Gerçek Zamanlı Anket Otomasyonu için AI Destekli Uyarlanabilir Politika Sentezi

Giriş

Güvenlik anketleri, uyum denetimleri ve tedarikçi risk değerlendirmeleri, SaaS şirketleri için günlük bir darboğaz haline gelmiştir. Geleneksel iş akışları, politika depolarından manuel kopyala‑yapıştır, sürüm kontrolü jimnastiği ve hukuk ekipleriyle sonsuz geri dönüşüm üzerine kuruludur. Maliyeti ölçülebilir: uzun satış döngüleri, artan hukuki harcamalar ve tutarsız ya da eski yanıtlar riskinin yükselmesi.

Uyarlanabilir Politika Sentezi (APS) bu süreci yeniden hayal ediyor. Politikaları sabit PDF dosyaları olarak görmek yerine, APS tüm politika bilgi tabanını alır, makine‑okunur bir grafiğe dönüştürür ve bu grafiği talep üzerine bağlam‑duyarlı, düzenleyici‑uyumlu yanıtlar üretebilen bir üretken AI katmanıyla birleştirir. Sonuç, gerçek‑zamanlı bir yanıt motorudur ve şunları yapabilir:

• Saniyeler içinde tam kaynaklı bir yanıt oluşturun.
• Yanıtları en son politika değişiklikleriyle senkronize tutun.
• Denetçiler için kaynak verisi sağlayın.
• Gözden geçiren geribildirimlerinden sürekli öğrenin.

Bu makalede APS’nin mimarisini, temel bileşenlerini, uygulama adımlarını ve iş etkisini inceliyor ve Procurize’ın AI anket platformunun neden mantıksal bir sonraki evrim olduğunu gösteriyoruz.

1. Kavramlar

Bu kavramlar gevşek bağlıdır ancak bir statik uyum deposunu canlı bir yanıt üreticisine dönüştüren uç‑uç akışı birlikte gerçekleştirir.

2. Sistem Mimarisi

Aşağıda, bileşenler arasındaki veri akışını gösteren yüksek‑seviye bir Mermaid diyagramı bulunmaktadır.

  graph LR
    A["Policy Repository (PDF, Markdown, Word)"]
    B["Document Ingestion Service"]
    C["Policy Graph Builder"]
    D["Knowledge Graph Store"]
    E["Contextual Prompt Engine"]
    F["LLM Inference Layer"]
    G["Evidence Fusion Service"]
    H["Answer Cache"]
    I["User Interface (Procurize Dashboard)"]
    J["Feedback & Review Loop"]
    K["Continuous Fine‑Tuning Pipeline"]

    A --> B
    B --> C
    C --> D
    D --> E
    E --> F
    G --> F
    F --> H
    H --> I
    I --> J
    J --> K
    K --> F
    K --> D

All node labels are wrapped in double quotes as required for Mermaid syntax.

2.1 Bileşen Detayları

1. Document Ingestion Service – Gerekli olduğunda OCR kullanır, bölüm başlıklarını ayıklar ve ham metni bir ara depolama bölmesine kaydeder.
2. Policy Graph Builder – Kural‑tabanlı ayrıştırıcılar ve LLM‑yardımlı varlık çıkarımı kombinasyonu uygulayarak düğümler ("Section 5.1 – Data Encryption") ve kenarlar ("references", "implements") oluşturur.
3. Knowledge Graph Store – ACID garantili bir Neo4j ya da JanusGraph örneği; Cypher / Gremlin API’lerini sunar.
4. Contextual Prompt Engine – Şöyle bir istem oluşturur:

   “Policy node “Data Retention – 12 months” temelinde, tedarikçi sorusu ‘Müşteri verilerini ne kadar süre saklıyorsunuz?’ yanıtını verin ve tam maddeyi kaynak olarak gösterin.”

5. LLM Inference Layer – Güvenli bir inference uç noktası (ör. Azure OpenAI) üzerinde barındırılır; uyum dili için ince ayarlanmıştır.
6. Evidence Fusion Service – Entegrasyonlardan (GitHub, S3, Splunk) artefaktları alır ve oluşturulan yanıta dipnot olarak ekler.
7. Answer Cache – Üretilen yanıtları (question_id, policy_version_hash) anahtarıyla saklar; anında erişim sağlar.
8. Feedback & Review Loop – Denetçi düzenlemelerini yakalar, farkı graf güncellemelerine haritalar ve farkı ince‑ayarlama boru hattına besler.

3. Uygulama Yol Haritası

Toplamda, 12‑ay sürece bir üretim‑düzeyi APS motoru piyasaya sunulur; her aşama sonrası kademeli değer sağlanır.

4. İş Etkisi

Bu rakamlar, APS’yi mevcut Procurize anket platformu üzerine ekleyen üç orta ölçekli SaaS firmasının pilot sonuçlarından derlenmiştir.

5. Teknik Zorluklar & Çözüm Yaklaşımları

6. Gelecek Genişletmeleri

1. Çapraz‑Düzenleyici Bilgi Grafiği Birleştirme – ISO 27001, SOC‑2 ve sektöre özgü çerçeveleri tek bir çok‑kiracılı grafikte birleştirerek tek‑tık uyum eşlemesi sağlar.
2. Federated Learning ile Çok‑Kiracı Gizliliği – Çeşitli müşterilerden anonim geribildirimle LLM’i eğitir; ham veri havuzlanmaz, gizlilik korunur.
3. Ses‑İlk Asistan – Güvenlik denetçileri sesli soru sorabilir; sistem tıklanabilir alıntılarla sesli yanıt verir.
4. Öngörücü Politika Tavsiyeleri – Geçmiş anket sonuçları trend analiziyle, denetçilerin sormadan önce politika güncellemeleri önerebilir.

7. Procurize’da APS’ye Başlangıç

1. Politikaları Yükleyin – “Politika Kasası” sekmesine tüm politika belgelerinizi sürükleyip bırakın. Alım hizmeti otomatik olarak ayrıştırıp sürümleyecek.
2. Kontrolleri Eşleyin – Görsel grafik düzenleyicide politika bölümlerini bilinen standartlarla bağlayın. ISO 27001, SOC‑2 ve GDPR için ön‑tanımlı eşlemeler mevcuttur.
3. Kanıt Kaynaklarını Yapılandırın – CI/CD artefakt deposu, zafiyet tarayıcıları ve veri‑kayıp‑önleme loglarını bağlayın.
4. Canlı Üretimi Etkinleştirin – Ayarlar’da “Uyarlanabilir Sentez” seçeneğini açın. Sistem yeni anket alanları için anında yanıt üretmeye başlayacaktır.
5. İnceleyin & Eğitin – Her anket döngüsünden sonra oluşturulan yanıtları onaylayın. Geri bildirim döngüsü modeli otomatik olarak iyileştirecektir.

8. Sonuç

Uyarlanabilir Politika Sentezi, uyum sürecini reaktif bir belge toplama ve kopyala‑yapıştır işine dönüştürmekten proaktif, veri‑odaklı bir motor haline getirir. Zengin bir bilgi grafiği ile üretken AI’yı birleştirerek Procurize, anlık, denetlenebilir yanıtlar sunar ve her yanıtın en yeni politika sürümünü yansıtmasını garanti eder.

Bu sistemi benimseyen işletmeler daha hızlı satış döngüleri, düşük hukuki maliyetler ve daha güçlü denetim sonuçları bekleyebilir; güvenlik ve hukuk ekipleri tekrarlayan evrak işinden kurtularak stratejik risk azaltma üzerine odaklanır.

Anket otomasyonunun geleceği yalnızca “otomasyon” değildir. Politikanızla evrimleşen akıllı, bağlam‑duyarlı sentez mekânizmasıdır.

İlgili Bağlantılar

• NIST Cybersecurity Framework – Resmi Site: https://www.nist.gov/cyberframework
• ISO/IEC 27001 – Bilgi Güvenliği Yönetimi: https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html
• SOC 2 Uyumluluk Kılavuzu – AICPA (referans materyali)
• Procurize Blog – “AI Powered Adaptive Policy Synthesis for Real Time Questionnaire Automation” (bu makale)