Sürekli Öğrenme Döngüsü, Satıcı Anket Geri Bildirimlerini Otomatik Politika Evrimine Dönüştürür

SaaS güvenliğinin hızlı evriminde, haftalarca süren bir uyumluluk politikasının bir gecede yeni düzenlemeler ve satıcı beklentileri nedeniyle geçerliliğini yitirmesi yaygın bir durumdur. Procurize AI, her satıcı anket etkileşimini bir politika zekâsı kaynağına dönüştüren sürekli öğrenme döngüsü ile bu soruna çözüm getiriyor. Sonuç, gerçek‑dünya güvenlik gereksinimleriyle uyumlu, manuel çabayı azaltan otomatik olarak evrilen politika deposu oluyor.

Ana çıkarım: Anket geri bildirimlerini Retrieval‑Augmented Generation (RAG) boru hattına besleyerek, Procurize AI, politikaları, kanıt eşlemelerini ve risk puanlarını gerçek‑zaman yakınında güncelleyen kendini optimize eden bir uyumluluk motoru yaratır.

1. Geri Bildirim‑Odaklı Politika Motoru Neden Önemli?

Geleneksel uyumluluk süreçleri lineer bir yol izler:

1. Politika oluşturma – güvenlik ekipleri statik belgeler yazar.
2. Anket yanıtı – ekipler politikaları satıcı sorularına manuel olarak eşler.
3. Denetim – denetçiler yanıtları politikalarla karşılaştırır.

Bu model üç büyük soruna sahiptir:

Geri bildirim‑odaklı bir döngü senaryoyu tersine çevirir: yanıtlanan her anket, bir sonraki politika sürümünü bilgilendiren bir veri noktası olur. Bu da öğrenme, adaptasyon ve uyumluluk güvencesinin erdemli bir döngüsü oluşturur.

2. Sürekli Öğrenme Döngüsünün Temel Mimarisi

Döngü dört sıkı bir şekilde bağlanmış aşamadan oluşur:

  flowchart LR
    A["Satıcı Anket Gönderimi"] --> B["Anlamsal Çıkarma Motoru"]
    B --> C["RAG‑Destekli İçgörü Üretimi"]
    C --> D["Politika Evrim Servisi"]
    D --> E["Sürümlenmiş Politika Deposu"]
    E --> A

2.1 Anlamsal Çıkarma Motoru

• Gelen anket PDF, JSON veya metinlerini ayrıştırır.
• İnce ayar yapılmış bir LLM kullanarak risk alanları, kontrol referansları ve kanıt eksikleri tespit eder.
• Çıkarılan üçlüleri (soru, niyet, güven) bir bilgi grafiğinde saklar.

2.2 RAG‑Destekli İçgörü Üretimi

• İlgili politika maddelerini, geçmiş yanıtları ve dış regülasyon akışlarını getirir.
• “Veri aktarımında bulut‑yerel şifreleme ekleyin” gibi uygulanabilir içgörüler bir güven skoruyla üretir.
• Mevcut politikanın desteklemediği kanıt boşluklarını işaretler.

2.3 Politika Evrim Servisi

• İçgörüleri tüketir ve politikanın artırılması, kaldırılması veya yeniden önceliklendirilmesi gerektiğine karar verir.
• Kural‑tabanlı motor ve pekiştirmeli öğrenme modelini birleştirerek, sonraki anketlerde yanıt gecikmesini azaltan politika değişikliklerini ödüllendirir.

2.4 Sürümlenmiş Politika Deposu

• Her politika revizyonunu değişmez bir kayıt (Git‑stili commit hash) olarak saklar.
• Denetçiler ve uyumluluk sorumluları için değişim‑denetim defteri oluşturur.
• ServiceNow, Confluence veya özel webhook uç noktaları gibi araçlara bildirim gönderir.

3. Retrieval‑Augmented Generation: İçgörü Kalitesinin Motoru

RAG, belge getirme ile doğal dil üretiminı birleştirir. Procurize AI’da boru hattı şu adımları izler:

1. Sorgu Oluşturma – Çıkarma motoru, soru niyetinden (örn. “çok‑kiracılı SaaS için veri‑dinleme şifrelemesi”) anlamsal bir sorgu oluşturur.
2. Vektör Arama – Yoğun vektör indeksi (FAISS) en iyi‑k politika alıntılarını, düzenleyici ifadeleri ve önceki satıcı yanıtlarını getirir.
3. LLM Üretimi – Domain‑spesifik bir LLM (Llama‑3‑70B temelli) kaynakları markdown dipnotlarıyla gösteren özlü bir öneri yazar.
4. Post‑İşleme – İkinci bir LLM, bir gerçek‑kontrol görevi görerek halüsinasyonları tespit eder.

Her öneriye eklenen güven skoru, politika evrim kararını yönlendirir. %0.85’in üzerindeki skorlar, kısa bir insan‑içinde‑döngü (HITL) incelemesinden sonra otomatik birleştirme tetikler; daha düşük skorlar manuel analiz için bir bilet açar.

4. Bilgi Grafiği: Anlamsal Omurgayı Oluşturur

Çıkarılan tüm varlıklar, Neo4j üzerinde oluşturulan bir özellik grafiğinde tutulur. Önemli düğüm tipleri:

• Question (metin, satıcı, tarih)
• PolicyClause (id, sürüm, kontrol ailesi)
• Regulation (id, yargı, yürürlük tarihi)
• Evidence (tür, konum, güven)

Kenarlar “requires”, “covers” ve “conflicts‑with” ilişkilerini gösterir. Örnek sorgu:

MATCH (q:Question)-[:RELATED_TO]->(c:PolicyClause)
WHERE q.vendor = "Acme Corp" AND q.date > date("2025-01-01")
RETURN c.id, AVG(q.responseTime) AS avgResponseTime
ORDER BY avgResponseTime DESC
LIMIT 5

Bu sorgu, en çok zaman alan maddeleri ortaya çıkararak evrim servisine veri‑odaklı bir iyileştirme hedefi sunar.

5. İnsan‑İçinde‑Döngü (HITL) Yönetişimi

Otomasyon, tam özerklik anlamına gelmez. Procurize AI, üç HITL kontrol noktasını entegre eder:

Arayüz, açıklanabilirlik widget’ları—kaynak vurguları, güven ısı haritaları ve etki tahminleri—sağlayarak karar vericilerin hızlı ve bilinçli seçimler yapmasını destekler.

6. Gerçek Dünya Etkisi: Erken Adaptasyon Ölçütleri

Önde gelen bir fintech, sürekli öğrenme döngüsünü aktif hale getirdikten sonra satıcı entegrasyon süresinde %70 azalma ve %95 denetim geçme oranı elde etti.

7. Güvenlik ve Gizlilik Garantileri

• Zero‑trust veri akışı: Tüm hizmetler arası iletişim mTLS ve JWT‑tabanlı kapsamlarla korunur.
• Differential privacy: Toplu geri bildirim istatistiklerine bireysel satıcı verilerini korumak için gürültü eklenir.
• Değişmez defter: Politika değişiklikleri, SOC 2 Type II gereksinimlerini karşılayan blokzincir destekli bir deftere kaydedilir.

8. Döngüyü Başlatma

1. **“Feedback Engine”**i Procurize AI yönetim konsolunda etkinleştirin.
2. Anket kaynaklarınızı bağlayın (ör. ShareGate, ServiceNow, özel API).
3. İlk veri alımını çalıştırın ve bilgi grafiğini doldurun.
4. HITL politikalarını yapılandırın – otomatik birleştirme için güven eşiklerini belirleyin.
5. “Policy Evolution Dashboard”’u izleyerek canlı ölçütleri takip edin.

Ayrıntılı adım‑adım kılavuz resmi belgelerde bulunabilir: https://procurize.com/docs/continuous-learning-loop.

9. Gelecek Yol Haritası

Bu geliştirmeler, döngüyü reaktiften proaktife taşıyarak, kuruluşların regülasyon değişikliklerini satıcıların bile sormasını beklemeden öngörmelerini sağlayacak.

10. Sonuç

Sürekli öğrenme döngüsü, tedarikçi anketlerini statik bir uyumluluk yükünden dinamik bir politika zekâsı kaynağına dönüştürüyor. RAG, anlamsal bilgi grafikleri ve HITL yönetişimini birleştirerek, Procurize AI güvenlik ve hukuk ekiplerini düzenlemelerin önünde tutar, manuel çabayı azaltır ve denetlenebilir, gerçek‑zaman uyumluluğu kanıtlar.

Anketleriniz politikalarınıza öğretsin mi?
Ücretsiz denemenizi başlatın ve uyumluluğunuzun otomatik olarak nasıl evrildiğini izleyin.