
# Gerçek Zamanlı Güvenlik Anketi Tamamlaması İçin Duygu Farkındalıklı AI Asistanı

B2B SaaS dünyasının hızlı temposunda, güvenlik anketleri her yeni sözleşmenin kapı bekçisi haline geldi. Şirketler politika depolarını karıştırmak, anlatı kanıtları hazırlamak ve düzenleyici referansları iki kez kontrol etmek için saatler harcıyor. Ancak süreç hâlâ **insan odaklı bir sıkıntı noktası**; özellikle katılımcılar baskı hissettiğinde, belirsiz olduğunda ya da soruların genişliği karşısında bunalmış hissettiklerinde.

İşte **Duygu Farkındalıklı AI Asistanı (EAAI)**, ses‑öncelikli, duygu‑algılayıcı bir yardımcı olarak, anket doldurma sürecini gerçek zamanlı yönlendiriyor. Konuşmacının tonunu dinleyerek, stres göstergelerini tespit ederek ve en ilgili politika parçacıklarını anında sunarak, asistan stresli bir manuel görevi sohbet tabanlı, özgüven artırıcı bir deneyime dönüştürüyor.

> **Temel vaat:** Anket dönüş süresini %60’a kadar azaltırken yanıt doğruluğunu ve paydaş güvenini artırmak.

---

## Neden Duygu, Uyumluluk Otomasyonunda Önemli?

### 1. İnsan tereddütü bir risk faktörüdür
Bir güvenlik sorumlusu tereddüt ettiğinde genellikle:

- Tam olarak hangi politika sürümünün geçerli olduğundan emin değildir.
- Hassas detayların ifşa edilmesinden endişe duyar.
- Bir sorunun hukuki dilinden bunalmış hisseder.

Bu anlar sesli stres işaretleri olarak ortaya çıkar: daha yüksek perdeler, uzun duraklamalar, dolgu kelimeleri (“um”, “uh”) ya da artan konuşma hızı. Geleneksel AI asistanları bu sinyalleri görmezden gelerek, alttan yatan belirsizliği ele almayan statik yanıtlar verir.

### 2. Güven, empatiyle inşa edilir
Düzenleyici inceleyiciler yalnızca yanıtın içeriğini değil, **güven** düzeyini de değerlendirir. Tonunu ayarlayan ve açıklamalar sunan empatik bir asistan, olgun bir güvenlik duruşunu gösterir ve dolaylı olarak tedarikçinin güven puanını yükseltir.

### 3. Gerçek zamanlı geribildirim döngüleri
Cevap anında duygusal veriyi yakalamak, **kapalı döngü öğrenme sistemi** oluşturur. Asistan şu imkanları sağlar:

- Kullanıcıyı belirsiz bölümleri açıklamaya davet eder.
- Tekrarlayan stres kalıplarına dayanarak politika revizyonları önerir.
- Uyumluluk yöneticileri için analizler sunarak dokümantasyonu iyileştirir.

---

## Duygu Farkındalıklı AI Asistanının Temel Mimarisi

EAAI yığını üç temel üzerine kurulur:

1. **Ses Yakalama & Konuşmadan Metne Motoru** – Düşük gecikmeli akış transkripsiyonu ve konuşmacı diyaretasyonu.
2. **Duygu Tespit Modülü** – Akustik özellikler (prosodi, perde, enerji) ve doğal dil duygu analizi kullanarak çok modlu çıkarım.
3. **Politika Çekme & Bağlamsal Üretim Katmanı** – Soru‑politika eşleştirmesini en son politika sürümüyle birleştiren, bilgi grafı destekli Retrieval‑Augmented Generation (RAG).

Aşağıda veri akışını gösteren yüksek seviyeli bir Mermaid diyagramı bulunmaktadır:

```mermaid
graph TD
    A[Kullanıcı Ses Girişi] --> B[Akimli Konuşmadan Metne]
    B --> C[Metin Transkripti]
    A --> D[Akustik Özellik Çıkarıcı]
    D --> E[Duygu Sınıflandırıcısı]
    C --> F[Soru Ayrıştırıcı]
    F --> G[Politika KG Sorgulama]
    G --> H[İlgili Politika Parçacıkları]
    E --> I[Güven Ayarlayıcısı]
    H --> J[LLM Prompt Oluşturucu]
    I --> J
    J --> K[Üretilen Rehberlik]
    K --> L[Ses Yanıt Motoru]
    L --> A
```

**Düğümlerin Açıklaması**

- **Duygu Sınıflandırıcısı**: Uyumluluk‑odaklı konuşma veri setiyle eğitilmiş, düşük, orta, yüksek güven puanı ve bir stres göstergesi üretir.
- **Güven Ayarlayıcısı**: İletişim tarzını modüle eder; düşük güven daha ayrıntılı netleştirici sorulara, yüksek güven ise öz adımlara yol açar.
- **Politika KG Sorgulama**: Dinamik bir bilgi grafı üzerinden güvenlik standartlarını ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2/)), ([ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)), ve ([GDPR](https://gdpr.eu/)) iç politikalarla bağlayarak en güncel kanıtların kullanılmasını sağlar.

---

## Adım‑Adım Etkileşim Akışı

1. **Selamlama & Bağlam Kurulumu**  
   “Günaydın Alex. SOC 2 anketine başlayalım. Herhangi bir tereddüt tespit ettiğimde yardımcı olacağım.”

2. **Soru Sunumu**  
   Asistan, soruyu sesli ve ekran metni olarak gösterir:  
   *“Veriler dinlenirken şifreleniyor mu?”*

3. **Duygu Algılama**  
   - Alex hızlı ve kendinden emin yanıt verirse **yüksek güven** işaretlenir ve ilerlenir.  
   - Alex bir duraklama yapar, dolgu kelimeleri kullanır ya da perde yükselirse **düşük güven** işaretlenir.

4. **Dinamik Açıklama**  
   - **Düşük güven** yolu: “Kısa bir duraklama fark ettim. Şu an uyguladığımız şifreleme standardını görmek ister misiniz?”  
   - Asistan, **Şifreleme Politikası v3.2**’den algoritma, anahtar uzunluğu ve yönetim prosedürlerini vurgulayan bir parçacık gösterir.

5. **Yönlendirilmiş Yanıt Üretimi**  
   RAG sayesinde LLM, uyumluluk‑hazır bir yanıt oluşturur:  
   *“Tüm üretim veri tabanları AES‑256 GCM ile dinlenirken şifrelenir ve anahtarlar her 90 günde bir otomatik olarak döndürülür.”*  
   Asistan, doğrulama için yanıtı sesli okur.

6. **Geribildirim Döngüsü**  
   Her yanıt sonrası asistan duygu verisini kaydeder; uyumluluk ekibi hangi bölümlerin sık sık stres yarattığını izleyerek belge boşluklarını tespit eder.

---

## Teknik Derinlemesine: Duygu Tespit Modeli

Duygu tespit bileşeni, **prosodik özellik çıkarımı** (OpenSMILE üzerinden) ile **Transformer‑tabanlı duygu kodlayıcısını** şirket içi uyumluluk veri kümesiyle ince ayar yapar.

| Özellik | Açıklama | Tipik Aralık |
|---------|----------|--------------|
| Perde (F0) | Sesin temel frekansı | 80‑300 Hz |
| Enerji | Ses şiddeti (dB) | 30‑80 dB |
| Konuşma Hızı | Dakikada kelime | 120‑180 kpm |
| Duygu Skoru | Metin kutupsallığı | -1 – +1 |

Ikili bir sınıflandırma (stres / stres yok) üretilir ve bir güven olasılığı verilir. Yanlış pozitifleri azaltmak için **zamanla yumuşatma filtresi** 2‑sn kayar pencere üzerinde tahminleri toplar.

```python
def detect_stress(audio_segment, transcript):
    features = extract_prosody(audio_segment)
    sentiment = sentiment_encoder(transcript)
    combined = torch.cat([features, sentiment], dim=-1)
    prob = stress_classifier(combined)
    return prob > 0.65  # "stres" için eşik
```

Model, **GPU‑hızlandırmalı çıkarım sunucusunda** çalışır ve 200 ms altı gecikme sağlayarak gerçek‑zaman etkileşimi mümkün kılar.

---

## Güvenlik Ekipleri ve Denetçiler İçin Yararlar

| Yarar | Etki |
|-------|------|
| Daha Hızlı Dönüş Süresi | Ortalama anket süresi 45 dk’dan 18 dk’ya düşer |
| Yüksek Doğruluk | Bağlam‑uyarlı yönlendirmeler sayesinde yanlış yorumlamalar %42 azalır |
| Anlamlı Analitik | Stres ısı haritaları hangi politika bölümlerinin netleştirilmesi gerektiğini gösterir |
| Denetlenebilir İz | Duygu logları yanıt sürümleriyle birlikte tutulur, uyumluluk kanıtı sağlar |

Uyumluluk panosunda **stres ısı haritası** şu şekilde görselleştirilebilir:

```mermaid
pie
    title Anket Bölümlerine Göre Stres Dağılımı
    "Şifreleme" : 12
    "Erişim Kontrolleri" : 25
    "Olay Müdahalesi" : 18
    "Veri Saklama" : 9
    "Diğer" : 36
```

Bu içgörüler, uyumluluk yöneticilerinin **belge kalitesini proaktif olarak** artırarak gelecekteki anket sıkıntılarını azaltmalarını sağlar.

---

## Güvenlik ve Gizlilik Hususları

Sesli duygu verisi toplamak, meşru gizlilik endişeleri doğurur. EAAI, **gizlilik‑tarafı‑tasarım** ilkelerine tam uyum gösterir:

- **Cihaz‑İçi Ön‑İşleme**: İlk akustik özellik çıkarımı, kullanıcının cihazında yerel olarak gerçekleşir; ham ses asla uçtaki sunucuya gönderilmez.
- **Geçici Depolama**: Duygu skorları 30 gün boyunca saklanır, kullanıcı daha uzun bir saklama süresi istiyorsa açıkça onay verir.
- **Difransiyele Gizlilik**: Toplu stres metrikleri, bireysel gizliliği korumak için kalibre edilmiş gürültü eklenerek bozulur.
- **Uyumlu Standartlar**: Sistem, [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) ve [ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html) gereksinimlerine tamamen uygundur.

---

## SaaS Tedarikçileri İçin Uygulama Kontrol Listesi

1. **Ses Platformu Seçimi** – Azure Speech veya Google Cloud Speech‑to‑Text ile akış transkripsiyonu entegre edin.
2. **Duygu Modelini Dağıtın** – GPU desteği olan konteynerleştirilmiş bir çıkarım hizmeti (Docker/Kubernetes) kullanın.
3. **Politika Bilgi Grafı Oluşturun** – Standartları iç politika dokümanlarına bağlayın; CI pipeline’larıyla güncel tutun.
4. **RAG Boru Hattını Yapılandırın** – Vektör depoları (örn. Pinecone) ve LLM’ler (OpenAI GPT‑4 veya Anthropic Claude) ile bağlamsal yanıt üretin.
5. **Denetlenebilir Günlüğü Ayarlayın** – Yanıt sürümleri, duygu skorları ve politika parçacıkları, değiştirilemez bir defter (örn. Hyperledger Fabric) içinde saklayın.
6. **Kullanıcı Eğitim & Onay** – Katılımcılara ses kaydı ve duygu analizi hakkında bilgi verin; açık onay alın.

--- 

## Gelecek Yol Haritası

- **Çok Dilli Duygu Tespiti** – İspanyolca, Mandarin ve Fransızca desteği eklenerek küresel ekiplerin aynı empatik deneyimden faydalanması.
- **Görsel Duygu İpuçları** – Webcam‑tabanlı mikro‑ifade analizi ile çoklu modlu anlayışın zenginleştirilmesi.
- **Uyarlanabilir Soru Kütüphaneleri** – Tekrarlayan politika boşluklarına dayanarak otomatik açıklama senaryoları üretmek.
- **Sürekli Öğrenme Döngüsü** – İnsan geribildirimine dayalı pekiştirmeli öğrenme (RLHF) ile LLM’in uyumluluk dili zaman içinde rafine edilir.

---

## Sonuç

Duygu Farkındalıklı AI Asistanı, **yüksek hızlı otomasyon** ile **insan unsurunun** hâlâ kritik olduğu güvenlik anketi süreçlerini birleştiriyor. Kullanıcının yalnızca *ne* söylediğini değil, *nasıl* söylediğini de dinleyerek asistan şunları sunar:

- Daha hızlı ve doğru uyumluluk yanıtları.
- Politika netliği üzerine eyleme dönük içgörüler.
- Ölçülebilir bir güven artışı.

Uyumluluk ortamının hızla evrimleştiği bir dönemde, yapay zekaya empati katmak artık bir lüks değil, rekabetçi bir zorunluluktur.