Yapay Zeka Destekli Sözleşme Sonucu Simülasyon Motoru

Sözleşme riski ve gelir tahminlerinin giderek veri‑odaklı hâle geldiği bir dünyada, işletmeler yalnızca sabit madde kütüphanelerinden daha fazlasına ihtiyaç duyar. Mürekkebin kurumasından önce herhangi bir sözleşme değişikliğinin finansal, operasyonel ve uyum sonuçlarını öngörebilen bir simülasyon motoru gerekir.

Bu makale, Yapay Zeka Destekli Sözleşme Sonucu Simülasyon Motoru (C‑OSE) – büyük dil modelleri (LLM), doğal dil işleme (NLP) ve öngörü analitiğini birleştiren bir çerçeve – şu sorulara yanıt verir:

• Sabit fiyatlı bir modeli, kullanım‑bazlı fiyatlandırma maddesine değiştirdiğimizde beklenen YG nedir?
• Hangi risk‑azaltma maddesi, yasal para cezalarına maruz kalmamızı en çok azaltır?
• Uzatılmış bir garanti süresi, önümüzdeki 24 ay içinde nakit akışını nasıl etkiler?

Bu kılavuzun sonunda, temel bileşenleri, veri gereksinimlerini ve risk‑bilinçli karar almayı sağlayan bir simülasyon motoru inşa etmek için adım‑adım uygulama planını öğreneceksiniz.

1. Neden Sözleşmeleri Simüle Ediyoruz?

Geleneksel sözleşme yönetimi uyumluluğa (şartları karşılıyor muyuz?) ve arama kolaylığına (madde X nerede?) odaklanır. Bunlar önemli olsa da sözleşmeleri statik belgeler olarak ele alır. Modern işletmeler ise dinamik “eğer‑nedir” sorularına yanıt arar:

C‑OSE, sözleşmeyi bir karar motoruna dönüştürerek sonuçları nicelleştirir ve:

• Veri‑destekli önerilerle daha hızlı anlaşma döngüleri.
• Risk‑düzeltilmiş YG hesaplamalarıyla yasal şartları finans hedefleriyle hizalama.
• Gerçekleşen sözleşmelerden sürekli öğrenme ve gelecek tahminlerinin iyileştirilmesi.

2. Temel Kavramlar ve Terminoloji

(Yönergeler kapsamında yalnızca beş kısaltma bağlantısı kullanıldı.)

3. Yüksek‑Seviye Mimari

Aşağıda C‑OSE mimarisini basitleştirilmiş bir Mermaid diyagramı olarak görebilirsiniz. Tüm düğüm etiketleri gereği çift tırnak içinde verilmiştir.

  graph TD
    "Contract Ingestion Layer" --> "Clause Extraction (NLP)"
    "Clause Extraction (NLP)" --> "Semantic Clause Graph"
    "Semantic Clause Graph" --> "Feature Engineering"
    "Feature Engineering" --> "Predictive Modeling Engine"
    "Predictive Modeling Engine" --> "Scenario Simulation Engine"
    "Scenario Simulation Engine" --> "Outcome Dashboard"
    "Outcome Dashboard" --> "Decision Feedback Loop"
    "Decision Feedback Loop" --> "Model Retraining Scheduler"

3.1 Bileşenlerin Açıklamaları

1. Contract Ingestion Layer – sözleşme PDF, DOCX veya JSON dosyalarını Contractize.app ya da herhangi bir DMS’ten çeker.
2. Clause Extraction (NLP) – LLM‑güçlü ayrıştırıcı, madde türünü, tarafları, yükümlülükleri ve parasal terimleri etiketler.
3. Semantic Clause Graph – maddeleri varlıklarla bağlayan bir bilgi grafiği (örn. “Hizmet Seviyesi” → “Uptime %”).
4. Feature Engineering – grafik ilişkilerini makine öğrenimi modelleri için sayısal özelliklere dönüştürür (madde uzunluğu, risk ağırlığı vb.).
5. Predictive Modeling Engine – tarihsel performans verileriyle eğitilmiş regresyon, sınıflandırma ve sağkalım‑analizi modellerinin topluluğu.
6. Scenario Simulation Engine – Monte‑Carlo veya deterministik motor, madde setleri üzerindeki eğer‑nedir değişikliklerini değerlendirir.
7. Outcome Dashboard – React + D3 ile inşa edilmiş etkileşimli UI, ROI, risk maruziyeti, nakit akışı ve KPI etkilerini senaryo bazında gösterir.
8. Decision Feedback Loop – kullanıcı seçimlerini, gerçek sözleşme sonuçlarını yakalar ve modelleri yeniden eğitmek için geri besler.

4. Veri Temelleri

4.1 Tarihsel Sözleşmeler

En az 1.000 gerçekleşmiş sözleşme ve bilinen sonuçları (gerçekleşen gelir, ödenen cezalar, yenileme oranları) toplanmalıdır. Gerekli alanlar:

4.2 Dış Sinyaller

• Sektör benchmark’ları (örn. ortalama SLA ihlal oranları).
• Makroekonomik göstergeler (enflasyon, döviz kurları).
• Regülasyon güncellemeleri (GDPR cezaları, HIPAA denetim trendleri).

4.3 Veri Kalitesi Kontrol Listesi

• KVK/CCPA gereği KİŞİSEL VERİLER kaldırılmalı.
• Para birimi ve tarih formatları standartlaştırılmalı.
• Madde taksonomisi, Contractize.app’in Madde Kütüphanesi ile uyumlu olmalı.

5. Simülasyon Motorunu Oluşturma

Adım 1: Madde Çıkarma

import openai

def extract_clauses(text):
    prompt = f"""
    Identify all distinct contractual clauses in the following agreement.
    Return JSON with fields: clause_type, parties, obligations, monetary_terms.
    """
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt + "\n\n" + text}]
    )
    return response.choices[0].message.content

İpucu: LLM’yi 2 k sözleşme üzerinden etiketlenmiş bir veri setiyle ince ayar (fine‑tune) yaparak doğruluğu artırın.

Adım 2: Semantik Grafiği Oluşturma

(Bu blok goat sözdizimini örnek gösterir; üretim ortamında Neo4j ya da JanusGraph kullanılabilir.)

Adım 3: Özellik Mühendisliği

• Sayısal: clause_amount, term_length_months, risk_weight.
• Kategorik (one‑hot): clause_type, jurisdiction, industry.
• Graf‑temelli: madde düğümünün merkezilik skoru, kümeleme katsayısı.

Adım 4: Model Eğitimi

YG tahmini için XGBoost regresörü, ceza olasılığı için Random Forest sınıflandırıcı kullanılabilir.

from xgboost import XGBRegressor
model = XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=300)
model.fit(X_train, y_train)

k‑katlı çapraz‑doğrulama (k=5) ile doğrulama yapın ve regresyon için RMSE, sınıflandırma için AUC‑ROC raporlayın.

Adım 5: Senaryo Üretimi

Bir senaryo matrisi oluşturun; her satır bir veya birden fazla madde parametresini değiştirir.

import numpy as np

def generate_scenarios(base_features, variations):
    scenarios = []
    for var in variations:
        new_feat = base_features.copy()
        new_feat.update(var)
        scenarios.append(new_feat)
    return np.array(scenarios)

Eğitilmiş modelleri her senaryoya uygulayarak tahmini YG, risk ve KPI değerlerini elde edin.

Adım 6: Monte‑Carlo Simülasyonu (Opsiyonel)

Sonuçlar stokastik bir bileşen (örn. ihlal olasılığı) taşıyorsa, her senaryo için 10 k yineleme yaparak güven aralıkları elde edin.

6. İçgörülerin Sunulması

6.1 Etkileşimli Gösterge Paneli

Önemli UI öğeleri:

• Kaydırıcı kontroller ile madde değerlerini (örn. fiyat artışı %) ayarlayın.
• Waterfall grafiği ile her maddenin YG katkısını görselleştirin.
• Risk ısı haritası – ihlal olasılığına karşı finansal etkiyi gösterir.

6.2 Dışa Aktarılabilir Raporlar

• PDF yönetici özeti, senaryo sıralaması ile birlikte.
• Finans ekiplerinin bütçeleme araçlarına besleyebileceği CSV veri çıktısı.

7. Gerçek Dünya Kullanım Senaryoları

8. Uygulama Kontrol Listesi

9. En İyi Uygulamalar & Tuzaklar

Yaygın Tuzaklar

• Aşırı uyum – dar bir sözleşme setine göre model eğitmek, genelleme yeteneğini azaltır.
• Dış faktörleri ihmal etmek – enflasyon, regülasyon değişiklikleri gibi verileri dışarıda bırakmak risk tahminlerini küçültür.
• Kara kutu yaklaşımı – motorun iç mantığı açıklanmadığında kullanıcılar sonuçları reddeder.
• Veri kalitesini göz ardı etmek – hatalı veya eksik veri, hatalı tahminlerin temelidir.

10. Gelecek Perspektifi

Sözleşme simülasyonunun bir sonraki dalgası şunları içerecek:

1. Üretken Madde Tasarımı – LLM’ler alternatif madde metinleri önerir, anında simülasyon tekrar çalışır.
2. Gerçek Zamanlı Piyasa Verileri – API’ler üzerinden canlı emtia fiyatları, döviz kurları ve yasal ücret endeksleri modele beslenir.
3. Şirketlerarası Bilgi Paylaşımı – Federated learning (dağıtık öğrenme) sayesinde firmalar ham sözleşme verilerini paylaşmadan modelleri ortak geliştirebilir.

Bu evrimin erken aşamasında konumlanarak, optimum anlaşmalar müzakere etme ve gelir koruma konusunda sürdürülebilir rekabet avantajı elde edersiniz.

11. Sonuç

Sözleşme Sonucu Simülasyon Motoru, statik anlaşmaları dinamik, veri‑odaklı varlıklara dönüştürür. LLM‑güçlü madde çıkarımı, bilgi grafiği ve öngörü modelleri birleştirilerek, sözleşme imzalanmadan önce en kritik “eğer‑nedir” sorularına yanıt verilir. Bu yol haritasını uygulamaya koyun, bir pilotla başlayın ve gerçek‑dünya geri bildirimleriyle iterasyon yapın. Elde edeceğiniz sonuç: daha hızlı anlaşmalar, artan YG ve ölçülebilir bir risk azalışı.