
# Güvenlik Anketi Tartışmaları İçin Gerçek Zamanlı AI Destekli Müzakere Asistanı

Güvenlik anketleri, B2B SaaS işlemlerinde kritik bir geçiş adımı haline geldi. Alıcılar ayrıntılı kanıt talep ederken, satıcılar doğru ve güncel yanıtlar sağlamak için koşuşturuyor. Süreç genellikle e‑posta yoğun bir geri‑geri akışına dönüşerek anlaşmaları yavaşlatıyor, insan hatalarına yol açıyor ve uyum ekiplerini tükenmiş bırakıyor.

Karşınızda **Gerçek Zamanlı AI Destekli Müzakere Asistanı (RT‑NegoAI)** – alıcının güvenlik inceleme portalı ile satıcının politika deposu arasına yerleşen bir sohbet AI katmanı. RT‑NegoAI canlı diyaloğu izler, ilgili politika maddelerini anında ortaya çıkar, önerilen değişikliklerin etkisini simüle eder ve talep üzerine kanıt parçacıklarını otomatik üretir. Özetle, statik bir anketi dinamik, iş birliğine dayalı bir müzakere zemini haline getirir.

Aşağıda RT‑NegoAI’ın temel kavramlarını, teknik mimarisini ve pratik faydalarını ayrıntılı olarak ele alıyor ve teknolojiyi benimsemeye hazır SaaS şirketleri için adım‑adım bir kılavuz sunuyor.

---  

## 1. Gerçek Zamanlı Müzakerenin Önemi  

| Sorun Noktası | Geleneksel Yaklaşım | AI‑Destekli Gerçek Zamanlı Çözüm |
|---------------|----------------------|-----------------------------------|
| **Gecikme** | E‑posta zincirleri, manuel kanıt avı – günler ila haftalar | Anlık kanıt alma ve sentez |
| **Tutarsızlık** | Farklı ekip üyeleri tutarsız yanıt verir | Merkezi politika motoru tekdüze yanıtları garantiler |
| **Aşırı Taahhüt Riski** | Satıcılar sahip olmadıkları kontrolleri taahhüt eder | Politika‑etki simülasyonu uyumsuzluk boşluklarını bildirir |
| **Şeffaflık Eksikliği** | Alıcılar neden bir kontrol önerildiğini göremez | Görsel kanıt kaynağı panosu güveni artırır |

Sonuç: Daha kısa satış döngüsü, yüksek kazanım oranı ve iş büyüdükçe ölçeklenebilen bir uyum duruşu.

---  

## 2. RT‑NegoAI’ın Temel Bileşenleri  

```mermaid
graph LR
    A["Alıcı Portalı"] --> B["Müzakere Motoru"]
    B --> C["Politika Bilgi Grafiği"]
    B --> D["Kanıt Getirme Servisi"]
    B --> E["Risk Puanlama Modeli"]
    B --> F["Sohbet UI"]
    C --> G["Politika Meta Veri Deposu"]
    D --> H["Doküman AI İndeksi"]
    E --> I["Tarihsel İhlal Veritabanı"]
    F --> J["Canlı Sohbet Arayüzü"]
    J --> K["Gerçek‑Zamanlı Öneri Katmanı"]
```

**Düğüm Açıklamaları**

* **Alıcı Portalı** – SaaS alıcısının güvenlik anketi arayüzü.  
* **Müzakere Motoru** – Kullanıcı ifadelerini alan, alt hizmetlere yönlendiren ve önerileri döndüren çekirdek yönlendirici.  
* **Politika Bilgi Grafiği** – Şirket politikalarının, maddelerinin ve bunların düzenleyici eşlemelerinin grafik tabanlı temsili.  
* **Kanıt Getirme Servisi** – Alakalı belgeleri (SOC‑2 raporları, denetim günlükleri vb.) çeken Retrieval‑Augmented Generation (RAG) altyapısı.  
* **Risk Puanlama Modeli** – Gerçek zamanlı olarak önerilen politika değişikliğinin risk etkisini tahmin eden hafif bir GNN.  
* **Sohbet UI** – Önerileri doğrudan anket düzenleme görünümüne enjekte eden ön‑uç sohbet bileşeni.  
* **Canlı Sohbet Arayüzü** – Alıcı ve satıcıyı yanıtları tartışırken AI’nın konuşmayı anotasyonla eklemesini sağlar.

---  

## 3. Gerçek Zamanlı Politika Etki Simülasyonu  

Bir alıcı bir kontrolü sorguladığında (ör. “Verileri dinlenirken şifreliyor musunuz?”), RT‑NegoAI sadece evet/hayır yanıtı sunmaz. **Simülasyon boru hattı** şunları yapar:

1. **Maddenin Tanımlanması** – Şifrelemeyi kapsayan kesin politika maddesini bilgi grafiğinde arar.  
2. **Mevcut Durumun Değerlendirilmesi** – Kanıt indeksini sorgulayarak uygulama durumunu onaylar (örn. AWS KMS etkin, tüm hizmetlerde dinlenme‑şifreleme bayrağı ayarlanmış).  
3. **Sapma Tahmini** – Geçmiş değişiklik günlüklerine dayalı bir sapma tespiti modeli, kontrolün önümüzdeki 30‑90 gün boyunca uyumlu kalma ihtimalini tahmin eder.  
4. **Etki Puanı Oluşturma** – Sapma olasılığı, düzenleyici ağırlık (ör. [GDPR](https://gdpr.eu/) vs [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)) ve satıcı risk seviyesi tek bir sayısal göstergeye (0‑100) birleştirilir.  
5. **“Ne Olursa” Senaryoları Sunma** – Alıcıya, örneğin yedek depolamaya şifreleme eklemenin puanı nasıl değiştireceğini gösterir.

Etkileşim, yanıt alanının yanında bir rozet olarak görünür:

```
[Şifreleme Dinlenme] ✔︎
Etki Puanı: 92 / 100
← “Ne Olursa” simülasyonu için tıklayın
```

Eğer etki puanı belirlenmiş bir eşik değerin (örn. 80) altına düşerse, RT‑NegoAI otomatik olarak düzeltici eylemler önerir ve **geçici kanıt ekleri** oluşturarak ankete eklenmesini teklif eder.

---  

## 4. Talep Üzerine Kanıt Sentezi  

Asistan, hibrit bir **RAG + Doküman AI** boru hattı kullanır:

* **RAG Getirici** – Tüm uyum belgelerinin (denetim raporları, yapılandırma anlık görüntüleri, kod‑olarak‑politika dosyaları) gömmeleri bir vektör DB’de saklanır. Getirici, sorguya en çok ilgili kısımları top‑k olarak döndürür.  
* **Doküman AI Çıkarıcı** – Her kısım için ince ayar yapılmış bir LLM, yapılandırılmış alanları (tarih, kapsam, kontrol kimliği) ayıklar ve bunları düzenleyici eşlemelerle etiketler.  
* **Sentez Katmanı** – LLM, ayıklanan alanları alıntıların değişmez bağlantıları (örn. PDF sayfasının SHA‑256 hash’i) ile birlikte özlü bir kanıt paragrafına dönüştürür.

Şifreleme sorgusu için örnek çıktı:

> **Kanıt:** “Tüm üretim verileri, AWS KMS üzerinden AES‑256‑GCM ile dinlenirken şifrelenmiştir. Şifreleme Amazon S3, RDS ve DynamoDB için etkinleştirilmiştir. Bkz. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) Tip II Raporu (Bölüm 4.2, hash `a3f5…`).”

Kanıt gerçek zamanlı üretildiği için satıcı önceden hazırlanmış bir kütüphane tutmak zorunda kalmaz; AI her zaman en güncel konfigürasyonu yansıtır.

---  

## 5. Risk Puanlama Modeli Detayları  

Risk puanlama bileşeni, **Grafik Sinir Ağı (GNN)** kullanarak şunları alır:

* Düğüm özellikleri: politika maddesi meta verileri (düzenleyici ağırlık, kontrol olgunluk seviyesi).  
* Kenar özellikleri: mantıksal bağımlılıklar (örn. “dinlenme şifrelemesi” → “anahtar yönetim politikası”).  
* Zaman sinyalleri: politika değişiklik günlüğünden (son 30 gün) gelen son olaylar.

Eğitim verisi, geçmiş anket sonuçları (kabul edildi, reddedildi, yeniden müzakere edildi) ve sonrasında yapılan denetim sonuçlarıdır. Model, önerilen yanıt için **uyumsuzluk** olasılığını tahmin eder; bu olasılık tersine çevrilerek kullanıcılara gösterilen **etki puanı** elde edilir.

Temel avantajlar:

* **Açıklanabilirlik** – Grafikteki kenarlara dikkat izlenerek, puanı yönlendiren bağımlı kontroller vurgulanabilir.  
* **Uyarlanabilirlik** – Model, SaaS, FinTech, Sağlık gibi sektörler başına yeniden mimariyi değiştirmeden ince ayar yapılabilir.

---  

## 6. UX Akışı – Sorudan Anlaşmaya  

1. **Alıcı sorar**: “Üçüncü taraf penetrasyon testi yapıyor musunuz?”  
2. **RT‑NegoAI**, “Pen Test” maddesini çeker, en son test raporunu doğrular ve bir güven puanı rozetini gösterir.  
3. **Alıcı açıklama ister**: “Son raporu paylaşabilir misiniz?” – Asistan anında immütabl bir hash bağlantılı indirilebilir PDF kesiti üretir.  
4. **Alıcı sorgular**: “Test geçen çeyrekte yapılmamış olsaydı ne olurdu?” – “Ne Olursa” simülasyonu, etki puanını 96’dan 71’e düşürür ve düzeltici bir eylem önerir (yeni test planla, geçici denetim planı ekle).  
5. **Satıcı tıklar**: “Geçici planı oluştur” – RT‑NegoAI kısa bir anlatım yazar, proje yönetim aracından yaklaşan test takvimini alır ve bunu geçici kanıt olarak ekler.  
6. **Her iki taraf onaylar** – Anket durumu *Tamamlandı* olarak değişir ve değişmez bir denetim izi, gelecekteki uyum denetimleri için bir blokzincir defterine kaydedilir.

---  

## 7. Uygulama Mimarisi  

| Katman | Teknoloji Yığını | Temel Sorumluluklar |
|-------|-------------------|---------------------|
| **Veri Alımı** | Apache NiFi, AWS S3, GitOps | Politika belgeleri, denetim raporları ve yapılandırma anlık görüntülerinin sürekli içe aktarımı |
| **Bilgi Grafiği** | Neo4j + GraphQL | Politikalar, kontroller, düzenleyici eşlemeler ve bağımlılık kenarlarını depolar |
| **Getirme Motoru** | Pinecone veya Milvus vektör DB, OpenAI gömmeleri | Tüm uyum varlıkları içinde hızlı benzerlik araması |
| **LLM Arka Ucu** | Azure OpenAI Service (GPT‑4o), LangChain | RAG, kanıt çıkarımı ve anlatım üretimini yönetir |
| **Risk GNN** | PyTorch Geometric, DGL | Etki puanlama modelini eğitir ve sunar |
| **Müzakere Orkestratörü** | Node.js mikroservisi, Kafka akışları | Sorguları, simülasyonları ve UI güncellemelerini olay‑tabanlı yönlendirir |
| **Ön‑uç** | React + Tailwind, Mermaid görselleştirmeler | Canlı sohbet widget’ı, öneri katmanları, kaynak panosu |
| **Denetim Defteri** | Hyperledger Fabric veya Ethereum L2 | Kanıt hash’leri ve müzakere günlüklerini değişmez olarak saklar |

**Dağıtım İpuçları**

* **Zero‑Trust Ağ** – Tüm mikroservisler mutual TLS üzerinden iletişim kurar; bilgi grafiği VPC’nin arkasında izole edilir.  
* **Gözlemlenebilirlik** – OpenTelemetry ile her sorgunun Retrieve → LLM → GNN aşamaları izlenir, düşük güvenilir yanıtların hızlıca tespit edilmesini sağlar.  
* **Uyum** – LLM’nin gerçek bir kaynağa atıfta bulunmasını zorunlu kılan *retrieval‑first* politikası sayesinde uydurmalar önlenir.

---  

## 8. Başarı Ölçütleri  

| KPI | Hedef | Ölçüm Yöntemi |
|-----|-------|----------------|
| **Anlaşma Hızı Azaltma** | %30 daha hızlı kapanış | Anket alımından anlaşma imzasına kadar ortalama günleri karşılaştırma |
| **Yanıt Doğruluğu** | %99 denetimle uyum | AI‑üretimli kanıtların %5’lik rastgele örneklerini denetçi bulgularıyla karşılaştırma |
| **Kullanıcı Memnuniyeti** | ≥ 4.5 / 5 yıldız | UI’da gömülü anket sonrası anket |
| **Uyum Sapma Tespiti** | %90+ sapmaları 24 saat içinde tespit | Sapma tespit gecikmesi loglanır ve değişim günlükleriyle kıyaslanır |

Manuel iş akışı ile **RT‑NegoAI‑geliştirilmiş iş akışı** arasında sürekli A/B testleri, gerçek ROI’yi ortaya koyar.

---  

## 9. Güvenlik ve Gizlilik Hususları  

* **Veri Yerleşimi** – Tüm özelleştirilmiş politika belgeleri satıcının özel bulutunda kalır; yalnızca gömmeler (KİSİSEL VERİ OLMAYAN) yönetilen vektör DB’de depolanır.  
* **Sıfır‑Bilgi Kanıtları** – Alıcıyla kanıt hash’leri paylaşılırken, AI kimlik doğrulaması sonrası belge içeriğini ortaya çıkaran bir sıfır‑bilgi kanıtı sunabilir.  
* **Farklılaştırılmış Gizlilik** – Risk puanlama modeli, gizli kontrol durumlarının tersine mühendisliğini önlemek için eğitim verisine kalibreli gürültü ekler.  
* **Erişim Kontrolleri** – Rol‑bazlı izinler, yalnızca yetkili uyum sorumlularının “Ne Olursa” simülasyonlarını tetikleyebilmesini sağlar.

---  

## 10. Başlangıç – 3 Aylık Pilot Planı  

| Faz | Süre | Başarı Kriterleri |
|-----|------|-------------------|
| **Keşif & Veri Haritalama** | 1‑3. haftalar | Tüm politika varlıklarının envanteri, GitOps deposu, grafik şemasının tanımı |
| **Bilgi Grafiği & Getirme** | 4‑6. haftalar | Neo4j’nin doldurulması, gömmelerin içe aktarılması, top‑k doğruluğunun onaylanması |
| **LLM & RAG Entegrasyonu** | 7‑9. haftalar | Mevcut kanıt parçacıklarında ince ayar, alıntı zorunluluğu politikası uygulanması |
| **Risk GNN Geliştirme** | 10‑11. haftalar | Tarihsel anket verileriyle eğitme, %80+ AUC elde edilmesi |
| **UI & Canlı Sohbet** | 12‑13. haftalar | React widget’ı ve Mermaid görselleştirmelerinin kurulumu |
| **Pilot Çalışma** | 14‑15. haftalar | 2‑3 alıcı hesabı seçimi, KPI toplama |
| **İyileştirme & Ölçekleme** | 16. hafta itibariyle | Modelleri yeniden ayarlama, çok‑dilli destek ekleme, tüm satış organizasyonuna yayma |

---  

## 11. Gelecek Geliştirmeler  

1. **Çok‑Dilli Müzakere** – Alıcıların anket yanıtlarını ana dillerinde alabilmesi için anlık çeviri katmanı eklenmesi, atıf bütünlüğü korunur.  
2. **Ses‑İlk Etkileşim** – Ses‑metin hizmetiyle entegrasyon, alıcıların video demolar sırasında soruları sözlü olarak sormasını sağlar.  
3. **Federated Learning** – Ortaklaşa öğrenme sayesinde ortaklaşa risk‑puanlama gradyanları paylaşılır, veri gizliliği korunur.  
4. **Düzenleyici Radar Entegrasyonu** – Gerçek‑zamanlı düzenleyici güncellemeleri (ör. yeni GDPR ekleri, ortaya çıkan PCI‑DSS değişiklikleri) çekilir ve müzakereler sırasında ilgili maddeler otomatik işaretlenir.

---  

## 12. Sonuç  

Güvenlik anketleri, B2B SaaS işlemlerinin vazgeçilmez bir parçası olmaya devam edecek, ancak geleneksel geri‑geri modeli artık sürdürülebilir değil. **Gerçek Zamanlı AI Destekli Müzakere Asistanı**nı anket iş akışına doğrudan yerleştirerek satıcılar:

* **Anlaşma hızını artırır** – Kanıt‑destekli anlık yanıtlar sayesinde.  
* **Uyum bütünlüğünü korur** – Canlı politika etki simülasyonu ve sapma tespiti sayesinde.  
* **Alıcı güvenini güçlendirir** – Şeffaf kaynak gösterimi ve “Ne Olursa” senaryo planlamasıyla.

RT‑NegoAI’ı hayata geçirmek, bilgi‑grafiği mühendisliği, retrieval‑augmented generation ve grafik‑tabanlı risk modellemenin bir araya gelmesini gerektirir – zaten uyum AI ekosisteminde olgunlaşmış teknolojilerdir. İyi tanımlanmış bir pilot ve net KPI takibiyle, her SaaS organizasyonu bu sıkıntılı uyum darboğazını rekabet avantajına dönüştürebilir.