---
sitemap:
  changefreq: yearly
  priority: 0.5
categories:
  - Compliance Automation
  - AI Applications
  - SaaS Solutions
  - Vendor Management
tags:
  - AI Automation
  - Security Questionnaires
  - Knowledge Graph
  - Real Time Collaboration
type: article
title: Procurize AI Motoru Gerçek Zamanlı Uyarlamalı Anket Otomasyonunu Sağlıyor
description: Procurize’ın AI motorunun güvenlik anketlerini gerçek zamanlı otomatikleştirdiğini, değişen politikalara uyum sağladığını ve uyumluluk verimliliğini artırdığını öğrenin.
breadcrumb: Uyarlamalı Anket Otomasyonu
index_title: Procurize AI Motoru Gerçek Zamanlı Uyarlamalı Anket Otomasyonunu Sağlıyor
last_updated: Pazar, Oct 26, 2025
article_date: 2025.10.26
brief: |
  Modern uyumluluk ortamı hız, doğruluk ve uyarlanabilirlik talep ediyor. Procurize’ın AI motoru, dinamik bir bilgi grafiğini, gerçek‑zamanlı işbirliği araçlarını ve politika‑tabanlı çıkarımı birleştirerek manuel güvenlik anketi iş akışlarını sorunsuz, kendini optimize eden bir sürece dönüştürüyor. Bu makale, mimariyi, uyarlamalı karar döngüsünü, entegrasyon kalıplarını ve platformu SaaS satıcıları, güvenlik ekipleri ve hukuk departmanları için bir oyun‑değiştirici yapan ölçülebilir iş sonuçlarını derinlemesine inceliyor.  
---

# Gerçek‑Zamanlı Uyarlamalı Anket Otomasyonu ile Procurize AI Motoru

Güvenlik anketleri, satıcı risk değerlendirmeleri ve uyumluluk denetimleri uzun süredir teknoloji şirketleri için bir darboğaz olmuştur. Ekipler, kanıtları bulmak için sayısız saat harcar, aynı yanıtları birden çok formda yeniden yazar ve düzenleyici ortam değiştiğinde politikaları manuel olarak günceller. **Procurize**, **gerçek‑zamanlı uyarlamalı bir AI motoru** ile **semantik bir bilgi grafiği**ni birleştirerek bu sorunu çözer; motor, her etkileşimden, her politika değişikliğinden ve her denetim sonucundan sürekli öğrenir.

Bu makalede şu konulara değineceğiz:

1. Uyarlamalı motorun temel bileşenlerini açıklamak.  
2. **Politika‑tabanlı çıkarım döngüsü**nin statik belgeleri yaşayan yanıtlara nasıl dönüştürdüğünü göstermek.  
3. REST, webhook ve CI/CD pipeline’ları kullanarak pratik bir entegrasyon örneği yürütmek.  
4. Performans ölçütleri ve ROI hesaplamalarını sunmak.  
5. Federated bilgi grafikleri ve gizlilik‑koruyucu çıkarım gibi gelecekteki yönleri tartışmak.

---

## 1. Temel Mimari Sütunlar

```mermaid
graph TD
    "Kullanıcı Arayüzü" --> "İşbirliği Katmanı"
    "İşbirliği Katmanı" --> "Görev Orkestratörü"
    "Görev Orkestratörü" --> "Uyarlamalı AI Motoru"
    "Uyarlamalı AI Motoru" --> "Semantik Bilgi Grafiği"
    "Semantik Bilgi Grafiği" --> "Kanıt Deposu"
    "Kanıt Deposu" --> "Politika Kayıt Defteri"
    "Politika Kayıt Defteri" --> "Uyarlamalı AI Motoru"
    "Harici Entegrasyonlar" --> "Görev Orkestratörü"

Geri bildirim döngüsü, motorun uyarlanabilirliğini sağlayan temel öğedir: bir politika değiştiğinde, Politika Kayıt Defteri bir değişim olayı yayar ve bu olay Görev Orkestratörü üzerinden geçer. AI motoru mevcut yanıtları yeniden puanlar, güven eşiğinin altında kalanları işaretler ve hızlı onay ya da düzeltme için gözden geçiricilere sunar. Zamanla, modelin pekiştirmeli öğrenme bileşeni bu düzeltme kalıplarını içselleştirir ve benzer gelecek sorgular için güveni artırır.

2. Politika‑tabanlı Çıkarım Döngüsü

Çıkarım döngüsü beş belirli aşamaya ayrılabilir:

1. Tetikleme Algılama – Yeni bir anket ya da politika değişikliği olayı gelir.
2. Bağlamsal Getirme – Motor, bilgi grafiğinden ilgili kontrolleri, varlıkları ve önceki kanıtları sorgular.
3. LLM Üretimi – Alınan bağlam, politika kuralı ve spesifik soru bir prompt içinde birleştirilir.
4. Güven Skorlama – Model 0‑1 arası bir güven skoru döndürür. 0.85’in altında kalan yanıtlar otomatik olarak bir insan inceleyicisine yönlendirilir.
5. Geri Bildirim Entegrasyonu – İnsan düzenlemeleri kaydedilir ve pekiştirmeli öğrenme ajanı politika‑bilinçli ağırlıklarını günceller.

2.1 Prompt Şablonu (Örnek)

Sen bir AI uyumluluk asistanısın.  
Politika: "{{policy_id}} – {{policy_description}}"  
Bağlam: {{retrieved_evidence}}  

Soru: {{question_text}}  

Politikayı karşılayan kısa bir yanıt ver ve kullanılan kanıt kimliklerini belirt.

2.2 Güven Skorlama Formülü

[ \text{Güven} = \alpha \times \text{İlgililikSkoru} + \beta \times \text{KanıtKapsamı} ]

• İlgililikSkoru – Soru gömme vektörü ile getirilen bağlam gömme vektörleri arasındaki kosinüs benzerliği.
• KanıtKapsamı – İstenen kanıt öğelerinin başarılı şekilde atıf yapılan oranı.
• α, β – Ayarlanabilir hiper‑parametreler (varsayılan α = 0.6, β = 0.4).

Güven yeni bir düzenleyici maddeden dolayı düşerse, sistem yanıtı güncellenmiş bağlamla otomatik olarak yeniden üretir, iyileştirme süresini dramatik şekilde kısaltır.

3. Entegrasyon Şeması: Kaynak Kontrolden Anket Teslimine

Aşağıda, bir SaaS ürününün CI/CD pipeline’ına Procurize’ı nasıl entegre edebileceğini gösteren adım‑adım bir örnek yer alıyor; böylece her sürüm otomatik olarak uyumluluk yanıtlarını günceller.

  sequenceDiagram
    participant Dev as Geliştirici
    participant CI as CI/CD
    participant Proc as Procurize API
    participant Repo as Politika Deposu
    Dev->>CI: Kod + güncellenmiş policy.yaml gönder
    CI->>Repo: Politika değişikliğini commit et
    Repo-->>CI: Onay
    CI->>Proc: POST /tasks (yeni anket çalışması)
    Proc-->>CI: Görev ID
    CI->>Proc: GET /tasks/{id}/status (poll)
    Proc-->>CI: Durum=COMPLETED, answers.json
    CI->>Proc: POST /evidence (derleme günlüklerini ekle)
    Proc-->>CI: Kanıt ID
    CI->>Müşteri: Anket paketini gönder

3.1 Örnek policy.yaml

policy_id: "ISO27001-A.9.2"
description: "Yetkili hesaplar için erişim kontrolü"
required_evidence:
  - type: "log"
    source: "cloudtrail"
    retention_days: 365
  - type: "statement"
    content: "Yetkili erişim çeyrek bazında incelenir"

3.2 API Çağrısı – Görev Oluşturma

POST https://api.procurize.io/v1/tasks
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <API_TOKEN>

{
  "questionnaire_id": "vendor-risk-2025",
  "policy_refs": ["ISO27001-A.9.2", "SOC2-CC6.2"],
  "reviewers": ["alice@example.com", "bob@example.com"]
}

Yanıt içinde task_id bulunur; CI işi bu kimliği izler ve durum COMPLETED olduğunda üretilen answers.json otomatik olarak talep eden satıcıya e‑posta ile gönderilir.

4. Ölçülebilir Fayda ve ROI

2024 Q3’te orta ölçekli bir SaaS firması yapılan bir vaka çalışması, SOC 2 denetimlerine yanıt süresinde %70 azalma ve lisans + uygulama maliyetleri sonrası $250k yıllık tasarruf sağlandığını gösterdi.

5. Gelecek Yönelimleri

5.1 Federated Bilgi Grafikleri

Veri sahipliği kuralları sıkı olan kuruluşlar, yerel alt‑grafikler barındırabilir ve kenar‑seviyesi meta verilerini Zero‑Knowledge Proof (ZKP) kullanarak global Procurize grafiğiyle senkronize edebilir. Böylece, ham belgeler açığa çıkmadan kuruluşlar arası kanıt paylaşımı mümkün olur.

5.2 Gizlilik‑Koruyucu Çıkarım

Model ince‑ayarında diferansiyel gizlilik uygulanarak AI motoru, özel güvenlik kontrollerinden öğrenebilir; fakat ağırlıklardan tek bir belgenin tersine mühendislik yapılması garanti edilir.

5.3 Açıklanabilir AI (XAI) Katmanı

Yakında gelecek XAI panosu, nedeni yürüme yolunu görselleştirecek: politika kuralı → getirilen düğümler → LLM prompt → üretilen yanıt → güven skoru. Bu şeffaflık, “insan‑anlaşılır” gerekçenin AI‑tabanlı uyumluluk beyanları için istenen denetim gereksinimlerini karşılamasını sağlar.

Sonuç

Procurize’ın gerçek‑zamanlı uyarlamalı AI motoru, geleneksel olarak reaktif ve belge‑ağır uyumluluk sürecini proaktif, kendini optimize eden bir iş akışına dönüştürüyor. Semantik bilgi grafiği, politika‑tabanlı çıkarım döngüsü ve sürekli insan‑içinde‑geribildirim bileşenlerini sıkı bir şekilde birleştirerek platform, manuel darboğazları ortadan kaldırıyor, politika kayması riskini azaltıyor ve ölçülebilir maliyet tasarrufları sağlıyor.

Bu mimariyi benimseyen kuruluşlar, daha hızlı anlaşma döngüleri, güçlendirilmiş denetim hazırlığı ve yenilikçi ürünleriyle ölçeklenen sürdürülebilir bir uyumluluk programı elde edecekler.

Bakınız Also

• Open Policy Agent (OPA) Documentation – Official Site