Gerçek Zamanlı Güvenlik Anketi Tamamlama için Dinamik Konuşma AI Koçu

Güvenlik anketleri—SOC 2, ISO 27001, GDPR, ve sayısız tedarikçi‑özel form—her B2B SaaS anlaşmasının kapı bekçileri konumundadır. Ancak süreç hâlâ acı verici derecede manuel: ekipler politika arar, yanıtları kopyala‑yapıştır yapar ve ifadeler üzerine saatler harcar. Sonuç? Geciken sözleşmeler, tutarsız kanıtlar ve uyumsuzluk riskinin gizli kalması.

Karşınızda Dinamik Konuşma AI Koçu (DC‑Coach), gerçek zamanlı, sohbet‑tabanlı bir asistan olarak katılımcıları her soruya yönlendirir, en ilgili politika parçacıklarını ortaya çıkarır ve yanıtları denetlenebilir bir bilgi tabanına göre doğrular. Statik yanıt kütüphanelerinin aksine, DC‑Coach önceki yanıtları sürekli öğrenir, düzenleyici değişikliklere uyum sağlar ve mevcut araçlarla (ticket sistemi, doküman depoları, CI/CD boru hatları) iş birliği yapar.

Bu makalede, neden bir konuşma AI katmanının anket otomasyonu için eksik bağlantı olduğunu inceleyecek, mimarisini parçalayacak, pratik bir uygulamadan geçirecek ve çözümün kurumsal ölçekte nasıl ölçeklendirileceğini tartışacağız.

1. Neden Bir Konuşma Koçu Önemli

Statik bir form doldurma görevini etkileşimli bir diyaloga dönüştürerek, DC‑Coach erken pilot verilerine göre ortalama yanıt süresini %40‑70 oranında azaltıyor (Procurize müşterilerinden alınan veriler).

2. Temel Mimari Bileşenler

Aşağıda DC‑Coach ekosisteminin yüksek seviyeli görünümü verilmiştir. Diyagram Mermaid sözdizimini kullanır; gereklilik olarak çift tırnaklı düğüm etiketlerini koruyun.

  flowchart TD
    User["Kullanıcı"] -->|Chat UI| Coach["Konuşma AI Koçu"]
    Coach -->|NLP & Intent Detection| IntentEngine["Niyet Motoru"]
    IntentEngine -->|Sorgu| KG["Bağlamsal Bilgi Grafiği"]
    KG -->|İlgili Politika / Kanıt| Coach
    Coach -->|Prompt LLM| LLM["Üretken LLM"]
    LLM -->|Taslak Yanıt| Coach
    Coach -->|Doğrulama Kuralları| Validator["Yanıt Doğrulayıcı"]
    Validator -->|Onay / İşaret| Coach
    Coach -->|Transkript Sakla| AuditLog["Denetlenebilir Kayıt Servisi"]
    Coach -->|Güncellemeleri İlet| IntegrationHub["Araç Entegrasyon Merkezi"]
    IntegrationHub -->|Ticketing, DMS, CI/CD| ExistingTools["Mevcut Kurumsal Araçlar"]

2.1 Konuşma UI

• Web widget veya Slack/Microsoft Teams bot—kullanıcıların sorularını yazdığı ya da sesli gönderdiği arayüz.
• Zengin medya (dosya yükleme, satır içi parçacıklar) destekler; kullanıcıların kanıtları anlık paylaşmasını sağlar.

2.2 Niyet Motoru

• Cümle‑seviyesi sınıflandırma (örn. “Veri saklama politikası nedir?”) ve slot doldurma (“veri saklama süresi”, “bölge”) kullanır.
• Düşük gecikme için DistilBERT‑Finetune gibi bir transformer üzerine inşa edilmiştir.

2.3 Bağlamsal Bilgi Grafiği (KG)

• Düğümler Politikalar, Kontroller, Kanıt Varlıkları ve Düzenleyici Gereksinimleri temsil eder.
• Kenarlar “kapsar”, “gerektirir”, “güncelleyen” gibi ilişkileri kodlar.
• Neo4j veya Amazon Neptune gibi bir grafik veritabanı ve semantik gömüler ile bulanık eşleştirme sağlar.

2.4 Üretken LLM

• Retrieval‑Augmented Generation (RAG) modeli, alınan KG parçacıklarını bağlam olarak alır.
• Organizasyonun ton ve stil kılavuzuna uygun taslak yanıt üretir.

2.5 Yanıt Doğrulayıcı

• Kural‑tabanlı kontroller (örn. “bir politika kimliği referans göstermeli”) ve LLM‑tabanlı gerçek‑kontrol uygular.
• Eksik kanıt, çelişkili ifadeler veya yasal ihlaller işaretlenir.

2.6 Denetlenebilir Kayıt Servisi

• Tam konuşma transkriptini, alınan kanıt kimliklerini, model istemlerini ve doğrulama sonuçlarını saklar.
• Uyumluluk denetçileri her yanıtın ardındaki mantığı izleyebilir.

2.7 Araç Entegrasyon Merkezi

• Ticketing platformları (Jira, ServiceNow) için görev atama.
• Doküman yönetim sistemleri (Confluence, SharePoint) için kanıt versiyonlaması.
• CI/CD boru hatları politik güncellemelerinin yanıt üretimini nasıl etkilediğini tetikler.

3. Koçu Oluşturma: Adım‑Adım Kılavuz

3.1 Veri Hazırlığı

1. Politika Korpusunu Topla – Tüm güvenlik politikaları, kontrol matrisleri ve denetim raporlarını markdown veya PDF olarak dışa aktar.
2. Meta Veriyi Çıkar – OCR‑destekli bir ayrıştırıcı ile her belgeyi policy_id, regulation, effective_date gibi etiketlerle işaretle.
3. KG Düğümlerini Oluştur – Meta verileri Neo4j’ye yükle, her politika, kontrol ve düzenleme için düğüm yarat.
4. Gömüleri Üret – Cümle‑seviyesi gömüler (Sentence‑Transformers) hesapla ve benzerlik araması için vektör özelliği olarak sakla.

3.2 Niyet Motorunu Eğit

• 2 000 örnek kullanıcı ifadesi (örnek: “Parola yenileme sıklığımız nedir?”) etiketle.
• CrossEntropyLoss ile hafif bir BERT modelini ince ayar (fine‑tune) yap.
• FastAPI üzerinden 100 ms altı yanıt süresiyle dağıt.

3.3 RAG Boru Hattı İnşası

1. Al en iyi 5 KG düğümünü niyet ve gömme benzerliğine göre.
2. İstem Oluştur

   You are a compliance assistant for Acme Corp. Use the following evidence snippets to answer the question.
   Question: {user_question}
   Evidence:
   {snippet_1}
   {snippet_2}
   ...
   Provide a concise answer and cite the policy IDs.
   

3. Üret yanıtı OpenAI GPT‑4o veya kendi barındırdığın Llama‑2‑70B ile retrieval injection yöntemiyle.

3.4 Doğrulama Kuralları Motoru

JSON‑tabanlı politikalar tanımla, örnek:

{
  "requires_policy_id": true,
  "max_sentence_length": 45,
  "must_include": ["[Policy ID]"]
}

RuleEngine ile LLM çıktısını bu kısıtlamalara karşı kontrol et. Derin kontroller için yanıtı tekrar bir kritik‑düşünme LLM’ye “Bu yanıt ISO 27001 Annex A.12.4 ile tam uyumlu mu?” sorusunu sor ve güven skoruna göre hareket et.

3.5 UI/UX Entegrasyonu

• React + Botpress ya da Microsoft Bot Framework ile sohbet penceresini oluştur.
• Bir politika referans edildiğinde politika özetlerini gösteren kanıt önizleme kartları ekle.

3.6 Denetim & Kayıt

Her etkileşimi ekleme‑sadece‑log (örn. AWS QLDB) içinde sakla. İçerik:

• conversation_id
• timestamp
• user_id
• question
• retrieved_node_ids
• generated_answer
• validation_status

Uyumluluk görevlileri için arama yapılabilir bir gösterge tablosu sun.

3.7 Sürekli Öğrenme Döngüsü

1. İnsan İncelemesi – Güvenlik analistleri üretilen yanıtları onaylar ya da düzenler.
2. Geri Bildirim Toplama – Düzeltilen yanıtı yeni bir eğitim örneği olarak kaydet.
3. Periyodik Yeniden Eğitim – Her 2 hafta bir Niyet Motorunu ve LLM’i genişletilmiş veri kümesiyle yeniden eğit.

4. En İyi Uygulamalar & Dikkat Edilmesi Gerekenler

5. Gerçek Dünya Etkisi: Mini Vaka Çalışması

Şirket: SecureFlow (Seri C SaaS)
Sorun: Ayda 30’dan fazla güvenlik anketi, ortalama 6 saat anket başına.
Uygulama: DC‑Coach, Procurize’ın mevcut politika deposu üzerine dağıtıldı, Jira ile görev atama entegrasyonu kuruldu.

Sonuçlar (3‑ay pilot):

Koç ayrıca, yıllardır gözden kaçan 4 politika boşluğunu ortaya çıkardı ve proaktif bir iyileştirme planının başlatılmasını sağladı.

6. Gelecek Yönelimleri

1. Çok‑Modlu Kanıt Alma – Metin, PDF parçacıkları ve görsel OCR (örnek: mimari diyagramlar) birleştirerek KG’i zenginleştir.
2. Sıfır‑Atış Dil Genişletmesi – Global tedarikçiler için çok‑dilli LLM kullanarak anlık çeviri ve yanıt üret.
3. Federatif Bilgi Grafikleri – Ortak politik parçacıklarını gizlilik koruyarak partner şirketlerle paylaş, kolektif zekayı artır.
4. Tahminsel Anket Üretimi – Geçmiş verileri kullanarak yeni anketleri önceden doldur, koçu proaktif uyumluluk motoruna dönüştür.

7. Başlangıç Kontrol Listesi

• Tüm güvenlik politikalarını aranabilir bir depoya topla.
• Versiyonlu düğümlerle bağlamsal bir KG oluştur.
• Anket‑özel ifadeler için niyet algılayıcıyı ince ayar yap.
• RAG boru hattını uyumlu bir LLM ile kur.
• Düzenleyici çerçevelerle hizalı doğrulama kurallarını uygula.
• Sohbet UI’yi dağıt ve Jira/SharePoint ile entegre et.
• Denetlenebilir bir log deposuna günlük tut.
• Tek bir ekipte pilot çalıştır, geri bildirim topla, yineleme yap.

## Bakın Also

• NIST Cybersecurity Framework – Official Site
• OpenAI Retrieval‑Augmented Generation Guide (referans materyal)
• Neo4j Documentation – Graph Data Modeling (referans materyal)
• ISO 27001 Standard Overview (ISO.org)