
# AI Destekli Gerçek Zamanlı Paydaş Etki Görselleştirmesi Güvenlik Anketleri İçin

## Giriş

Güvenlik anketleri, SaaS sağlayıcıları ile kurumsal müşterileri arasında ortak dil gibidir. Bu anketleri doğru yanıtlamak kritik olmakla birlikte, çoğu ekip bu süreci statik bir veri girişi görevi olarak ele alır. Gizli maliyet, **her yanıtın farklı paydaş gruplarını** — ürün yöneticileri, hukuki danışmanlar, güvenlik denetçileri ve hatta satış ekiplerini — nasıl etkilediğine dair anlık içgörünün eksikliğidir.  

İşte **AI Destekli Gerçek Zamanlı Paydaş Etki Görselleştirmesi (RISIV)** motoru devreye giriyor. Üretken AI, bağlamsal bir bilgi grafı ve canlı Mermaid panolarını birleştirerek, RISIV her anket yanıtını etkileşimli bir görsel anlatıma dönüştürür ve şu konuları vurgular:

* **Regülatör maruziyeti** uyum görevlileri için.  
* **Ürün özelliği riski** mühendislik liderleri için.  
* **Sözleşme yükümlülükleri** hukuk ekipleri için.  
* **Satış hızı etkisi** satış ve hesap yöneticileri için.  

Sonuç, karar almayı hızlandıran, geri bildirim döngülerini azaltan ve nihayetinde tedarikçi değerlendirme sürecini kısaltan birleşik bir gerçek‑zamanlı görünümdür.

---

## Temel Mimari

RISIV motoru, birbirine sıkı sıkıya bağlı dört katmandan oluşur:

1. **Girdi Normalleştirici & Retrieval‑Augmented Generation (RAG) Katmanı** – serbest biçimli anket yanıtlarını ayrıştırır, ilgili politika parçalarıyla zenginleştirir ve yapılandırılmış niyet nesneleri üretir.  
2. **Bağlamsal Bilgi Grafı (CKG)** – düzenleyici maddeleri, ürün yeteneklerini ve paydaş eşleme ilişkilerini depolayan dinamik bir graf.  
3. **Etki Puanlama Motoru** – grafik sinir ağları (GNN) ve olasılık çıkarımı uygulayarak, paydaş‑özgü etki puanlarını gerçek zamanlı olarak hesaplar.  
4. **Görselleştirme & Etkileşim Katmanı** – yeni yanıtlar geldikçe anında güncellenen Mermaid diyagramlarını render eder.  

Aşağıda, bu katmanlar arasındaki veri akışını gösteren bir Mermaid diyagramı bulunmaktadır:

```mermaid
graph LR
    A[Questionnaire Input] --> B[Norm‑RAG Processor]
    B --> C[Intent Objects]
    C --> D[Contextual Knowledge Graph]
    D --> E[Impact Scoring Engine]
    E --> F[Stakeholder Score Store]
    F --> G[Mermaid Dashboard]
    G --> H[User Interaction & Feedback]
    H --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Girdi Normalleştirici ve RAG

* **Document AI** tabloları, madde işaretlerini ve serbest metin parçacıklarını çıkarır.  
* **Hybrid Retrieval** versiyon‑kontrollü bir depodan (ör. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)) en ilgili politika parçalarını çeker.  
* **Generative LLM** ham yanıtları `{ “dataEncryption”: true, “region”: “EU”, “thirdPartyAccess”: false }` gibi *niyet nesnelerine* yeniden yazar.

### 2. Bağlamsal Bilgi Grafı

CKG aşağıdaki düğüm tiplerini tutar:

* **Regülasyon maddeleri** – her madde bir paydaş rolüne bağlanır.  
* **Ürün yetenekleri** – ör. “dur‑dur şifrelemeyi destekler”.  
* **Risk kategorileri** – gizlilik, bütünlük, kullanılabilirlik.  

İlişkiler, geçmiş denetim sonuçlarına dayanarak ağırlıklandırılır ve **sürekli öğrenme döngüleri** sayesinde graf evrimleşir.

### 3. Etki Puanlama Motoru

İki adımlı bir puanlama hattı:

1. **GNN Propagation** – yanıt düğümlerinden CKG üzerinden paydaş düğümlerine etki yayarak ham etki vektörleri üretir.  
2. **Bayesian Adjustment** – önceden bilinen satıcı risk puanı gibi öncelik olasılıklarını dahil edip, puanları 0 (etki yok) ile 1 (kritik) arasında nihai paydaş etki puanına dönüştürür.

### 4. Görselleştirme Katmanı

Dashboard **Mermaid** kullanır çünkü hafiftir, düz‑metin tabanlıdır ve Hugo gibi statik site jeneratörleriyle sorunsuz bütünleşir. Her paydaş için ayrı bir alt‑graf sağlanır:

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Legal
        L1[Clause 5.1 – Data Retention] --> L2[Violation Risk: 0.78]
        L3[Clause 2.4 – Encryption] --> L4[Compliance Gap: 0.12]
    end
    subgraph Product
        P1[Feature: End‑to‑End Encryption] --> P2[Risk Exposure: 0.23]
        P3[Feature: Multi‑Region Deploy] --> P4[Impact Score: 0.45]
    end
    subgraph Sales
        S1[Deal Cycle Time] --> S2[Increase: 15%]
        S3[Customer Trust Score] --> S4[Boost: 0.31]
    end
```

Dashboard, etki motoru yeni niyetler aldıkça anında yenilenir ve her paydaşın güncel bir risk resmi görmesini garantiler.

---

## Uygulama Adım Adım

### Adım 1: Bilgi Grafını Kurun

```bash
# Initialize Neo4j with provenance data
docker run -d \
  -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
  --env NEO4J_AUTH=neo4j/password \
  neo4j:5
```

```cypher
// Load regulatory clauses
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///regulations.csv' AS row
MERGE (c:Clause {id: row.id})
SET c.text = row.text,
    c.stakeholder = row.stakeholder,
    c.riskWeight = toFloat(row.riskWeight);
```

### Adım 2: RAG Servisini Dağıtın

```yaml
services:
  rag:
    image: procurize/rag:latest
    environment:
      - VECTOR_DB_ENDPOINT=http://vector-db:8000
      - LLM_API_KEY=${LLM_API_KEY}
    ports:
      - "8080:8080"
```

### Adım 3: Puanlama Motorunu Başlatın (Python)

```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv
from neo4j import GraphDatabase

class ImpactScorer:
    def __init__(self, uri, user, pwd):
        self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, pwd))

    def fetch_subgraph(self, answer_id):
        with self.driver.session() as session:
            result = session.run("""
                MATCH (a:Answer {id: $aid})-[:TRIGGERS]->(c:Clause)
                MATCH (c)-[:AFFECTS]->(s:Stakeholder)
                RETURN a, c, s
            """, aid=answer_id)
            return result.data()

    def score(self, subgraph):
        # Simplified GCN scoring
        x = torch.tensor([n['c']['riskWeight'] for n in subgraph])
        edge_index = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]])  # dummy adjacency
        conv = GCNConv(in_channels=1, out_channels=1)
        out = conv(x.unsqueeze(1), edge_index)
        return torch.sigmoid(out).squeeze().tolist()
```

### Adım 4: Mermaid Panosuna Bağlanın

Hugo kısa‑kod `mermaid.html` oluşturun:

```html
<div class="mermaid">
{{ .Inner }}
</div>
```

Diyagramı bir markdown sayfasına ekleyin:

```markdown
{{</* mermaid */>}}
flowchart LR
    Q1[Answer: “Data stored in EU only”] --> C5[Clause 4.3 – Data Residency]
    C5 --> L1[Legal Impact: 0.84]
    C5 --> P2[Product Impact: 0.41]
{{</* /mermaid */>}}
```

Yeni bir yanıt gönderildiğinde, bir webhook RAG → Scorer hattını tetikler, puan deposunu günceller ve Mermaid bloğunu en son değerlerle yeniden yazar.

---

## Paydaş Grupları için Yararlar

| Paydaş | Anlık İçgörü | Karar Yetkilendirme |
|--------|--------------|----------------------|
| **Hukuk** | Hangi maddelerin uyumsuz hale geldiğini gösterir | Sözleşme revizyonlarını önceliklendirir |
| **Ürün** | Uyumluluğu etkileyen özellik boşluklarını vurgular | Yol haritası ayarlamalarını yönlendirir |
| **Güvenlik** | Her kontrol için maruziyeti niceler | Otomatik iyileştirme biletlerini tetikler |
| **Satış** | Anlaşma hızı üzerindeki etkiyi görselleştirir | Veri‑odaklı müzakere noktalarıyla satıcıları güçlendirir |

Mermaid diyagramlarının görsel doğası **çapraz fonksiyonel iletişimi artırır**: bir ürün yöneticisi tek bir düğüme bakarak, yoğun politika metnini çözümlemeden yasal riski anlayabilir.

---

## Gerçek Dünya Kullanım Durumu: Anket Tamamlama Süresini 14 Günden 2 Saate Düşürmek

**Şirket:** CloudSync (SaaS veri yedekleme sağlayıcısı)  
**Sorun:** Geri bildirim döngülerinden dolayı güvenlik anketi döngüleri ortalama 14 gün sürüyordu.  
**Çözüm:** RISIV, uyumluluk portalına entegre edildi.  

**Sonuç:**

* **Cevap oluşturma süresi** anket başına 6 saatten 12 dakikaya düştü.  
* **Paydaş inceleme döngüleri** 3 günden 1 saatin altına indi çünkü her ekip etkisini anında görebildi.  
* **Anlaşma kapanış hızlandırması** %27 arttı (ortalama satış döngüsü 45 günden 33 güne düştü).  

Uygulama sonrası iç kullanıcılar için Net Promoter Score (NPS) **+68** seviyesine yükseldi; bu, görselleştirmenin getirdiği açıklık ve hızı yansıtıyor.

---

## Benimsenme için En İyi Uygulamalar

1. **Minimal bir Bilgi Grafı ile Başlayın** – yalnızca en kritik düzenleyici maddeleri alın ve temel paydaş rollerine eşleyin. Sistem olgunlaştıkça grafı kademeli olarak genişletin.  
2. **Versiyon‑Kontrollü Politika Depoları Uygulayın** – politika dosyalarını Git’te saklayın, her değişikliği etiketleyin ve RAG katmanının anket bağlamına göre doğru versiyonu çekmesini sağlayın.  
3. **İnsan‑İçinde‑Döngü İncelemesini Etkinleştirin** – yüksek etki puanlarını (> 0.75) otomatik gönderimden önce bir uyum denetleyicisine yönlendirin.  
4. **Puan Kayması İzleyin** – benzer yanıtlar için etki puanları aniden değişirse, bilgi grafının bozulduğunu gösterecek uyarılar oluşturun.  
5. **CI/CD Hattını Kullanın** – Mermaid panolarını kod gibi davranın; her dağıtımda diyagramların doğru render edildiğini teyit eden otomatik testler çalıştırın.

---

## Gelecek Geliştirmeler

* **Çok‑dilli Niyet Çıkarımı** – küresel ekipleri desteklemek için RAG katmanını dil‑spesifik LLM’lerle genişletin.  
* **Uyarlanabilir GNN Kalibrasyonu** – denetim sonuçlarına dayalı kenar ağırlıklarını ayarlamak için pekiştirmeli öğrenme kullanın.  
* **Federatif Bilgi Grafı Senkronizasyonu** – birden fazla yan kuruluşun ortak bir grafı beslemesine izin verin, veri egemenliğini sıfır‑bilgi kanıtlarıyla koruyun.  
* **Tahmini Etki Öngörüsü** – zaman serisi modellerini puanlama motoruyla birleştirerek, düzenleyici ortam değiştikçe gelecekteki paydaş etkilerini tahmin edin.

---

## Sonuç

AI Destekli Gerçek Zamanlı Paydaş Etki Görselleştirmesi motoru, güvenlik anketlerinin tüketim şeklini kökten değiştiriyor. Her yanıtı anında eyleme geçirilebilir bir görsel hikâyeye dönüştürerek, ürün, hukuk, güvenlik ve satış perspektiflerini geleneksel manuel inceleme gecikmesi olmadan hizalar. RISIV’i uygulamak sadece tedarikçi değerlendirme süresini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda şeffaflık ve veri‑odaklı uyumluluk kültürünü de pekiştirir.