
# Konuşma AI Co‑Pilot Gerçek‑Zamanlı Güvenlik Soru Formu Tamamlamasını Dönüştürüyor

Güvenlik soru formları, satıcı değerlendirmeleri ve uyumluluk denetimleri SaaS şirketleri için zaman yiyen konular olarak bilinir. İşte **Konuşma AI Co‑Pilot**, Procurize platformu içinde çalışan ve güvenlik, hukuk ve mühendislik ekiplerini her soruda yönlendiren, kanıtları toplayan, yanıt öneren ve kararları belgeleyen doğal dil asistanı — tümü canlı bir sohbet deneyiminde.

Bu makalede, sohbet odaklı yaklaşımın motivasyonlarını inceliyor, mimariyi analiz ediyor, tipik bir iş akışını adım adım ele alıyor ve somut iş etkilerini vurguluyoruz. Sonunda, konuşma AI co‑pilotunun hızlı, doğru ve denetlenebilir soru formu otomasyonu için yeni standart haline gelmesinin nedenlerini anlayacaksınız.

---

## Geleneksel Otomasyonun Yetersiz Kaldığı Noktalar

| Sorun Noktası | Geleneksel Çözüm | Kalan Boşluk |
|---------------|-------------------|--------------|
| **Parçalanmış kanıt** | Manuel arama ile merkezi depo | Zaman alan geri getirme |
| **Statik şablonlar** | Kod‑olarak‑politika veya AI‑doldurulmuş formlar | Bağlamsal nüans eksikliği |
| **İzole işbirliği** | Elektronik tablolardaki yorum dizileri | Gerçek zamanlı rehberlik yok |
| **Uyumluluk denetlenebilirliği** | Sürüm kontrolü yapılan belgeler | Karar gerekçesini izlemek zor |

En gelişmiş AI‑oluşturulan yanıt sistemleri bile, bir kullanıcının yanıt sırasında **açıklama**, **kanıt doğrulama** veya **politika gerekçesi** talep etmesi durumunda zorlanır. Eksik parça, kullanıcının niyetine anında uyum sağlayabilen bir *sohbet*tir.

## Konuşma AI Co‑Pilotunu Tanıtıyoruz

Co‑pilot, **geri getirme destekli üretim (RAG)** ile düzenlenmiş **büyük dil modeli (LLM)** ve **gerçek zamanlı işbirliği temel öğeleri** kullanan bir sistemdir. Procurize içinde her zaman açık bir sohbet widget'ı olarak çalışır ve şunları sunar:

1. **Dinamik soru yorumlaması** – sorulan güvenlik kontrolünün tam olarak ne olduğunu anlar.  
2. **Talep üzerine kanıt arama** – en son politikayı, denetim kaydını veya yapılandırma parçasını getirir.  
3. **Yanıt taslağı oluşturma** – anında düzenlenebilen öz ve uyumlu bir ifade önerir.  
4. **Karar kaydı** – her öneri, kabul veya düzenleme ilerideki denetim için kaydedilir.  
5. **Araç entegrasyonu** – mevcut durumu doğrulamak için CI/CD boru hatları, IAM sistemleri veya bilet araçlarına çağrı yapar.  

Bu yetenekler birlikte statik bir soru formunu **etkileşimli, bilgi odaklı bir oturuma** dönüştürür.

## Mimari Genel Görünümü

```mermaid
stateDiagram-v2
    [*] --> ChatInterface : Kullanıcı co‑pilotu açar
    ChatInterface --> IntentRecognizer : Kullanıcı mesajını gönder
    IntentRecognizer --> RAGEngine : Niyet çıkar ve belgeleri getir
    RAGEngine --> LLMGenerator : Bağlam sağla
    LLMGenerator --> AnswerBuilder : Taslağı oluştur
    AnswerBuilder --> ChatInterface : Taslağı ve kanıt bağlantılarını göster
    ChatInterface --> User : Kabul Et / Düzenle / Reddet
    User --> DecisionLogger : Eylemi kaydet
    DecisionLogger --> AuditStore : Denetim izini sakla
    AnswerBuilder --> ToolOrchestrator : Gerekirse entegrasyonları tetikle
    ToolOrchestrator --> ExternalAPIs : Canlı sistemleri sorgula
    ExternalAPIs --> AnswerBuilder : Doğrulama verisini döndür
    AnswerBuilder --> ChatInterface : Taslağı güncelle
    ChatInterface --> [*] : Oturum sona erer
```

*Tüm düğüm etiketleri Mermaid tarafından gereklilik olarak çift tırnak içinde sarılmıştır.*

### Temel Bileşenler

| Bileşen | Rol |
|---------|-----|
| **Chat Interface** | Anlık geri bildirim için WebSocket'ler ile çalışan ön‑uç widget'ı. |
| **Intent Recognizer** | Güvenlik kontrol alanını (örn. Erişim Kontrolü, Veri Şifreleme) sınıflandıran küçük BERT tarzı model. |
| **RAG Engine** | Politikaları, önceki yanıtları, denetim kayıtlarını tutan vektör deposu (FAISS); en ilgili k parçayı döndürür. |
| **LLM Generator** | Uyumluluk dili üzerinde ince ayar yapılmış açık kaynak LLM (örn. Llama‑3‑8B), yanıt taslaklarını sentezlemek için kullanılır. |
| **Answer Builder** | Biçimleme kurallarını uygular, alıntılar ekler ve maksimum uzunluk kısıtlamalarını zorlar. |
| **Decision Logger** | Her kullanıcı etkileşimini yakalar, zaman damgası, kullanıcı kimliği ve orijinal LLM çıktısını izlenebilirlik için saklar. |
| **Tool Orchestrator** | İç hizmetlere güvenli API çağrılarını yürütür (örn. “şu anki dinlenirken şifreleme ayarları” uç noktası). |
| **Audit Store** | Değiştirilemez günlük (yalnız eklenebilir, imzalı) ve **[SOC 2]** ve **[ISO 27001]** kanıt gereksinimlerini karşılar. |

## Baş‑tan‑Sona İş Akışı

### 1. Oturumu Başlatma
Bir güvenlik analisti, Procurize içinde bir soru formu açar ve bir sorunun yanındaki **“Co‑Pilot’u Sor”** düğmesine tıklar.

### 2. Doğal Dil Sorgusu
Analist şunu yazar: *“Müşteri odaklı PostgreSQL kümeleri için verileri dinlenirken şifreliyor muyuz?”*

### 3. Niyet ve Geri Getirme
Intent Recognizer, sorguyu **“Veri‑Dinlenirken Şifreleme.”** olarak etiketler. RAG Engine en son **şifreleme politikası**, **AWS KMS yapılandırma dökümü** ve **son denetim kanıtını** arar.

### 4. Taslak Oluşturma
LLM, aşağıdaki gibi öz bir yanıt üretir:

> “Tüm müşteri‑odaklı PostgreSQL kümeleri, AWS KMS‑yönetimli anahtarlar kullanılarak dinlenirken şifrelenir. Şifreleme, altında yatan EBS hacimlerinde varsayılan olarak etkinleştirilmiştir. Kanıt #E‑1234 (KMS anahtar politikası) ve #E‑1235 (EBS şifreleme raporu) bkz.”

### 5. Gerçek‑Zamanlı Doğrulama
Co‑pilot, şifreleme durumunu doğrulamak için canlı bir `aws ec2 describe-volumes` kontrolü çalıştırmak üzere **Tool Orchestrator**'a çağrı yapar. Bir tutarsızlık bulunursa, taslak işaretlenir ve analiste araştırması için bir uyarı gösterilir.

### 6. İşbirlikçi Düzenleme
Analist şunları yapabilir:
* **Kabul Et** – yanıt kaydedilir, karar loglanır.  
* **Düzenle** – ifadesi değiştirir; co‑pilot kurumsal ton bazlı alternatif bir ifade önerir.  
* **Reddet** – yeni bir taslak ister, LLM güncellenmiş bağlamı kullanarak yeniden oluşturur.

### 7. Denetim İzinin Oluşturulması
Her adım (prompt, alınan kanıt ID'leri, oluşturulan taslak, son karar) **Audit Store** içinde değiştirilemez şekilde saklanır. Denetçiler kanıt talep ettiğinde, Procurize her soru formu öğesini kanıt soyuna bağlayan yapılandırılmış bir JSON dışa aktarabilir.

## Mevcut Satın Alma İş Akışlarıyla Entegrasyon

| Mevcut Araç | Entegrasyon Noktası | Fayda |
|-------------|----------------------|-------|
| **Jira / Asana** | Co‑pilot, bekleyen kanıt eksikliği için otomatik alt görev oluşturabilir. | Görev yönetimini kolaylaştırır. |
| **GitHub Actions** | Yapılandırma dosyalarının iddia edilen kontrollerle eşleştiğini doğrulamak için CI kontrollerini tetikler. | Canlı uyumluluğu garanti eder. |
| **ServiceNow** | Co‑pilot bir politika sapması tespit ederse olayları kaydeder. | Anında düzeltme. |
| **Docusign** | Co‑pilot doğrulamalı yanıtlarla imzalı uyumluluk beyanlarını otomatik doldurur. | Manuel imzalama adımlarını azaltır. |

**Webhooks** ve **RESTful API'ler** aracılığıyla, co‑pilot DevSecOps boru hattında bir birinci sınıf bileşen haline gelir ve soru formu verilerinin asla izole şekilde yaşanmamasını sağlar.

## Ölçülebilir İş Etkisi

| Metrik | Co‑Pilot Öncesi | Co‑Pilot Sonrası (30‑gün pilotu) |
|--------|------------------|-----------------------------------|
| Soru başına ortalama yanıt süresi | 4,2 saat | 12 dakika |
| Manuel kanıt arama çabası (kişi‑saat) | 18 saat/hafta | 3 saat/hafta |
| Yanıt doğruluğu (denetim hataları) | %7 | %1 |
| Anlaşma hızı artışı | – | +%22 kapanış oranı |
| Denetçi güven skoru | 78/100 | 93/100 |

Bu rakamlar, çeyrek dönem SOC 2 denetimi ve 30'dan fazla satıcı soru formuna yanıt vermek için co‑pilotu benimseyen orta ölçekli bir SaaS firması (≈ 250 çalışan) üzerinden elde edilmiştir.

## Co‑Pilotu Dağıtmak İçin En İyi Uygulamalar

1. **Bilgi Tabanını Düzenleyin** – Güncellenmiş politikaları, yapılandırma dökümlerini ve geçmiş soru formu yanıtlarını düzenli olarak alın.  
2. **Alan Diline Göre İnce Ayar Yapın** – İç ton kılavuzlarını ve uyumluluk jargonunu dahil ederek “genel” ifadelerden kaçının.  
3. **İnsanı Sürece Dahil Etmeyi Zorlayın** – Son gönderimden önce en az bir inceleme onayı gerektirin.  
4. **Denetim Deposunu Sürümlendirin** – Değiştirilemez depolama (örn. WORM S3 kovaları) ve her kayıt girişi için dijital imzalar kullanın.  
5. **Geri Getirme Kalitesini İzleyin** – RAG alaka puanlarını takip edin; düşük puanlar manuel doğrulama uyarılarını tetikler.

## Gelecek Yönler

- **Çok Dilli Co‑Pilot**: Çeviri modelleri kullanarak küresel ekiplerin soru formlarını ana dillerinde yanıtlamasını ve uyumluluk anlamını korumasını sağlar.  
- **Öngörücü Soru Yönlendirme**: Yaklaşan soru formu bölümlerini tahmin eden ve ilgili kanıtları önceden yükleyen bir AI katmanı, gecikmeyi daha da azaltır.  
- **Sıfır‑Güven Doğrulama**: Co‑pilotu, canlı güvenlik durumu ile çelişen taslakları otomatik olarak reddeden bir sıfır‑güven politika motoru ile birleştirmek.  
- **Kendini Geliştiren Prompt Kitaplığı**: Sistem başarılı promptları depolar ve müşteriler arasında yeniden kullanır, öneri kalitesini sürekli iyileştirir.

## Sonuç

Bir konuşma AI co‑pilot, güvenlik soru formu otomasyonunu **toplu‑yönlü, statik** bir süreçten **dinamik, işbirlikçi bir diyaloğa** taşır. Doğal dil anlayışı, gerçek‑zamanlı kanıt geri getirimi ve değiştirilemez denetim kaydı birleştirilerek daha hızlı dönüş, daha yüksek doğruluk ve daha güçlü uyumluluk garantisi sunar. Anlaşma döngülerini hızlandırmak ve titiz denetimlerden geçmek isteyen SaaS firmaları için, co‑pilotun Procurize’e entegrasyonu artık bir “iyi olur” değil — rekabetçi bir zorunluluk haline gelmektedir.