Gerçek Zamanlı Anket Otomasyonu için AI Yönlendirilmiş Bilgi Grafiği

Özet – Modern SaaS sağlayıcıları, güvenlik anketleri, uyumluluk denetimleri ve satıcı risk değerlendirmeleriyle sürekli bir baskı altındadır. Manuel işlem gecikmelere, hatalara ve maliyetli yeniden çalışmalara yol açar. Bir sonraki nesil çözüm, AI‑yönlendirilmiş bir bilgi grafiği olup politika belgelerini, kanıt öğelerini ve bağlamsal risk verilerini tek bir sorgulanabilir yapı içinde birleştirir. Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ve olay‑tabanlı yönlendirme ile birleştiğinde, grafik anlık, doğru ve denetlenebilir yanıtlar sunar—geleneksel reaktif süreci proaktif bir uyumluluk motoruna dönüştürür.

1. Neden Geleneksel Otomasyon Yetersiz Kalır

Her bir anketi, birleşik bir bilgi tabanına yönelik semantik sorgu yerine izole bir form olarak ele aldıkları için, gelişmiş iş akışı araçları bile zorlanır.

2. AI Yönlendirilmiş Bilgi Grafiğinin Temel Mimarisi

  graph TD
    A["Politika Deposu"] -->|Alır| B["Semantik Ayrıştırıcı"]
    B --> C["Bilgi Grafiği Deposu"]
    D["Kanıt Kasası"] -->|Meta veri çıkarma| C
    E["Satıcı Profili Servisi"] -->|Bağlam zenginleştirme| C
    F["Olay Otobüsü"] -->|Güncellemeleri tetikler| C
    C --> G["RAG Motoru"]
    G --> H["Yanıt Üretim API'si"]
    H --> I["Anket UI'si"]
    I --> J["Denetim Günlüğü Servisi"]

Şekil 1 – Gerçek‑zamanlı anket yanıtı için yüksek‑seviye veri akışı.

2.1 Alım Katmanı

• Politika Deposu – SOC 2, ISO 27001, GDPR ve dahili politika belgeleri için merkezi saklama alanı. Belgeler, paragraf‑seviye maddeleri grafik üçlülerine (subject, predicate, object) dönüştüren LLM‑güçlü semantik çıkarıcılarla işlenir.
• Kanıt Kasası – Denetim günlükleri, konfigürasyon anlık görüntüleri ve üçüncü‑taraf onaylarını saklar. Hafif bir OCR‑LLM boru hattı, “dinleme‑esnasında şifreleme etkin” gibi önemli nitelikleri çıkarır ve kaynak meta verisi ekler.
• Satıcı Profili Servisi – Veri ikametgâhı, hizmet‑seviyesi anlaşmaları ve risk puanları gibi satıcı‑özel verileri normalleştirir. Her profil, ilgili politika maddeleriyle bağlantılı bir düğüm haline gelir.

2.2 Bilgi Grafiği Deposu

Özellik grafı (Neo4j, Amazon Neptune vb.) aşağıdaki varlıkları barındırır:

Bağlantılar (edge) şunlardır:

• UYGULAR – PolitikaMaddesi → Kontrol
• DESTEKLENİR – PolitikaMaddesi → KanıtÖgesi
• UYGULANIR – PolitikaMaddesi → Satıcı
• DÜZENLENİR – Düzenleme → PolitikaMaddesi

2.3 Yönlendirme & Olay Otobüsü

Olay‑tabanlı mikro‑servis katmanı (Kafka, Pulsar vb.) değişiklikleri yayar:

• PolicyUpdate – İlgili kanıtların yeniden indekslenmesini tetikler.
• EvidenceAdded – Güvenilirlik puanı veren bir doğrulama iş akışı başlatır.
• VendorRiskChange – Risk‑duyarlı sorular için yanıt ağırlığını ayarlar.

Temporal.io veya Cadence tabanlı yönlendirme motoru tamamen‑tek sefer işleme garantisi verir, böylece grafik her zaman güncel kalır.

2.4 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

Kullanıcı bir anket sorusu gönderdiğinde sistem:

1. Semantik Arama – Vektör gömmeleri (FAISS + OpenAI embeddings) kullanarak en ilgili alt‑grafı getirir.
2. Bağlamsal Prompt – Politika maddeleri, bağlı kanıtlar ve satıcı detayları prompta eklenir.
3. LLM Üretimi – İnce ayar yapılmış bir LLM (Claude‑3, GPT‑4o vb.) kısa ve öz bir yanıt üretir.
4. Son İşleme – Yanıt tutarlılığı kontrol edilir, alıntılar (graf düğüm ID’leri) eklenir ve Denetim Günlüğü Servisi’ne kaydedilir.

3. Gerçek‑Zamanlı Yanıt Akışı – Adım Adım

1. Kullanıcı Sorgusu – “AB müşterileri için dinleme‑esnasında şifreleme yapıyor musunuz?”
2. Niyet Sınıflandırması – NLP modeli, niyeti Dinleme‑Esnasında Şifreleme olarak tanımlar.
3. Grafik Getirimi – “Şifreleme‑Dinleme‑Esnasında” PolitikaMaddesi ve “AWS KMS konfigürasyon anlık görüntüsü (2025‑09‑30)” KanıtÖgesi bulur.
4. Satıcı Bağlamı – Satıcının bölge özelliği kontrol edilir; AB bayrağı ek kanıt (ör. GDPR‑uyumlu DPA) ekler.
5. Prompt Oluşturma:

   Aşağıdaki soru için özlü bir yanıt veriniz.
   Soru: AB müşterileri için dinleme‑esnasında şifreleme yapıyor musunuz?
   Politika: "Şifreleme‑Dinleme‑Esnasında" (kontrol: C1.1, sürüm: 3.2)
   Kanıt: "AWS KMS anlık görüntüsü" (tarih: 2025‑09‑30, güvenilirlik: 0.98)
   Satıcı: "Acme SaaS EU" (bölge: EU, riskPuanı: 0.12)
   

6. LLM Üretimi – “Evet. AB müşterileri için tüm üretim verileri, dönen CMK’larla AWS KMS kullanılarak dinleme‑esnasında şifrelenmiştir. Kanıt: AWS KMS anlık görüntüsü (2025‑09‑30).”
7. Denetim İzleri – Yanıt, düğüm ID’leri, zaman damgası ve değiştirilemezlik kanıtı için bir kriptografik hash ile saklanır.
8. Teslim – Yanıt anket UI’da anında görünür, inceleme onayı için hazırdır.

Bu tam döngü, yoğun eş zamanlı yük altında bile ortalama 2 saniyenin altında tamamlanır.

4. Geleneksel Çözümlere Göre Avantajlar

5. Kuruluşunuzda Grafiği Nasıl Uygularsınız?

5.1 Veri Hazırlık Kontrol Listesi

1. Tüm politika PDF, markdown ve iç kontrol belgelerini toplayın.
2. Kanıt adlandırma kurallarını standartlaştırın (örn. kanıt_<tip>_<tarih>.json).
3. Satıcı niteliklerini birleşik bir şemaya haritalayın (bölge, kritiklik vb.).
4. Her belgeyi düzenleyici yargı yetkisine göre etiketleyin.

5.2 Teknoloji Yığını Önerileri

5.3 Yönetişim Uygulamaları

• Değişiklik İncelemesi – Her politika veya kanıt güncellemesi, grafiğe yayımlanmadan önce iki kişi tarafından gözden geçirilir.
• Güvenilirlik Eşiği – %0.85’in altında güvenilirliğe sahip kanıtlar manuel doğrulama için işaretlenir.
• Saklama Politikası – Tüm grafik anlık görüntüleri, denetim gereksinimlerini karşılamak üzere en az 7 yıl saklanır.

6. Vaka Çalışması: Yanıt Süresini %80 Azaltmak

Şirket: FinTechCo (ödemeler için orta ölçekli SaaS)
Sorun: Ortalama anket yanıt süresi 48 saat, sık sık son tarihler kaçırılıyor.
Çözüm: Yukarıda tanımlanan yığını kullanarak AI‑yönlendirilmiş bir bilgi grafiği kuruldu. Mevcut politika deposu (150 belge) ve 3 TB kanıt kasası entegre edildi.

Sonuçlar (3‑ay pilot)

Pilot aynı zamanda 12 eski politika maddesini ortaya çıkararak potansiyel $250 k para cezasını önlemiştir.

7. Gelecek Geliştirmeler

1. Sıfır‑Bilgi Kanıtları – Ham veriyi ifşa etmeden kanıt bütünlüğü kanıtı eklemek.
2. Federasyonlu Bilgi Grafikleri – Veri egemenliğini korurken çok‑şirket iş birliğini sağlayacak yapılar.
3. Açıklanabilir AI Katmanı – Her yanıt için otomatik neden‑ağaçları üretmek, inceleyici güvenini artırır.
4. Dinamik Düzenleme Tahmini – Yaklaşan düzenleme taslaklarını grafiğe ekleyerek önceden uyum sağlamayı mümkün kılar.

8. Bugün Başlayın

1. Referans uygulamayı klonlayın – git clone https://github.com/procurize/knowledge‑graph‑orchestrator.
2. Docker compose çalıştırın – Neo4j, Kafka, Temporal ve Flask RAG API’yi başlatır.
3. İlk politikanızı yükleyin – pgctl import-policy ./policies/iso27001.pdf komutunu kullanın.
4. Test sorusu gönderin – http://localhost:8000/docs adresindeki Swagger UI üzerinden deneyin.

Bir saat içinde canlı, sorgulanabilir bir grafiğe sahip olacak ve gerçek güvenlik anketlerine yanıt vermeye başlayacaksınız.

9. Sonuç

Gerçek‑zamanlı, AI‑yönlendirilmiş bir bilgi grafiği, uyumluluğu bir darboğazdan stratejik bir avantaja dönüştürür. Politika, kanıt ve satıcı bağlamını birleştirerek ve RAG ile olay‑tabanlı yönlendirmeyi kullanarak, kuruluşlar en karmaşık güvenlik anketlerine bile anında, denetlenebilir yanıtlar sunabilir. Sonuç olarak, daha hızlı anlaşma süreçleri, uyumsuzluk riskinin azalması ve gelecekteki AI‑güdümlü yönetişim girişimleri için ölçeklenebilir bir temel elde edilir.

İlgili Bağlantılar

• Uyumluluk için Retrieval‑Augmented Generation
• Temporal.io Yönlendirme Kalıpları