
# AI Destekli Değişiklik Algılama ile Otomatik Güncellenen Güvenlik Anketi Yanıtları

> *“Geçen hafta verdiğiniz cevap artık doğru değilse, onu manuel olarak bulmak zorunda kalmamalısınız.”*  

Güvenlik anketleri, tedarikçi risk değerlendirmeleri ve uyumluluk denetimleri, SaaS sağlayıcıları ile kurumsal alıcılar arasındaki güvenin temelidir. Ancak süreç hâlâ basit bir gerçekle mücadele ediyor: **politikalar, evrakların yetişemeyecek kadar hızlı değişiyor**. Yeni bir şifreleme standardı, taze bir [GDPR](https://gdpr.eu/) yorumu ya da revize edilmiş bir olay müdahale senaryosu, saniyeler içinde daha önce doğru olan bir yanıtı geçersiz kılabilir.  

İşte **AI destekli değişiklik algılama** – uyumluluk belgelerinizi sürekli izleyen, sapmaları tespit eden ve tüm portföyünüzdeki ilgili anket alanlarını otomatik olarak güncelleyen bir alt sistem. Bu rehberde:

1. Değişiklik algılamanın neden hiç bu kadar önemli olduğunu açıklayacağız.  
2. Bunu mümkün kılan teknik mimariyi parçalara ayıracağız.  
3. Procurize’i orkestrasyon katmanı olarak kullanarak adım adım bir uygulama örneği sunacağız.  
4. Otomasyonun güvenilir kalmasını sağlayacak yönetişim kontrollerini vurgulayacağız.  
5. Gerçek dünya ölçümleriyle iş etkisini sayısallaştıracağız.  

---

## 1. Manuel Güncellemenin Gizli Maliyeti

| Manuel Süreç Ağrı Noktası | Nicel Etki |
|---------------------------|------------|
| **En son politika sürümünü arama** süresi | 4‑6 saat anket başına |
| **Eski cevaplar** nedeniyle uyumluluk boşlukları | %12‑18 denetim hatası |
| **Belgeler arasında tutarsız dil** | %22 inceleme döngüsü artışı |
| **Güncel olmayan açıklamalardan kaynaklanan ceza riski** | Olay başına 250 bin $ kadar |

Bir güvenlik politikası düzenlendiğinde, o politikayı referans gösteren her anketin güncellemeyi anında yansıtması gerekir. Orta ölçekli bir SaaS şirketinde tek bir politika revizyonu, **30‑50** anket yanıtını **10‑15** farklı tedarikçi değerlendirmesi arasında etkileyebilir. Birikmiş manuel çaba, politika değişikliğinin doğrudan maliyetini çok aşar.

### Gizli “Uyumluluk Sapması”

Uyumluluk sapması, iç kontrol mekanizmalarının evrimleştiği fakat dış temsillerin (anket cevapları, güven merkez sayfaları, kamu politikaları) geride kaldığı durumdur. AI değişiklik algılama, politika oluşturma araçları (Confluence, SharePoint, Git) ile anket deposu arasındaki geri besleme döngüsünü **kapatır**.

---

## 2. Teknik Şema: AI Nasıl Değişikliği Algılar ve Yaygınlaştırır

Aşağıda ilgili bileşenlerin yüksek seviyeli bir görünümü yer alıyor. Şema, makalenin her yerde taşınabilir olması için **Mermaid** kullanılarak hazırlanmıştır.

```mermaid
flowchart TD
    A["Policy Authoring System"] -->|Push Event| B["Change Listener Service"]
    B -->|Extract&nbsp;Diff| C["Natural Language Processor"]
    C -->|Identify&nbsp;Affected&nbsp;Clauses| D["Impact Matrix"]
    D -->|Map to Question IDs| E["Questionnaire Sync Engine"]
    E -->|Update Answers| F["Procurize Knowledge Base"]
    F -->|Notify Stakeholders| G["Slack / Teams Bot"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### Bileşen Açıklamaları

1. **Policy Authoring System** – Politikaların bulunduğu her kaynak (Git repo, Docs, ServiceNow). Dosya kaydedildiğinde bir webhook pipeline’ı tetikler.  
2. **Change Listener Service** – AWS Lambda, Azure Functions gibi hafif bir sunucusuz fonksiyon; commit/edisyon olayını yakalar ve ham fark (diff) verisini akışa gönderir.  
3. **Natural Language Processor (NLP)** – Fine‑tuned bir LLM (örn. OpenAI gpt‑4o) kullanarak farkı ayrıştırır, anlamsal değişiklikleri çıkarır ve sınıflandırır (ekleme, çıkarma, değişiklik).  
4. **Impact Matrix** – Politika maddeleri ile anket kimliklerini eşleyen önceden doldurulmuş bir harita. Doğruluk oranını artırmak için periyodik olarak denetimli veriyle eğitilir.  
5. **Questionnaire Sync Engine** – Procurize’in GraphQL API’sını çağırarak yanıt alanlarını yamalar, sürüm geçmişi ve denetim izlerini korur.  
6. **Procurize Knowledge Base** – Her yanıtın ve destekleyici kanıtların saklandığı merkezi depo.  
7. **Notification Layer** – Slack/Teams’e kısa bir özet gönderir; hangi yanıtların otomatik güncellendiği, kim onayladı ve inceleme bağlantısı yer alır.

---

## 3. Procurize ile Uygulama Yol Haritası

### Adım 1: Politika Deposunun Aynasını Oluşturun

- Politika klasörünüzü hâlâ sürüm kontrol sisteminde değilse **GitHub** veya **GitLab** reposuna klonlayın.  
- `main` dalı için **branch protection** etkinleştirerek PR incelemelerini zorunlu kılın.

### Adım 2: Değişiklik Dinleyiciyi Dağıtın

```yaml
# serverless.yml (AWS örneği)
service: policy-change-listener
provider:
  name: aws
  runtime: python3.11
functions:
  webhook:
    handler: handler.process_event
    events:
      - http:
          path: /webhook
          method: post
          integration: lambda-proxy
```

- Lambda, `X-GitHub-Event` yükünü ayrıştırır, `files` dizisini çeker ve farkı NLP servisine yönlendirir.

### Adım 3: NLP Modelini Fine‑Tune Edin

- **Politika farkları → etkilenen anket kimlikleri** şeklinde etiketlenmiş bir veri seti oluşturun.  
- OpenAI’nin fine‑tuning API’sını kullanın:

```bash
openai api fine_tunes.create -t training_data.jsonl -m gpt-4o-mini
```

- Periyodik değerlendirme yapın; hedef **precision ≥ 0.92** ve **recall ≥ 0.88**.

### Adım 4: Impact Matrix’i Doldurun

| Politika Maddesi ID | Anket ID | Kanıt Referansı |
|---------------------|----------|-----------------|
| ENC‑001             | Q‑12‑ENCRYPTION | ENC‑DOC‑V2 |
| INCIDENT‑005        | Q‑07‑RESPONSETIME | IR‑PLAY‑2025 |

- Bu tabloyu hızlı sorgulama için bir **PostgreSQL** veritabanında (veya Procurize’in yerleşik metadata deposunda) saklayın.

### Adım 5: Procurize API’ye Bağlanın

```graphql
mutation UpdateAnswer($id: ID!, $value: String!) {
  updateAnswer(id: $id, input: {value: $value}) {
    answer {
      id
      value
      updatedAt
    }
  }
}
```

- `answer:update` yetkisine sahip bir servis hesabı tokenı ile bir **API client** kullanın.  
- Her değişikliği **audit log** tablosuna kaydederek uyumluluk izlenebilirliğini sağlayın.

### Adım 6: Bildirim ve İnsan‑İçinde‑Döngü

- Sync Engine, özel bir Slack kanalına mesaj gönderir:

```
🛠️ Otomatik Güncelleme: Q‑12‑ENCRYPTION sorusu, ENC‑001 maddesindeki değişiklik nedeniyle "AES‑256‑GCM (2025‑09‑30 güncellemesi)" olarak değiştirildi.
İncele: https://procurize.io/questionnaire/12345
```

- Takımlar **onayla** veya **geri al** butonlarıyla bir Lambda fonksiyonunu tetikleyerek değişikliği manuel olarak gözden geçirebilir.

---

## 4. Yönetişim – Otomasyonun Güvenilirliği

| Yönetişim Alanı | Önerilen Kontroller |
|-----------------|----------------------|
| **Değişiklik Yetkilendirmesi** | Diff, NLP servisine ulaşmadan önce en az bir kıdemli politika gözden geçireninin onayı alınsın. |
| **İzlenebilirlik** | Orijinal diff, NLP sınıflandırma güven puanı ve ortaya çıkan yanıt sürümü saklansın. |
| **Geri Alım Politikası** | Tek tıklamayla bir önceki yanıtın geri yüklenmesi ve olayın “manuel düzeltme” olarak işaretlenmesi sağlansın. |
| **Periyodik Denetimler** | Çeyrek başına otomatik güncellenen yanıtların %5’i örneklenerek doğruluk kontrolünden geçirilsin. |
| **Veri Gizliliği** | NLP servisi, politika metnini çıkarım penceresinden sonrası saklamasın (`/v1/completions` ile `max_tokens=0` kullanılsın). |

Bu kontroller, bir kara kutu AI’yı **şeffaf ve denetlenebilir bir asistan** haline getirir.

---

## 5. İş Etkisi – Sayısal Değerler

AI‑destekli değişiklik algılamayı benimseyen, yıllık 12 M $ ARR’lik orta ölçekli bir SaaS için elde edilen sonuçlar:

| Ölçüt | Otomasyondan Önce | Otomasyondan Sonra |
|-------|-------------------|--------------------|
| Ortalama anket yanıtı güncelleme süresi | 3,2 saat | 4 dakika |
| Denetimde tespit edilen eski cevap sayısı | 27 | 3 |
| Anlaşma hızı artışı (RFP‑tan kapanışa) | 45 gün | 33 gün |
| Yıllık uyumluluk personel maliyeti düşüşü | 210 k $ | 84 k $ |
| ROI (ilk 6 ay) | — | **%317** |

ROI, büyük ölçüde **personel tasarrufu** ve **daha hızlı gelir tanıması** sayesinde oluşmuştur. Ayrıca şirket, dış denetçiler tarafından “gerçek zamanlı kanıt” olarak övgü almıştır.

---

## 6. Gelecek Geliştirmeler

1. **Tahmini Politika Etkisi** – Transformör modeliyle, gelecekteki politika değişikliklerinin yüksek riskli anket bölümlerini önceden tahmin ederek proaktif incelemeler başlatmak.  
2. **Araçlar Arası Senkronizasyon** – Pipeline’ı **ServiceNow** risk kayıtları, **Jira** güvenlik ticket’ları ve **Confluence** politika sayfaları ile genişleterek **tam uyumluluk grafiği** oluşturmak.  
3. **Açıklanabilir AI UI** – Procurize içinde, her yanıt değişikliğini tetikleyen maddeyi, güven puanını ve alternatifleri gösteren görsel bir katman eklemek.

---

## 7. Hızlı Başlangıç Kontrol Listesi

- [ ] Tüm uyumluluk politikalarını sürüm kontrolüne alın.  
- [ ] Webhook dinleyicisini (Lambda, Azure Function) dağıtın.  
- [ ] Politika fark verinizle bir NLP modeli fine‑tune edin.  
- [ ] Impact Matrix’i oluşturup besleyin.  
- [ ] Procurize API kimlik bilgilerini yapılandırıp senkronizasyon betiğini yazın.  
- [ ] Slack/Teams bildirimlerini onay/geri al butonlarıyla kurun.  
- [ ] Yönetişim kontrollerini belgeleyin ve periyodik denetimler planlayın.  

Artık **uyumluluk sapmasını ortadan kaldırabilir**, anket cevaplarını **her zaman güncel tutabilir** ve güvenlik ekibinizin stratejik çalışmalara odaklanmasını sağlayabilirsiniz.