AI Destekli Uyarlanabilir Soru Akışı Motoru ile Akıllı Güvenlik Anketleri

Güvenlik anketleri, her satıcı değerlendirmesinin, denetimin ve uyumluluk incelemesinin geçit taşıyıcılarıdır. Ancak geleneksel statik format, yanıtlayıcıları uzun ve çoğu zaman alakasız soru listelerinde yürümeye zorlayarak yorgunluk, hata ve gecikmiş anlaşma döngülerine yol açar. Peki ya anket düşünebilse—kullanıcının önceki cevaplarına, organizasyonun risk duruşuna ve gerçek‑zaman kanıt kullanılabilirliğine göre yolunu anlık olarak ayarlasa?

İşte Uyarlanabilir Soru Akışı Motoru (AQFE), Procurize platformunun yeni AI‑destekli bileşeni. Büyük dil modellerini (LLM), olasılıksal risk puanlamasını ve davranışsal analizleri tek bir geri besleme döngüsünde birleştirerek anket yolculuğunu sürekli yeniden şekillendirir. Aşağıda mimariyi, temel algoritmaları, uygulama hususlarını ve ölçülebilir iş etkisini inceliyoruz.

İçindekiler

1. Uyarlanabilir Soru Akışının Neden Önemli Olduğu
2. Temel Mimari Genel Bakışı
   1. Risk Puanlama Servisi
   2. Davranışsal İçgörü Motoru
   3. LLM‑Destekli Soru Üreteci
   4. Orkestrasyon Katmanı
3. Algoritmik Detaylar
   1. Cevap Yayılımı için Dinamik Bayes Ağları
   2. Prompt Zinciri Stratejisi
4. Veri Akışı Mermaid Diyagramı
5. Uygulama Planı (Adım‑Adım)
6. Güvenlik, Denetim ve Uyumluluk Hususları
7. Performans Kıyaslamaları & ROI
8. Gelecek Geliştirmeler
9. Sonuç
10. İlgili Bağlantılar

Uyarlanabilir Soru Akışının Neden Önemli Olduğu

Anketin reaktif hâle gelmesiyle organizasyonlar %30‑70 dönüş süresi azaltımı, yanıt doğruluğu artışı ve risk‑uyumlu kanıt izi elde eder.

Temel Mimari Genel Bakışı

AQFE, event‑driven mesaj veri yolu (örn. Apache Kafka) üzerinden iletişim kuran dört gevşek bağlı servisten oluşur. Bu soyutlama ölçeklenebilirlik, hata toleransı ve mevcut Procurize modülleri (Kanıt Orkestrasyon Motoru, Bilgi Grafiği vb.) ile kolay entegrasyon sağlar.

Risk Puanlama Servisi

• Girdi: Mevcut cevap yükü, geçmiş risk profili, düzenleyici ağırlık matrisi.
• İşlem: Hibrid bir model (gradient‑boosted ağaçlar + olasılıksal risk modeli) ile Gerçek‑Zaman Risk Puanı (RTRS) hesaplar.
• Çıktı: Güncellenmiş risk kovası (Düşük, Orta, Yüksek) ve güven aralığı; bir event olarak yayılır.

Davranışsal İçgörü Motoru

• Toplar: tıklama akışı, duraklama süresi ve cevap düzenleme sıklığı.
• İşlem: Kullanıcı güveni ve olası bilgi boşluklarını çıkarmak için Gizli Markov Modeli (Hidden Markov Model) çalıştırır.
• Çıktı: Davranışsal Güven Puanı (BCS) üretir; soru atlama agresifliğini modüle eder.

LLM‑Destekli Soru Üreteci

• Model: Claude‑3, GPT‑4o gibi bir LLM topluluğunu, şirketin bilgi grafiğine referans veren sistem‑seviyesi prompt’larla kullanır.
• Üretim: Belirsiz veya yüksek‑riskli cevaplar için bağlamsal takip soruları anında üretir.
• Çok Dilli: İstemci tarafında dil algılandığında çok dilli prompt’ları destekler.

Orkestrasyon Katmanı

• Üç servisin event’lerini tüketir, politikalar (örn. “SOC 2 CC6.1** için Control‑A‑7’yi asla atlama”) uygular ve sonraki soru setini belirler.
• Soru akışı durumunu sürüm‑kontrollü bir event mağazasında saklar; denetimler için tam yeniden oynatma imkanı verir.

Algoritmik Detaylar

Cevap Yayılımı için Dinamik Bayes Ağları

AQFE, her anket bölümünü Dinamik Bayes Ağı (DBN) olarak ele alır. Kullanıcı bir düğümü yanıtladığında, bağımlı düğümlerin posterior dağılımları güncellenir ve bu, sonraki soruların gerekliliği üzerindeki olasılıkları etkiler.

  graph TD
    Başlat --> Q1
    Q1 -->|"Evet"| Q2
    Q1 -->|"Hayır"| Q3
    Q2 --> Q4
    Q3 --> Q4
    Q4 --> Bitiş

Her kenar, tarihsel yanıt veri setlerinden türetilen koşullu olasılık içerir.

Prompt Zinciri Stratejisi

LLM tek başına çalışmaz; aşağıdaki Prompt Zinciri izlenir:

1. Bağlamsal Getirme – Bilgi Grafiğinden ilgili politikalar çekilir.
2. Risk‑Bilgilendirilmiş Prompt – Mevcut RTRS ve BCS sistem prompt’una eklenir.
3. Üretim – LLM’ye 1‑2 takip sorusu üretmesi istenir; token bütçesi 200 ms’yi aşmayacak şekilde sınırlandırılır.
4. Doğrulama – Üretilen metin belirli bir dilbilgisi denetçisinden ve uyumluluk filtresinden geçirilir.

Bu zincir, üretilen soruların düzenleyici farkındalığını ve kullanıcı odaklılığını garantiler.

Veri Akışı Mermaid Diyagramı

  flowchart LR
    subgraph İstemci
        UI[Kullanıcı Arayüzü] -->|Cevap Eventı| Bus[Mesaj Veri Yolu]
    end

    subgraph Servisler
        Bus --> Risk[Risk Puanlama Servisi]
        Bus --> Davranış[Davranışsal İçgörü Motoru]
        Bus --> LLM[LLM Soru Üreteci]
        Risk --> Orkestrasyon[Orkestrasyon Katmanı]
        Davranış --> Orkestrasyon
        LLM --> Orkestrasyon
        Orkestrasyon -->|Sonraki Soru Seti| UI
    end

    style İstemci fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Servisler fill:#e6f2ff,stroke:#333,stroke-width:1px

Şema, uyarlanabilir akışı sağlayan gerçek‑zaman geri besleme döngüsünü görselleştirir.

Uygulama Planı (Adım‑Adım)

Önemli İpuçları

• LLM çağrılarını asenkron tut, UI’nın bloklanmasını önle.
• Bilgi‑grafiği sorgularını 5 dakika için ön‑bellekle, gecikmeyi azalt.
• Feature flag kullanarak uyarlanabilir davranışı müşteri bazında aç/kapa, sözleşme şartlarına uyumu garanti et.

Güvenlik, Denetim ve Uyumluluk Hususları

1. Veri Şifreleme – Tüm event’lar dinlenebilir (AES‑256) ve aktarımda (TLS 1.3) şifrelenir.
2. Erişim Kontrolleri – Rol‑bazlı politikalar, risk‑puanlama iç detaylarına kimlerin erişebileceğini sınırlar.
3. Değişmezlik – Event mağazası sadece ekleme (append‑only) izin verir; her durum geçişi ECDSA anahtarıyla imzalanır, tahribat izlenebilirliği sağlar.
4. Düzenleyici Uyum – Kural motoru, yüksek‑etki kontrolü için “asla atlama” kısıtlamalarını zorunlu kılar (örn. SOC 2 CC6.1).
5. Kişisel Veri İşleme – Davranışsal telemetri anonimleştirilir; yalnızca oturum kimliği tutulur.

Performans Kıyaslamaları & ROI

Bu veriler, uyarlanabilir akışların sadece hızı artırmakla kalmayıp, yanıt kalitesini artırarak denetim risklerini de düşürdüğünü gösteriyor.

Gelecek Geliştirmeler

Bu eklemeler, AQFE’i AI‑güçlendirilmiş uyumluluk alanındaki lider konumda tutacaktır.

Sonuç

AI Destekli Uyarlanabilir Soru Akışı Motoru, geleneksel, statik ve iş gücü yoğun uyumluluk sürecini dinamik, akıllı bir diyaloga dönüştürüyor. Gerçek‑zaman risk puanlaması, davranışsal analiz ve LLM‑tabanlı takip soruları sayesinde, Procurize hız, doğruluk ve denetim izlenebilirliği konularında ölçülebilir bir üstünlük sağlıyor — hızlı SaaS ekosisteminde stratejik bir fark yaratıyor.

AQFE’i benimseyen kuruluşlar, her anketi risk‑farkındalıklı, kullanıcı‑dostu ve tam izlenebilir bir süreç haline getirerek, stratejik risk azaltma çalışmalarına odaklanabilirler.

İlgili Bağlantılar

• Procurize bilgi tabanında ek kaynaklar ve ilgili kavramlar.