AI Destekli Modüler Sözleşme Oluşturma Çoklu Anlaşma İş Akışları İçin

Bugünün aşırı bağlı iş ortamında, şirketler genellikle birkaç yasal aracı tek bir tutarlı belgeye paketlemeleri gerekir. Bir startup, NDA, Veri İşleme Anlaşması (DPA) ve Yazılım Lisans Anlaşmasını tek bir onboarding akışında imzalayabilir; çok uluslu bir şirket aynı proje için Ortaklık Anlaşması, Profesyonel Hizmet Anlaşması ve Tedarikçi Yönetim Anlaşmasına ihtiyaç duyabilir. Bu farklı şablonları manuel olarak bir araya getirmek hata yapmaya açıktır, yavaştır ve uyumluluk riskini büyük ölçüde artırır.

İşte AI Destekli Modüler Sözleşme Oluşturma—her maddeyi yeniden kullanılabilir, meta veri açısından zengin bir yapı taşı olarak ele alan jeneratif‑AI‑güdümlü bir motor. Contractize.app üzerinde halihazırda barındırılan madde kütüphanesinden yararlanarak motor, kullanıcıların iş bağlamı, yargı bölgesi ve risk toleransına göre doğru madde kombinasyonunu dinamik olarak seçer, uyarlamış ve birleştirir. Sonuç, çapraz‑yargı GDPR/CCPA gereksinimlerine saygı duyan, uygun SLA şartlarını yansıtan ve bir değişken değiştiğinde saniyeler içinde yeniden üretilebilen tek, uyumlu bir sözleşmedir.

Bu makale, kavramsal çerçeveyi, teknik mimariyi ve modüler sözleşme oluşturmayı hayata geçirmek için gerekli adım‑adım uygulama rehberini sunar. Şunları öğreneceksiniz:

1. AI‑dostu çekme için madde meta verilerini nasıl yapılandırılır.
2. Büyük dil modeli (LLM)ʼyi talep üzerine madde varyantları üretmeye yönlendiren prompt‑mühendisliği boru hattını nasıl kurarsınız.
3. Oluşturulan sözleşmeleri kural‑tabanlı ve LLM‑tabanlı risk kontrolleriyle nasıl doğrularsınız.
4. Sistemi Contractize.appʼin mevcut iş akışına (şablon kütüphanesi, e‑imza ve yenileme modülleri) nasıl entegre edersiniz.
5. Versiyon kontrolü ve denetlenebilirliği korurken çözümü birden çok anlaşma tipine nasıl ölçeklendirirsiniz.

1. Neden Modüler Oluşturma Geleneksel Şablonları Geride Bırakır?

Geleneksel sözleşme şablonları tek parçalıdır. Bir “ana hizmet sözleşmesi”, içinde her türlü maddayı barındırır; çoğu ise belirli bir anlaşma için alakasızdır. Bu durum şu sorunlara yol açar:

• Uzun belgeler – inceleyenler alakasız hükümler arasında zaman kaybeder.
• Daha yüksek değişiklik sıklığı – taraflar imzadan sonra sürekli madde ekleyip çıkarır, versiyon‑kontrol kâbusları yaratır.
• Uyumluluk kör noktaları – gizli çakışmalar (ör. bir NDA maddesinin bir DPA ile çelişmesi) manuel incelemede gözden kaçabilir.

Modüler oluşturma, sözleşmeleri statik PDF yerine birbirine bağlanabilir düğümlerin bir grafiği olarak görür. Her düğüm (madde) şu bilgileri taşır:

Kullanıcı bir dizi iş parametresi (sektör, veri‑türü, sözleşme değeri, yargı) sağladığında sistem bu grafiğe filtreli bir arama yapar ve sonuçları LLMʼe gönderir. LLM, madde meta verilerini içeren bir prompt ile beslenerek, bağlama uyan özel bir madde üretir; önceden tanımlı bağımlılıkları korur.

1.1 SEO Avantajı

Arama motorları, yapılandırılmış, veri‑zengin içeriği sever. Modüler grafiğin ayrıntılı bir diyagramını (aşağıdaki Mermaid diyagramı) yayınlayıp schema.org LegalService işaretlemesi ekleyerek sözleşme otomasyonu konusundaki uzmanlığınızı gösterirsiniz – düşük rekabetli, yüksek değerli bir niş. “AI modüler sözleşme oluşturma”, “çoklu anlaşma sözleşme üretimi”, “dinamik madde kütüphanesi” gibi anahtar kelimeler kullanın.

2. Mimari Şema

Aşağıda modüler oluşturma boru hattının yüksek seviyeli Mermaid diyagramı yer almaktadır.

  graph TD
    A["Kullanıcı Girişi\n(Anlaşma Parametreleri)"] --> B["Madde Meta Veri Deposu\n(Neo4j/Elastic)"]
    B --> C["Filtreleme Motoru\n(Mantık & Risk Filtreleri)"]
    C --> D["Prompt Oluşturucu\n(Şablon + Meta Veri)"]
    D --> E["LLM Üreteci\n(gpt‑4o)"]
    E --> F["Madde Taslağı\n(Sürümlü)"]
    F --> G["Risk & Çatışma Motoru\n(Kural + LLM İncelemesi)"]
    G --> H["Oluşturulan Sözleşme\n(Mermaid / PDF)"]
    H --> I["Contractize.app Entegrasyonu\n(e‑İmza, Yenileme)"]

2.1 Temel Bileşenler

3. Prompt Mühendisliği – Üretimin Kalp Atışı

İyi tasarlanmış bir prompt, yapılandırılmış meta veriyi doğal dil çıktısına bağlayan köprüdür. Aşağıda veri işleme gizlilik maddesi için örnek bir prompt verilmiştir.

You are a senior corporate lawyer drafting a clause for a Data Processing Agreement (DPA) in the EU.  
Context:
- Jurisdiction: "EU‑Germany"
- Data type: "personal health data"
- Risk level: "High"
- Dependencies: ["Security Standards Clause", "Breach Notification Clause"]
- Existing clause excerpt: "{{clause_text}}"   // from the store

Task:
Rewrite the clause to align with GDPR Art. 28, incorporate the required security measures, and reference the dependent clauses. Keep the language concise (max 120 words) and use British English.

Output only the final clause, no explanations.

Ana teknikler:

• Açık rol (“senior corporate lawyer”) LLM’nin tonunu belirler.
• Yapılandırılmış bağlam (meta veriler) ana‑değer çiftleri olarak eklenir.
• Kısıtlamalar (kelime sınırı, dil varyantı) çıktının öngörülebilirliğini sağlar.
• Bağımlılık ipucu LLM’nin ilgili maddelere atıfta bulunmasını garanti eder.

4. Risk & Çatışma Tespiti

Güçlü bir LLM’ye rağmen madde çakışması ve yasal görmezden gelme risklerine karşı önlem alınmalıdır. Karma motor iki aşamada çalışır:

1. Kural‑Tabanlı Aşama – Katı kısıtlamaları tarar (örn. “AB içinde veri dışa aktarım maddesi yok”).
2. LLM İnceleme Aşaması – Hukuki bir veri kümesiyle ince ayar yapılmış bir sınıflandırma modeli, belirsiz ifadeleri, eksik referansları veya “sınırsız sorumluluk” gibi tehlikeli terimleri işaretler.

Bir çatışma tespit edilirse sistem şu çözümleri sunar:

• Otomatik ayar – Örneğin “sorumluluk sınırlaması” paragrafı eklenir.
• Bilet oluşturma – Contractize.app iş akışında yasal inceleme için bir görev yaratılır.

Tüm değişiklikler versiyon hashiyle kaydedilir; bu sayede iç yönetişim ve dış denetçiler için değişmez bir denetim izi sağlanır.

5. Contractize.app Entegrasyonu

5.1 API Uç Noktaları

5.2 UI Akışı

1. Anlaşma Oluşturma – Kullanıcı bir sihirbaz (değer, taraflar, yargı) doldurur.
2. Madde Önizlemesi – Sistem, her madde oluşturuldukça canlı önizleme gösterir.
3. Risk Panosu – Madde risk seviyelerinin renk‑kodlu ısı haritası.
4. e‑İmza – Onaylandıktan sonra sözleşme Contractize.app’un e‑imza modülüne yönlendirilir.
5. Yenileme Kancası – Yenileme zamanında sistem, güncellenmiş parametrelerle (ör. artan sözleşme değeri) yeniden çalışır ve güncellenmiş bir sözleşme önerir.

6. Birden Çok Anlaşma Tipinde Ölçekleme

Modüler yaklaşım, karmaşık sözleşme kombinasyonları gerektiğinde parlayıcıdır. Örneğin bir ortak girişim aşağıdakileri birleştirebilir:

• NDA (gizlilik)
• Ortaklık Anlaşması (yönetim)
• Profesyonel Hizmet Anlaşması (hizmet kapsamı)
• Veri İşleme Anlaşması (gizlilik)

Sistem her birini bir alt‑graf olarak ele alır ve küresel bağımlılık çözücüsü ile birleştirir. Çatışma tespiti, her alt‑graf bağımsız doğrulandıktan sonra nihai birleştirme yapılınca doğrusal olarak ölçeklenir.

6.1 Git ile Versiyon Kontrolü

Her madde sürümü, özel bir depodaki Git blobu olarak saklanır. Bir madde güncellendiğinde (ör. GDPR’da yapılan değişiklik), yeni bir commit oluşturulur ve bu maddeyi kullanan aktif sözleşmeler otomatik olarak yeniden oluşturulur. Böylece sürekli uyumluluk sağlanır; manuel müdahale gerekmez.

7. Başarıyı Ölçme – İzlenmesi Gereken KPI’lar

Bu metrikleri Contractize.app’un analiz panosunda izlemek, ROI‑yi somutlaştırır ve prompt ile kural setlerini ince ayar yapmanıza yardımcı olur.

8. Gelecek Geliştirmeler

• Akıllı Madde Yerelleştirme – LLM çeviri modelleriyle maddeleri birden çok dile üretirken yasal nüans korunur.
• Blockchain Sabitleme – Madde hash’lerini kamuya açık bir deftere kaydederek değiştirilemezliği kanıtlayın (yüksek değerli birleşme‑satın alma sözleşmeleri için faydalı).
• Kendini Öğrenen Risk Motoru – Yeni tespit edilen çatışmalarla LLM inceleme modelini sürekli yeniden eğitin; sistemi yaşayan bir hukuk uzmanına dönüştürün.

9. Başlangıç – 5 Adımlı Eylem Planı

1. Mevcut Maddeleri Kataloglayın – Tüm mevcut şablonları madde meta veri deposuna dışa aktarın; yargı, risk ve bağımlılık etiketlerini ekleyin.
2. Prompt Oluşturucuyu Kurun – Yukarıdaki Jinja2 şablonunu uygulayın; her meta veri alanı için yer tutucular ekleyin.
3. LLM Servisini Dağıtın – OpenAI veya Anthropic API anahtarlarını kaydedin; bütçe kontrolü için token‑başına maliyet izleme ayarlayın.
4. Contractize.app ile Entegre Edin – Sağlanan API uç noktalarını kullanın; UI sihirbazını oluşturma hizmetine bağlayın.
5. Pilot Çalıştırın – Düşük riskli bir sözleşme tipi (ör. NDA + DPA) seçin; KPI’ları ölçün. Prompt ve kuralları hedeflere ulaşana kadar iyileştirin.

Bu yol haritasını izleyerek, statik, monolitik sözleşmelerden dinamik, AI‑güdümlü bir sözleşme ekosistemine geçiş yapabilir; işletmenizin büyümesine ve düzenleyici değişikliklere hızlı uyum sağlamasına yardımcı olursunuz.

10. Sonuç

AI‑destekli modüler sözleşme oluşturma, sözleşme yaşam döngüsünü belge‑odaklı bir süreçten veri‑odaklı, akıllı bir iş akışına dönüştürür. Maddeleri yeniden kullanılabilir düğümler olarak ele alıp, LLM’leri talep üzerine özelleştirme için kullanıp, sıkı risk kontrolleriyle birleştirerek, kuruluşlar taslak süresini, hukuki harcamaları önemli ölçüde azaltabilir ve çoklu anlaşma tipleri arasında neredeyse gerçek zamanlı uyumluluğa ulaşabilir. Contractize.app gibi platformlarla bütünleştirildiğinde, teknoloji sadece sözleşme operasyonlarınızı geleceğe hazırlamakla kalmaz, aynı zamanda düzenleyici ortamda rekabet avantajı da sağlar.

Ayrıca Bakınız

• ISO/IEC 27001 – Bilgi Güvenliği Yönetim Sistemi
• AB Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) – Resmi Metin

Kısaltmalar: AI, SLA, GDPR, DPA, BAA