding oturumu düzenleyin; bu direnç azaltır ve inceleyenlerin sıralamayı saygı duymasını sağlar.  
5. **Model Kaymasını İzleyin** – Tahmini çaba ile gerçek çaba arasındaki farkı aylık bir sağlık kontrolüyle karşılaştırın; önemli sapmalar modeli yeniden eğitme ihtiyacını gösterir.

---

## Anketlerin Ötesinde Önceliklendirme

Aynı puanlama motoru şu alanlarda da kullanılabilir:

- **Tedarikçi Risk Değerlendirmeleri** – Tedarikçileri kontrol kritikliğine göre sıralayın.  
- **İç Denetimler** – En yüksek uyumluluk etkisine sahip denetim belgelerini önceliklendirin.  
- **Politika Gözden Geçirme Döngüleri** – Yüksek‑riskli ve uzun süredir güncellenmemiş politikaları işaretleyin.

Tüm uyumluluk varlıklarını “soru” olarak ele alarak tek bir AI motorunda birleştirmek, **bütünsel risk‑bilinçli uyumluluk işletim modeli** sağlar.

---

## Bugün Başlayın

1. **Ücretsiz bir Procurize sandbox’ına kaydolun** (kredi kartı gerekmez).  
2. Yardım Merkezindeki **Önceliklendirme Hızlı Başlangıç Kılavuzu**nu izleyin.  
3. Motorun temel çabanızı öğrenebilmesi için en az bir tarihsel anket içe aktarın.  
4. Tek bir müşteri‑yönelimli anketle bir pilot çalıştırın ve tasarruf ettiğiniz zamanı ölçün.

Birkaç hafta içinde manuel işi belirgin şekilde azalttığınızı ve uyumluluğu ölçeklendirmek için net bir yol haritasına sahip olduğunuzu göreceksiniz.

---

## Sonuç

AI‑destekli anket önceliklendirme, zahmetli, lineer bir görevi veri‑güdümlü, yüksek‑etkili bir iş akışına dönüştürür. **Risk, iş önemi, kanıt bulunurluğu ve tarihsel çaba** üzerine her soruyu puanlayarak ekipler uzmanlığını gerçekten önemli olan yerlere yönlendirir—yanıt sürelerini kısaltır, yeniden‑çalışmayı azaltır ve ölçeklenebilir bir bilgi tabanı oluşturur. Procurize’a doğal olarak entegre edilen bu motor, öğrenen, uyum sağlayan ve organizasyon büyüdükçe daha hızlı, daha doğru güvenlik ve uyumluluk sonuçları üreten görünmez bir asistan olur.

---

## İlgili Bağlantılar

- [NIST Siber Güvenlik Çerçevesi – Kontrolleri Önceliklendirme](https://www.nist.gov/cyberframework)  
- [ISO/IEC 27001:2022 – Risk Değerlendirme Kılavuzu](https://www.iso.org/standard/50001.html)