
# Gerçek Zamanlı Uyumluluk Yanıtları İçin AI Destekli Anlatı Üreteci

Şirketler, sürekli gelen güvenlik anketleri, denetim talepleri ve yasal sorgularla karşı karşıya. Bir politikayı okumak, doğru maddeyi çıkarmak ve anlatı yanıtı hazırlamak için harcanan manuel çaba maliyetli, hataya açık ve genellikle satış döngülerini yavaşlatıyor. **Procurize**, mevcut anket merkezi üzerine yeni bir katman ekliyor: **AI Destekli Anlatı Üreteci**, saniyeler içinde doğru, politika‑bilinçli ve denetlenebilir uyumluluk anlatıları üretiyor.

Bu derinlemesine incelemede:

* Anlatı Üretecinin mimarisini parçalara ayıracağız.  
* **Uyumluluk Bilgi Grafiği**nin bağlamsal anlayışı nasıl beslediğini açıklayacağız.  
* Ham politika verilerini cilalı yanıtlara dönüştüren **LLM orkestrasyon boru hattını** ayrıntılandıracağız.  
* Mevcut biletleme, CI/CD ve yönetişim araçlarıyla entegrasyon noktalarını tartışacağız.  
* Güvenlik, gizlilik ve denetlenebilirlik mekanizmalarını vurgulayacağız.  
* Çok‑modlu kanıt sentezi ve uyarlamalı yönlendirme gibi gelecekteki geliştirmeler için bir yol haritası çizeceğiz.  

> **Üretken Motor Optimizasyonu (GEO)** ipucu: LLM’ye yönlendirme yaparken her zaman politika kimliğini, anket bağlamını ve bir “ton‑stil” token‑ını (örn., *formal‑trust*) ekleyin. Bu, halüsinasyonları azaltır ve yanıt tutarlılığını artırır.

---

## 1. Neden Anlatı Üreteci Önemlidir

| Sorun Noktası | Geleneksel Yaklaşım | AI Anlatı Üreteci Avantajı |
|----------------|----------------------|----------------------------|
| **Gecikme** | Takımlar anket başına saatler, bir tam yanıt için günler harcayabilir. | < 5 saniye içinde yanıtlar, isteğe bağlı insan incelemesiyle. |
| **Tutarsızlık** | Farklı mühendisler farklı ifadelerle yanıt yazar, denetimler zorlaşır. | Promptlarla uygulanan merkezileştirilmiş stil rehberi, tekdüze dil garantiler. |
| **Politika Sürüklenmesi** | Politikalar değişir; manuel güncellemeler gecikir ve yanıtlar eski kalır. | Bilgi Grafiği üzerinden gerçek‑zamanlı politika sorgulama, her zaman en yeni sürüm kullanılır. |
| **Denetim İzliği** | Hangi politika maddesinin hangi ifadeyi desteklediği izlenemez. | Değiştirilemez kanıt defteri, her üretilen cümleyi kaynak düğümüne bağlar. |

---

## 2. Temel Mimari Genel Görünümü

Aşağıda, anket alımından yanıt üretimine kadar veri akışını gösteren yüksek seviyeli bir Mermaid diyagramı bulunuyor:

```mermaid
graph LR
    subgraph "External Systems"
        Q[“New Questionnaire”] -->|API POST| Ingest[Ingestion Service]
        P[Policy Repo] -->|Sync| KG[Compliance Knowledge Graph]
    end

    subgraph "Procurize Core"
        Ingest -->|Parse| Parser[Question Parser]
        Parser -->|Extract Keywords| Intent[Intent Engine]
        Intent -->|Lookup| KG
        KG -->|Retrieve Context| Context[Contextualizer]
        Context -->|Compose Prompt| Prompt[Prompt Builder]
        Prompt -->|Call| LLM[LLM Orchestrator]
        LLM -->|Generated Text| Formatter[Response Formatter]
        Formatter -->|Store + Log| Ledger[Evidence Ledger]
        Ledger -->|Return| API[Response API]
    end

    API -->|JSON| QResp[“Answer to Questionnaire”]
```

*All node labels are quoted as required by the Mermaid specification.*

### 2.1 Alım ve Ayrıştırma

* **Webhook / REST API**, anket JSON unu alır.  
* **Soru Ayrıştırıcı**, her öğeyi bölümleyerek anahtar kelimeleri çıkarır ve düzenleme referanslarını etiketler (ör. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)‑CC5.1, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)‑A.12.1).

### 2.2 Niyet Motoru

Hafif bir **Niyet Sınıflandırma** modeli, soruyu *Veri Saklama*, *Dinlenmeyen Şifreleme* veya *Erişim Kontrolü* gibi önceden tanımlı bir niyete eşler. Niyetler, hangi alt‑grafın sorgulanacağını belirler.

### 2.3 Uyumluluk Bilgi Grafiği (CKG)

CKG şunları depolar:

| Varlık | Özellikler | İlişkiler |
|--------|------------|-----------|
| **Politika Maddesi** | `id`, `text`, `effectiveDate`, `version` | `covers → Intent` |
| **Düzenleme** | `framework`, `section`, `mandatory` | `mapsTo → Policy Clause` |
| **Kanıt Nesnesi** | `type`, `location`, `checksum` | `supports → Policy Clause` |

Grafik **GitOps** ile güncellenir – politika belgeleri sürüm kontrolüne alınır, RDF üçlülerine dönüştürülür ve otomatik olarak birleştirilir.

### 2.4 Bağlamsallaştırıcı

Niyet ve en yeni politika düğümleri verildiğinde, Bağlamsallaştırıcı **politik bağlam bloğu** (azami 400 token) oluşturur; içinde:

* Madde metni.  
* En son değişiklik notları.  
* Bağlantılı kanıt kimlikleri.

### 2.5 Prompt Oluşturucu & LLM Orkestrasyonu

Prompt Oluşturucu yapılandırılmış bir **prompt** hazırlar:

```
You are a compliance assistant for a SaaS provider. Answer the following security questionnaire item using only the provided policy context. Maintain a formal and concise tone. Cite clause IDs at the end of each sentence in brackets.

[Question]
How is customer data encrypted at rest?

[Policy Context]
"Clause ID: SOC 2‑CC5.1 – All stored customer data must be encrypted using AES‑256. Encryption keys are rotated quarterly..."

[Answer]
```

**LLM Orkestratörü**, isteği özel modeller havuzuna dağıtır:

| Model | Güçlü Yön |
|-------|-----------|
| gpt‑4‑turbo | Genel dil, yüksek akıcılık |
| llama‑2‑70B‑chat | Toplu sorgular için maliyet etkin |
| custom‑compliance‑LLM | 10 k önceki anket‑yanıt çiftine göre ince ayarlı |

**Yönlendirici**, **karmaşıklık puanı** (niyet bazlı) üzerinden modeli seçer.

### 2.6 Yanıt Biçimlendirici & Kanıt Defteri

Üretilen metin aşağıdaki işlemlerden geçer:

* Madde atıfları eklenir (ör. `[SOC 2‑CC5.1]`).  
* Tarih formatları normalize edilir.  
* Gizlilik uyumu sağlanır (gerekirse KİŞİSEL VERİLER KIRPILIR).

**Kanıt Defteri**, her cümleyi kaynak düğümüne, zaman damgasına, model sürümüne ve yanıtın SHA‑256 hash’ine bağlayan bir JSON‑LD kaydı tutar. Bu defter **ekleme‑sadece** bir yapıda olup denetim için dışa aktarılabilir.

---

## 3. Entegrasyon Dokunma Noktaları

| Entegrasyon | Kullanım Durumu | Teknik Yaklaşım |
|-------------|------------------|-----------------|
| **Biletleme (Jira, ServiceNow)** | Üretilen yanıtı bilet açıklamasına otomatik doldur. | webhook → Response API → bilet alanı güncellemesi. |
| **CI/CD (GitHub Actions)** | Yeni politika commit’leri mevcut anlatıları bozmaz. | GitHub Action, her PR sonrası örnek bir anket üzerinde “dry‑run” çalıştırır. |
| **Yönetişim Araçları (Open Policy Agent)** | Her üretilen yanıtın mevcut bir maddeye referans verdiğini zorunlu kılar. | OPA politikası, Yayınlamadan önce Kanıt Defteri girdilerini kontrol eder. |
| **ChatOps (Slack, Teams)** | Slash komutu ile anında yanıt üretimi. | Bot → API çağrısı → biçimlendirilmiş yanıt kanalda gönderilir. |

Tüm entegrasyonlar, **OAuth 2.0** kapsamlarıyla en az yetki ilkesine uyar.

---

## 4. Güvenlik, Gizlilik ve Denetim

1. **Zero‑Trust Erişim** – Her bileşen, merkezi kimlik sağlayıcı tarafından imzalanan kısa‑ömürlü JWT’lerle kimlik doğrulaması yapar.  
2. **Veri Şifreleme** – CKG’de dinlenme verileri **AES‑256‑GCM** ile şifrelenir; aktarımda **TLS 1.3** kullanılır.  
3. **Farklılaştırılmış Gizlilik** – Özel uyumluluk LLM’si eğitilirken, geçmiş yanıtlardaki olası KİŞİSEL VERİ’leri korumak için gürültü eklenir.  
4. **Değiştirilemez Denetim İzleri** – Kanıt Defteri, **Amazon S3 Object Lock** gibi ekleme‑sadece bir nesne deposunda tutulur ve bütünlük için bir **Merkle ağacı** ile referanslanır.  
5. **Uyumluluk Sertifikaları** – Servis kendisi [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) Type II ve [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) sertifikalıdır; düzenlemeye tabi sektörler için güvenlidir.

---

## 5. Etki Ölçümü

| Ölçüt | Öncesi | Sonrası |
|--------|--------|----------|
| Ortalama yanıt oluşturma süresi | 2.4 saat | 4.3 saniye |
| İnsan inceleme düzenlemeleri / anket | 12 | 2 |
| Yanıt tutarsızlığıyla ilgili denetim bulguları | Yılda 4 | 0 |
| Satış döngüsü hızlanması (gün) | 21 | 8 |

2025 İkinci Çeyrek’te 500 + müşteriye yapılan A/B testleri, Anlatı Üretecini kullanan anlaşmalarda **%37 kazanım artışı** ortaya koydu.

---

## 6. Gelecek Yol Haritası

| Çeyrek | Özellik | Katkı Değeri |
|--------|---------|--------------|
| **Q1 2026** | Çok‑modlu kanıt çıkarımı (OCR + görsel) | UI kontrol ekran görüntülerini otomatik ekle. |
| **Q2 2026** | Uyarlamalı yönlendirme (reinforcement learning) | Sistem, her müşteri segmenti için optimal tonu öğrenir. |
| **Q3 2026** | Çapraz‑çerçeve politika uyumu | Tek bir yanıt SOC 2, ISO 27001 ve GDPR’yi aynı anda karşılar. |
| **Q4 2026** | Canlı yasal değişiklik radar entegrasyonu | Yeni bir düzenleme yayınlandığında, ilgili yanıtlar otomatik yeniden üretilir. |

Yol haritası, müşteri şeffaflığı için özel bir GitHub Projesi üzerinde **halka açık olarak izlenir**.

---

## 7. Takımlar İçin En İyi Uygulamalar

1. **Temiz Bir Politika Deposu Tutun** – GitOps ile politikaları sürümleyin; her commit, KG yenilemesini tetikler.  
2. **Stil Kılavuzu Tanımlayın** – Ton token’larını (*formal‑trust*, *concise‑technical* gibi) bir konfigürasyon dosyasında saklayın ve prompt’larda referans verin.  
3. **Düzenli Defter Denetimleri Planlayın** – Hash zinciri bütünlüğünü üç ayda bir doğrulayın.  
4. **İnsan‑İç‑Döngü’yu Kullanın** – Yüksek riskli sorular (örn., olay yanıtı) için, yayımlamadan önce bir uyumluluk analistinin nihai onayını alın.

Bu adımları izleyerek, organizasyonlar hem hız kazanımını maksimize eder hem de denetçiler tarafından talep edilen titizliği korur.

---

## 8. Sonuç

**AI Destekli Anlatı Üreteci**, geleneksel olarak manuel, hataya açık süreci hızlı, denetlenebilir ve politika‑uyumlu bir hizmete dönüştürüyor. Her yanıtı sürekli senkronize edilen bir Uyumluluk Bilgi Grafiğine bağlayarak ve şeffaf bir kanıt defteri sunarak, Procurize **operasyonel verimlilik** ve **regülatif güven** sağlıyor. Uyumluluk ortamları karmaşıklaştıkça, bu gerçek‑zamanlı, bağlam‑bilinçli üretim motoru modern SaaS güven stratejilerinin temel taşı haline gelecektir.