
# Yapay Zeka Destekli Sözleşme Maddesi Otomatik Haritalama ve Gerçek Zamanlı Politika Etki Analizörü

## Giriş

Güvenlik anketleri, tedarikçi risk değerlendirmeleri ve uyumluluk denetimleri, kesin ve güncel yanıtlar gerektirir. Birçok organizasyonda gerçeğin tek kaynağı sözleşmeler ve hizmet‑seviyesi anlaşmalardır (**[Hizmet Seviyesi Anlaşmaları (SLAs)](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement)**). Doğru maddeyi çıkarmak, onu bir anket yanıtına dönüştürmek ve cevabın hâlâ geçerli politikalara uyup uymadığını doğrulamak, manuel, hataya açık bir süreçtir.

**Procurize**, AI‑tabanlı **Sözleşme Maddesi Otomatik Haritalama ve Gerçek‑Zamanlı Politika Etki Analizörü** (CCAM‑RPIA) tanıtıyor. Motor, büyük dil modeli (LLM) çıkarımı, Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ve dinamik uyumluluk bilgi grafiğini birleştirerek:

1. **İlgili** sözleşme maddelerini otomatik olarak tanımlar.  
2. **Her** maddeyi karşılayacağı anket alan(lar)ına eşler.  
3. **Saniyeler** içinde politika kayması, eksik kanıt ve yasal boşlukları işaretleyen bir etki analizi yürütür.  

Sonuç, sözleşme dili, anket yanıtları ve politika sürümlerini birleştiren tek‑kaynak, denetlenebilir bir izdir—sürekli uyumluluk güvencesi sağlar.

---

## Neden Sözleşme Maddesi Haritalama Önemli?

| Sorun Noktası | Geleneksel Yaklaşım | AI‑Tabanlı Avantaj |
|---------------|----------------------|---------------------|
| **Zaman‑alan manuel inceleme** | Ekipler sözleşmeleri sayfa sayfa okur, maddeleri kopyalayıp yapıştırır ve elle etiketler. | LLM, maddeleri milisaniyeler içinde çıkarır; haritalama otomatik oluşturulur. |
| **Tutarsız terminoloji** | Farklı sözleşmeler aynı kontrol için değişik ifadeler kullanır. | Anlamsal benzerlik eşleştirmesi, belgeler arasındaki terminolojiyi normalleştirir. |
| **Politika kayması fark edilmez** | Politikalar evrim gösterir; eski anket yanıtları güncelliğini yitirir. | Gerçek‑zamanlı etki analizörü, madde‑türetilmiş yanıtları en yeni politika grafiğiyle karşılaştırır. |
| **Denetim izlenebilirliği eksikliği** | Sözleşme metni ile anket kanıtı arasında güvenilir bir bağlantı yoktur. | Değiştirilemez defter, madde‑yanıt eşleştirmelerini kriptografik kanıtla saklar. |

Bu eksikleri gidererek, organizasyonlar anket dönüş süresini günlerden dakikalara indirebilir, yanıt doğruluğunu artırabilir ve savunulabilir bir denetim izine sahip olur.

---

## Mimari Genel Bakış

Aşağıda, sözleşme alımından politika etki raporlamasına kadar veri akışını gösteren yüksek seviyeli bir Mermaid diyagramı yer almaktadır.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Ingestion
        A["Document Store"] --> B["Document AI OCR"]
        B --> C["Clause Extraction LLM"]
    end

    subgraph Mapping
        C --> D["Semantic Clause‑Field Matcher"]
        D --> E["Knowledge Graph Enricher"]
    end

    subgraph Impact
        E --> F["Real‑Time Policy Drift Detector"]
        F --> G["Impact Dashboard"]
        G --> H["Feedback Loop to Knowledge Graph"]
    end

    style Ingestion fill:#f0f8ff,stroke:#2c3e50
    style Mapping fill:#e8f5e9,stroke:#2c3e50
    style Impact fill:#fff3e0,stroke:#2c3e50
```

### Temel Bileşenler

1. **Document AI OCR** – PDF, Word ve taranmış sözleşmeleri temiz metne dönüştürür.  
2. **Clause Extraction LLM** – Güvenlik, gizlilik ve uyumlulukla ilgili maddeleri ortaya çıkaran ince ayarlı bir LLM (örn. Claude‑3.5 veya GPT‑4o).  
3. **Semantic Clause‑Field Matcher** – Çıkarılan maddeleri, tedarik katalogunda tanımlı anket alanlarıyla eşleştirmek için vektör gömmeleri (Sentence‑BERT) kullanır.  
4. **Knowledge Graph Enricher** – Uyumluluk KG'sına yeni madde düğümleri ekler, bunları kontrol çerçeveleri (**[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, GDPR vb.) ve kanıt nesneleriyle bağlar.  
5. **Real‑Time Policy Drift Detector** – En yeni politika sürümüyle madde‑türetilmiş yanıtları sürekli karşılaştırır; kayma bir konfigürasyon eşiğini aşarsa uyarı verir.  
6. **Impact Dashboard** – Haritalama sağlığı, kanıt boşlukları ve önerilen iyileştirme aksiyonlarını gösteren görsel UI.  
7. **Feedback Loop** – İnsan‑içinde‑döngü doğrulaması, düzeltmeleri LLM ve KG'ye geri besler; gelecekteki çıkarım doğruluğunu artırır.

---

## Derinlemesine İnceleme: Madde Çıkarma ve Anlamsal Haritalama

### 1. Madde Çıkarma için Prompt Mühendisliği

İyi tasarlanmış bir prompt şarttır. Aşağıdaki şablon 12 sözleşme türünde etkili oldu:

```
Aşağıdaki uyumluluk kontrollerine ilişkin tüm maddeleri çıkar:
- Veri şifrelemesi (dinlen)
- Olay müdahale zaman çizelgeleri
- Erişim kontrol mekanizmaları
Her madde için şunları döndür:
1. Tam madde metni
2. Bölüm başlığı
3. Kontrol referansı (örn. ISO 27001 A.10.1)
```

LLM, aşağıdaki gibi bir JSON dizisi üretir; bu dizi sonraki aşamalarda işlenir. “Güven skorunu” eklemek, manuel inceleme önceliğini belirlemeye yardımcı olur.

### 2. Gömmeye Dayalı Eşleştirme

Her madde, ön‑eğitimli bir Sentence‑Transformer kullanılarak 768‑boyutlu bir vektöre kodlanır. Anket alanları da aynı şekilde gömülür. Kosinus benzerliği ≥ 0.78 otomatik eşleştirmeyi tetikler; daha düşük skorlar, inceleme için işaretlenir.

### 3. Belirsizliklerin Yönetimi

Bir madde birden fazla kontrolü kapsıyorsa, sistem **çok‑kenarlı** bağlantılar oluşturur. Kural‑tabanlı bir post‑processor, birleşik maddeleri atomik ifadelere ayırır; böylece her kenar tek bir kontrole referans verir.

---

## Gerçek‑Zamanlı Politika Etki Analizörü

Etki analizörü, **bilgi grafı üzerinde sürekli bir sorgu** olarak çalışır.

```mermaid
graph TD
    KG[Compliance Knowledge Graph] -->|SPARQL| Analyzer[Policy Impact Engine]
    Analyzer -->|Alert| Dashboard
    Dashboard -->|User Action| KG
```

#### Temel Mantık

```goat
# Pseudo‑code for drift detection
for each mapped_clause in KG:
    current_policy = fetch_latest_policy(mapped_clause.control)
    if not clause_satisfies_policy(mapped_clause.text, current_policy):
        raise_alert(mapped_clause.id, severity="high")
```

`clause_satisfies_policy` işlevi, doğal dil politika ile maddeyi karşılaştırmak için hafif bir doğrulayıcı LLM kullanır.

**Sonuç:** Takımlar, örneğin *“Madde 12.4 artık **[ISO 27001 A.12.3 – Dinlen Şifreleme](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html)** şartını karşılamıyor”* gibi bir uyarı alır ve önerilen politika güncellemeleri ya da yeniden müzakere adımlarını görür.

---

## Denetlenebilir İzlenebilirlik Defteri

Her eşleştirme ve etki kararı, hafif bir **İzlenebilirlik Defteri**ne (blok zinciri ya da sadece ek‑yazma günlüğü) yazılır. Her giriş şunları içerir:

- İşlem hash’i
- Zaman damgası (UTC)
- Aktör (AI, gözden geçiren, sistem)
- Dijital imza (ECDSA)

Bu defter, değiştirilemezlik talep eden denetçiler için yeterli kanıt sağlar ve gizli madde doğrulaması için **sıfır‑bilgi kanıtları** (zero‑knowledge proofs) destekler.

---

## Entegrasyon Noktaları

| Entegrasyon | Protokol | Fayda |
|------------|----------|-------|
| **Tedarikçi Biletleme (Jira, ServiceNow)** | Webhook / REST API | Kayma tespit edildiğinde otomatik olarak iyileştirme biletleri oluşturur. |
| **Kanıt Deposu (S3, Azure Blob)** | Ön‑imzalı URL'ler | Madde düğümünden taranmış kanıtlara doğrudan bağlantı sağlar. |
| **Policy‑as‑Code (OPA, Open Policy Agent)** | Rego politikaları | Kayma tespit politikaları kod olarak, sürüm kontrol altında uygulanır. |
| **CI/CD Boru Hatları (GitHub Actions)** | Gizli yönetimli API anahtarları | Yeni sürümler öncesi sözleşme‑türetilmiş uyumluluk kontrolü yapılır. |

---

## Gerçek Dünya Sonuçları

| Ölçüt | CCAM‑RPIA Öncesi | CCAM‑RPIA Sonrası |
|------|-------------------|-------------------|
| Ortalama anket yanıt süresi | 4,2 gün | 6 saat |
| Haritalama doğruluğu (insan‑doğrulamalı) | %71 | %96 |
| Politika kayması tespit gecikmesi | haftalar | dakikalar |
| Denetim bulgu iyileştirme maliyeti | 120 bin $ / denetim | 22 bin $ / denetim |

Bir Fortune‑500 SaaS sağlayıcısı, **%78** manuel çaba azalması raporladı ve **[SOC 2 Type II](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** denetimini büyük bulgu olmadan geçti.

---

## Kabul İçin En İyi Uygulamalar

1. **Yüksek Değerli Sözleşmelerle Başlayın** – NDAlar, SaaS sözleşmeleri ve ISA'lar gibi güvenlik maddelerinin yoğun olduğu belgeler.  
2. **Kontrollü Bir Sözlük Tanımlayın** – Anket alanlarınızı bir standart taksonomi (örn. **[NIST 800‑53](https://www.nist.gov/cyberframework)**) ile hizalayın; gömme benzerliğini artırır.  
3. **İteratif Prompt Ayarı** – Pilot çalıştırın, güven skorlarını toplayın ve yanlış pozitifleri azaltmak için promptları iyileştirin.  
4. **İnsan‑içinde‑Döngü İncelemesi** – Benzerlik < 0.85 olduğunda manuel doğrulamayı zorunlu kılın; düzeltmeleri LLM'ye geri besleyin.  
5. **Denetimler İçin İzlenebilirlik Defterini Kullanın** – Defter girdilerini CSV/JSON olarak dışa aktarın; kriptografik imzalarla bütünlüğü kanıtlayın.

---

## Gelecek Yol Haritası

- **Çok‑Kiracılı Madde Çıkarma için Federated Learning** – Gerçek sözleşme verisini paylaşmadan kuruluşlar arasında model eğitimi.  
- **Sıfır‑Bilgi Kanıtı Entegrasyonu** – Madde uyumluluğunu, madde içeriğini ifşa etmeden kanıtlamak; rekabetçi sözleşmelerde gizliliği artırır.  
- **Üretken Politika Sentezi** – Birden çok sözleşmede kayma kalıpları ortaya çıktığında otomatik olarak politika güncellemeleri önerir.  
- **Ses‑İlk Asistan** – Uyumluluk sorumlularının, doğal dil ses komutlarıyla haritalamaları sorgulamasını sağlayarak karar süresini kısaltır.

---

## Sonuç

**Sözleşme Maddesi Otomatik Haritalama ve Gerçek‑Zamanlı Politik Etki Analizörü**, statik sözleşme dilini aktif bir uyumluluk varlığına dönüştürür. LLM çıkarımını, yaşayan bir bilgi grafiğini, etki tespitini ve değiştirilemez bir izlenebilirlik defterini birleştirerek Procurize şunları sunar:

- **Hız** – Yanıtlar saniyeler içinde üretilir.  
- **Doğruluk** – Anlamsal eşleştirme insan hatasını azaltır.  
- **Görünürlük** – Politika kayması anında ortaya konur.  
- **Denetlenebilirlik** – Kriptografik olarak kanıtlanabilir izlenebilirlik.

Bu motoru benimseyen kuruluşlar, tepkisel anket doldurmadan proaktif uyumluluk yönetişimine geçerek daha hızlı anlaşma döngüleri ve müşterilerle düzenleyicilerle daha güçlü bir güven ilişkisi kurabilir.