
# Niyet Tabanlı Yönlendirme ve Gerçek Zamanlı Risk Puanlaması: Güvenlik Anket Otomasyonunda Bir Sonraki Evrim

İşletmeler bugün satıcılar, ortaklar ve denetçilerden gelen durmaksızın güvenlik anketleri akışıyla karşı karşıya. Geleneksel otomasyon araçları her anketi, sorunun arkasındaki bağlamı göz ardı eden statik bir form doldurma etkinliği olarak değerlendirir. **Procurize'ın en yeni AI platformu**, her isteğin ardındaki **niyeti anlayarak** ve **ilişkili riski gerçek zamanlı olarak puanlayarak** bu modeli baştan aşağı tersine çevirir. Sonuç, soruları doğru bilgi kaynağına yönlendiren, en uygun kanıtı ortaya çıkaran ve kendi performansını sürekli iyileştiren dinamik, kendini optimize eden bir iş akışıdır.

> **Temel çıkarım:** Niyet‑tabanlı yönlendirme, gerçek‑zamanlı risk puanlamasıyla birleştiğinde, kural‑tabanlı sistemlerden çok daha hızlı, doğru ve denetlenebilir yanıtlar sunan uyarlanabilir bir motor oluşturur.

---

## 1. Neden Niyet, Sözdiziminden Daha Önemli

Mevcut anket çözümlerinin çoğu anahtar kelime eşleştirmesine dayanır. “şifreleme” kelimesini içeren bir soru, soranın verinin dinlenme hâlinde mi, aktarım hâlinde mi yoksa anahtar yönetim süreçleriyle mi ilgilendiği göz ardı edilerek önceden tanımlanmış bir depolama girdisini tetikler. Bu da şunlara yol açar:

* **Kanıtı fazla veya yetersiz sağlama** – gereksiz çaba veya uyum boşlukları.  
* **Daha uzun inceleme döngüleri** – denetçiler ilgisiz bölümleri manuel olarak ayıklamak zorunda kalır.  
* **Tutarsız risk duruşu** – aynı teknik kontrol, değerlendirmeler arasında farklı puanlamalar alır.

### Niyet Çıkarma İş Akışı

```mermaid
flowchart TD
    A["Gelen Anket"] --> B["Doğal Dil Ayrıştırıcısı"]
    B --> C["Niyet Sınıflandırıcısı"]
    C --> D["Risk Bağlam Motoru"]
    D --> E["Yönlendirme Kararı"]
    E --> F["Bilgi Grafiği Sorgusu"]
    F --> G["Kanıt Derlemesi"]
    G --> H["Yanıt Üretimi"]
    H --> I["İnsan‑Döngüsü İncelemesi"]
    I --> J["Talep Sahibine Gönder"]
```

* **Doğal Dil Ayrıştırıcısı** metni token’lara ayırır, “AES‑256”, “[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)” gibi varlıkları tespit eder.  
* **Niyet Sınıflandırıcısı** (ince ayarlanmış bir LLM), soruyu *Veri‑Şifreleme*, *Olay‑Yanıtı* veya *Erişim‑Kontrolü* gibi onlarca niyet kategorisinden birine eşler.  
* **Risk Bağlam Motoru**, talep sahibinin risk profilini (satıcı seviyesi, veri duyarlılığı, sözleşme değeri) değerlendirir ve **gerçek‑zamanlı risk puanı** (0‑100) atar.  

**Yönlendirme Kararı**, niyet ve risk puanını birleştirerek en uygun bilgi kaynağını seçer – bir politika belgesi, bir denetim kaydı ya da bir uzman (SME).

---

## 2. Gerçek‑Zamanlı Risk Puanlaması: Statik Kontrol Listelerinden Dinamik Değerlendirmeye

Risk puanlaması geleneksel olarak manuel bir adımdır: uyum ekipleri, sonradan risk matrislerine başvurur. Platformumuz, bu adımı **milisaniyeler içinde** çok‑faktörlü bir modelle otomatikleştirir:

| Faktör | Açıklama | Ağırlık |
|--------|----------|--------|
| Satıcı Seviyesi | Stratejik, Kritik, Düşük‑Risk | %30 |
| Veri Duyarlılığı | KİŞİSEL VERİ, SAĞLIK BİLGİSİ, Finansal, Genel | %25 |
| Düzenleyici Çakışma | [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) | %20 |
| Tarihsel Bulgular | Geçmiş denetim istisnaları | %15 |
| Soru Karmaşıklığı | Teknik alt‑bileşen sayısı | %10 |

Son puan iki kritik eylemi etkiler:

1. **Kanıt Derinliği** – Yüksek riskli sorular otomatik olarak daha derin denetim izleri, şifreleme anahtarları ve üçüncü‑taraf onayları çeker.  
2. **İnsan İncelemesi Seviyesi** – Puan 80’in üzerindeyse zorunlu bir SME onayı gerekir; 40’ın altındaysa tek bir AI güven skorundan sonra otomatik onaylanabilir.

```goat
// Risk hesaplama için pseudo‑kod (sadece gösterim amaçlı)
score = 0
score += vendorTierWeight * tierFactor
score += dataSensitivityWeight * sensitivityFactor
score += regulatoryWeight * overlapFactor
score += historyWeight * findingsFactor
score += complexityWeight * complexityFactor
return clamp(score, 0, 100)
```

> *Not:* Yukarıdaki diyagram **goat** sözdizimi yer tutucusunu pseudo‑kod göstermek için kullanır; gerçek makale görsel akış için Mermaid diyagramlarına dayanır.

---

## 3. Birleşik Platformun Mimari Taslağı

Platform üç temel katmanı birleştirir:

1. **Niyet Motoru** – Geri besleme döngüleriyle sürekli ince ayar yapılan LLM‑tabanlı sınıflandırıcı.  
2. **Risk Puanlama Servisi** – Özellik mağazalarını kullanan, REST uç noktası sunan stateless mikro hizmet.  
3. **Kanıt Orkestratörü** – Olay‑tabanlı orkestratör (Kafka + Temporal) belge depoları, sürüm‑kontrollü politika repoları ve dış API’lerden veri çeker.

```mermaid
graph LR
    subgraph Frontend
        UI[Web UI / API Ağ Geçidi]
    end
    subgraph Backend
        IE[Niyet Motoru] --> RS[Risk Servisi]
        RS --> EO[Kanıt Orkestratörü]
        EO --> DS[Belge Deposu]
        EO --> PS[Politika Deposu]
        EO --> ES[Dış Servisler]
    end
    UI --> IE
```

**Temel Avantajlar**

* **Ölçeklenebilirlik** – Her bileşen bağımsız olarak ölçeklenir; orkestratör dakikada binlerce soruyu işleyebilir.  
* **Denetlenebilirlik** – Her karar, değiştirilemez kimliklerle kaydedilir ve denetçiler için tam izlenebilirlik sağlar.  
* **Genişletilebilirlik** – Yeni niyet kategorileri, çekirdek kodu dokunmadan ek LLM adaptörleriyle eğitilebilir.

---

## 4. Uygulama Yol Haritası – Sıfırdan Üretime

| Aşama | Kilometre Taşları | Tahmini Çaba |
|-------|-------------------|--------------|
| **Keşif** | Anket veri tabanını toplama, niyet taksonomisini tanımlama, risk faktörlerini eşleme. | 2 hafta |
| **Model Geliştirme** | Niyet için LLM ince ayarı, risk puanlama mikro hizmeti oluşturma, özellik mağazası kurma. | 4 hafta |
| **Orkestrasyon Kurulumu** | Kafka, Temporal işçileri dağıtma, belge depolarını entegre etme. | 3 hafta |
| **Pilot Çalışma** | Bir alt satıcı grubunda çalıştırma, insan‑döngüsü geri bildirim toplama. | 2 hafta |
| **Tam Yayım** | Tüm anket türlerine genişletme, otomatik onay eşiklerini etkinleştirme. | 2 hafta |
| **Sürekli Öğrenme** | Geri besleme döngüleri kurulumu, aylık model yeniden eğitimi planlama. | Sürekli |

**Başarılı Başlangıç İçin İpuçları**

* **Küçük Başlayın** – Basit bir [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) isteği seçerek niyet sınıflandırıcısını doğrulayın.  
* **Her Şeyi Enstrümente Edin** – Güven skorlarını, yönlendirme kararlarını ve denetçi yorumlarını yakalayarak gelecekteki model iyileştirmeleri için veri toplayın.  
* **Veri Erişimini Yönetin** – Yüksek riskli kanıtlara kimlerin erişebileceğini sınırlamak için rol‑tabanlı politikalar uygulayın.

---

## 5. Gerçek‑Dünya Etkisi: Erken Benimseyenlerden Ölçümler

| Ölçüt | Niyet Motoru Öncesi | Niyet Motoru Sonrası |
|-------|---------------------|----------------------|
| Ortalama Yanıt Süresi (gün) | 5.2 | 1.1 |
| Aylık Manuel İnceleme Saatleri | 48 | 12 |
| Tamamlanmamış Kanıtla İlgili Denetim Bulguları | 7 | 1 |
| SME Memnuniyet Puanı (1‑5) | 3.2 | 4.7 |

Bu rakamlar **yanıt süresinde %78 azalma** ve **manuel çabada %75 düşüş** sağlarken, denetim sonuçlarını da belirgin şekilde iyileştirir.

---

## 6. Gelecek Geliştirmeler – Neler Geliyor?

1. **Zero‑Trust Doğrulama** – Kanıtları ham veri sızdırmadan teyit etmek için gizli hesaplama muhafazalarıyla platformu birleştirin.  
2. **Kurumsallar Arası Federated Learning** – Ortak ağırlarda veri sızıntısı olmadan niyet ve risk modellerini güvenli bir şekilde paylaşın.  
3. **Tahmini Düzenleyici Radar** – Düzenleyici haber beslemelerini risk motoruna akıtıp eşik değerlerini önceden ayarlayın.  

Bu yetenekler eklendikçe platform, **reaktif bir yanıt üreticiden** **proaktif bir uyumluluk bakıcısına** dönüşür.

---

## 7. Procurize ile Başlamak

1. Procurize web sitesinde **ücretsiz deneme** hesabı oluşturun.  
2. **Mevcut anket kütüphanenizi** (CSV, JSON veya doğrudan API) içe aktarın.  
3. **Niyet Sihirbazı**nı çalıştırın – sektörünüze uygun taksonomiyi seçin.  
4. **Risk eşiklerini** kuruluşunuzun risk iştahına göre yapılandırın.  
5. **SME’leri davet edin** – yüksek riskli yanıtları inceleyip geri besleme döngüsünü kapatın.

Bu adımlarla, her etkileşimden öğrenen, niyet‑bilincine sahip bir anket merkezi kurmuş olacaksınız.

---

## 8. Sonuç

Niyet‑tabanlı yönlendirme, gerçek‑zamanlı risk puanlamasıyla birleştiğinde güvenlik anket otomasyonunda olası şeyleri yeniden tanımlar. **Bir sorunun “niyet”ini ve “kritikliğini” anlayarak, Procurize’ın birleşik AI platformu şunları sunar**:

* Daha hızlı ve doğru yanıtlar.  
* Daha az manuel el‑de‑el işlem.  
* Denetlenebilir, risk‑bilincine sahip kanıt izleri.

Bu yaklaşımı benimseyen işletmeler yalnızca operasyonel maliyetleri azaltmakla kalmaz, aynı zamanda stratejik bir uyumluluk avantajı elde eder – eski bir darboğazı güven ve şeffaflık kaynağına dönüştürür.

---

## <span class='highlight-content'>Bak</span> Ayrıca
- <https://www.isaca.org/resources/news-and-trends/newsletters/atisac/2024/intent-based-compliance-automation>
- <https://cloud.google.com/architecture/real-time-risk-scoring-ml>
- <https://www.openai.com/research/retrieval-augmented-generation>
- <https://www.crowdsec.net/blog/zero-trust-ai-compliance>