Contract Templates Made Easy – No Lawyers Needed

yaml

sitemap: changefreq: yearly priority: 0.5 categories:

AI in Legal
Contract Management
Enterprise Solutions tags:
Knowledge Graph
Legal Intelligence
Contract Analytics type: article title: Yapay Zekayı Kullanarak Kurumsal Hukuki Zeka İçin Sözleşme Bilgi Grafiği Oluşturma description: Yapay zekâ destekli bilgi grafiklerinin, sözleşme verilerini işletmeler için uygulanabilir hukuki zekâya nasıl dönüştürdüğünü keşfedin. breadcrumb: Contract Knowledge Graph index_title: Yapay Zekayı Kullanarak Kurumsal Hukuki Zeka İçin Sözleşme Bilgi Grafiği Oluşturma last_updated: Nov 10, 2025 article_date: 2025.11.10 brief: Bu makale, sözleşme bilgi grafiği kavramını inceliyor, LLM‑ler ve NLP gibi modern yapay zeka tekniklerinin milyonlarca maddeyi nasıl alıp birbirine bağlayabildiğini açıklıyor ve büyük organizasyonlarda hukuki risk analizi, uyum izleme ve stratejik karar‑alma süreçlerini güçlendiren bir grafiği inşa etme, dağıtma ve ölçeklendirme adımlarını gösteriyor.


# Yapay Zekayı Kullanarak Kurumsal Hukuki Zeka İçin Sözleşme Bilgi Grafiği Oluşturma

Günümüz büyük şirketleri **NDA**’lar, **SLA**’lar, **DPA**’lar, ortaklık sözleşmeleri ve daha fazlasını kapsayan binlerce sözleşmeyi yönetiyor. Bu devasa hacim, kritik yükümlülüklerin, risk tetikleyicilerinin ve ticari koşulların yapısız PDF‑lerde ya da dağınık veri tabanlarında gömülü kaldığı *bilgi siloları* sorununu beraberinde getiriyor. Geleneksel sözleşme yönetim sistemleri arama ve temel meta veri etiketleme sunar, fakat sözleşme portföyü genelinde *semantik içgörü* sağlamaktan uzaktır.

Bir **sözleşme bilgi grafiği** (CKG), sözleşmeleri, maddeleri, tarafları ve yükümlülükleri birbirine bağlı düğümler olarak temsil ederek bu sınırlamayı ortadan kaldırır. Modern **AI** [Artificial Intelligence](https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence) ve **NLP** [Natural Language Processing](https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing) teknikleriyle birleştirildiğinde, CKG canlı bir hukuki zeka katmanına dönüşür; karmaşık sorguları yanıtlayabilir, uyum boşluklarını tespit edebilir ve herhangi bir sözleşme değişikliğinin yayılma etkisini tahmin edebilir.

Aşağıda AI‑destekli bir CKG’nin mimarisini, veri boru hatlarını ve gerçek dünya kullanım senaryolarını inceliyor ve sözleşme depolarını stratejik bir varlığa dönüştürmek isteyen organizasyonlar için adım‑adım bir uygulama planı sunuyor.

## 1. Neden Bilgi Grafiği? İş Değeri Matrisi

| İş Hedefi | Geleneksel Yaklaşım | Bilgi Grafiği Avantajı |
|-----------|--------------------|------------------------|
| **Risk Önceliklendirme** | Yüksek riskli maddelerin manuel incelenmesi | Yeni risk göstergelerinin anında yayılmasıyla tüm sözleşmelerde küresel risk puanlaması |
| **Uyum İzleme** | Sözleşme başına statik kontrol listeleri | Gerçek zamanlı ihlalleri işaretleyen, kural‑temelli sürekli uyum katmanı |
| **Stratejik Müzakere** | Sınırlı kıyaslama verisi | Maddeler, fiyatlandırma ve yenileme döngülerinin sözleşmeler arası karşılaştırması |
| **Operasyonel Verimlilik** | Belge‑belge çalışma akışı | Yenileme uyarıları, ek madde önerileri gibi tetik‑temelli otomatik eylemler |

CKG, “**GDPR** veri aktarım yükümlülüklerini içeren ve **yüksek risk** puanlı satıcılarla ilişkili tüm maddeleri göster” gibi **üretken sorgu** yeteneklerini sağlar. Cevap, bir anahtar kelime araması değil, grafik geçişiyle elde edilir; bu da bağlam‑bilinçli ve kesin sonuçlar verir.

## 2. AI‑Destekli Sözleşme Bilgi Grafiğinin Temel Bileşenleri

```mermaid
graph LR
    subgraph Ingestion
        A["Raw Contracts (PDF/Word)"]
        B["OCR & Text Extraction"]
        C["Clause Segmentation"]
    end
    subgraph Enrichment
        D["NLP Entity & Relation Extraction"]
        E["LLM‑Based Clause Classification"]
        F["Semantic Embedding Generation"]
    end
    subgraph Storage
        G["Graph DB (Neo4j / JanusGraph)"]
        H["Vector Store (FAISS / Milvus)"]
    end
    subgraph Applications
        I["Risk Scoring Engine"]
        J["Compliance Dashboard"]
        K["Negotiation Assistant"]
    end

    A --> B --> C --> D --> G
    D --> E --> G
    E --> F --> H
    G --> I
    G --> J
    H --> K

Mermaid sözdizimi gereği tüm düğüm etiketleri çift tırnak içinde.

2.1 Alım Katmanı

OCR & Metin Çıkarma: Taranmış PDF’leri Tesseract ya da Azure Form Recognizer gibi araçlarla dönüştürün.
Madde Bölütleme: RegEx kalıpları ve denetimli ML modelleriyle sözleşmeleri hiyerarşik bölümlere (Madde → Alt‑madde) ayırın.

2.2 Zenginleştirme Katmanı

Varlık & İlişki Çıkarma: Transformer‑tabanlı modeller (ör. spaCy’nin NER pipeline’ı, hukuk veri setiyle ince ayar) kullanarak taraflar, tarihler, yargı bölgeleri ve yükümlülük tiplerini belirleyin.
Madde Sınıflandırması: LLM  Large Language Model istemleriyle her maddeyi bir taksonomiye (gizlilik, tazminat, veri‑işleme vb.) atayın.
Semantik Gömme (Embedding): Cümle‑seviye gömmeler üretin (ör. OpenAI’nin text‑embedding‑ada‑002) benzerlik aramaları ve kümelendirme için.

2.3 Depolama Katmanı

Graf Veri Tabanı: Varlıkları düğüm, ilişkileri kenar (yükümlendirir, referans verir, değiştirir) olarak saklayın. Neo4j’in Cypher sorgu dili zengin geçişler sunar.
Vektör Mağazası: Gömme vektörlerini en yakın komşu sorguları için saklayın; “benzer maddeleri bul” özelliklerini destekler.

2.4 Uygulama Katmanı

Risk Puanlama Motoru: Kural‑tabanlı risk matrislerini grafik‑merkezlilik ölçütleri (ör. betweenness) ile birleştirerek yüksek‑etki yükümlülükleri öne çıkarır.
Uyum Panosu: Regülasyon kapsamını görsel ısı haritası olarak gösterir (ör. GDPR, CCPA, ESG).
Müzakere Asistanı: Benzer sözleşmelerdeki geçmiş maddelere dayanarak gerçek‑zamanlı öneriler sunar.

3. Boru Hattını Oluşturma: Pratik Bir Yol Haritası

Adım 1 – Veri Toplama & Normalizasyon

Mevcut sözleşme depolarından (Contractize.app, SharePoint, bulut depoları) tüm dosyaları dışa aktarın.
Dosya adlandırmasını standartlaştırın: YYYYMMDD_SozlesmeTipi_TarafA_TarafB.pdf.

Adım 2 – Metin Çıkarma & Ön‑işleme

OCR uygulanmayan PDF’lerde OCR çalıştırın.
Çıkarılan metni temizleyin (başlık/altbilgi kaldırma, boşlukları normalize etme).
Ham metni ve meta veriyi bir ara klasörde (örn. AWS S3) saklayın.

Adım 3 – Madde Tespiti

import re
def split_into_clauses(text):
    pattern = r'(?m)^\s*\d+\.\s+.*?(?=\n\d+\.|$)'
    return re.findall(pattern, text, flags=re.DOTALL)

“Section 1.2.1” gibi alan‑özel kalıplarla RegEx’i ince ayar yapın.
Her maddeyi benzersiz bir kimlikle kalıcılaştırın.

Adım 4 – AI Zenginleştirme

NER ince ayarı: Hugging Face’den bert-base-legal modelini 5 bin madde üzerindeki etiketli veri setiyle eğitin.

LLM sınıflandırma: İstem şablonu:

Aşağıdaki maddeyi aşağıdaki kategorilerden birine sınıflandırın: Gizlilik, Sorumluluk, Veri‑İşleme, Ödeme, Fesih, Diğer.
Madde: """<madde metni>"""
Sadece kategoriyi döndür.

Çıkarılan varlıklar ve sınıflandırmaların grafik düğümleri olarak saklanmasını sağlayın.

Adım 5 – Graf Oluşturma

MERGE (c:Contract {id: $contract_id, type: $type})
MERGE (cl:Clause {id: $clause_id, text: $text, category: $category})
MERGE (c)-[:HAS_CLAUSE]->(cl)

Belirlenen her varlık için:

MERGE (p:Party {name: $party_name})
MERGE (cl)-[:REFERS_TO]->(p)

Adım 6 – Gömme Endeksleme

Gömme üretimi:

import openai
emb = openai.Embedding.create(input=clause_text, model="text-embedding-ada-002")['data'][0]['embedding']

FAISS’e ekleme:

index.add(np.array([emb]))
metadata.append({'clause_id': clause_id})

Adım 7 – Risk & Uyum Kuralları

Drools ya da özel Python mantığıyla şu kuralları değerlendirin:

Yasaklı madde varlığı (ör. “sınırsız sorumluluk”).
AB tarafları için zorunlu veri‑koruma hükmünün eksikliği.
Çelişkili maddeler (ör. münhasır yargı vs. tahkim).
Bulguları grafa :HAS_RISK kenarları ve şiddet puanları olarak geri gönderin.

Adım 8 – Görselleştirme & Tüketim

React tabanlı bir ön‑yüz oluşturun; Neo4j’e GraphQL ile bağlanın.
Cytoscape.js ile interaktif grafik keşfi sağlayın.
Contractize.app panosuna uyarı ve eylem maddelerini entegre edin.

4. Gerçek Dünya Kullanım Senaryoları

4.1 Sözleşme Çapında Yükümlülük Haritalaması

Bir çok uluslu şirket, Veri İşleme Sözleşmesi (DPA) değişikliğinin alt‑tedarikçi sözleşmelerini nasıl etkilediğini anlamak istedi. (:Contract)-[:HAS_CLAUSE]->(:Clause)-[:REFERS_TO]->(:Obligation) kenarlarını izleyerek, ekip 12 sözleşme içinde 37 bağımlı maddeyi tespit etti ve otomatik olarak taslak ek sözleşmeler oluşturdu.

4.2 ESG Madde Denetimi

Yatırımcılar, tüm tedarikçi sözleşmelerinde ESG‑özel sürdürülebilirlik maddelerinin bulunduğunu kanıtlamak istiyordu. CKG’nin uyum sorgusu, ESG kapsama ısı haritası döndürdü; 22 sözleşmenin gerekli maddeyi içermediği belirlendi ve benzer sözleşmelerden önerilen şablon maddeler sunuldu.

4.3 AI‑Destekli Müzakere

Yüksek değerli bir SaaS müzakeresinde sistem, karşılaştırılabilir sözleşmelerdeki en uygun sorumluluk sınırlama dilini buldu ve önerdi; bu sayede müzakere süresi %30 azaldı.

5. Yönetişim, Güvenlik ve Ölçeklenebilirlik

Alan	En İyi Uygulama
Veri Gizliliği	Kişisel Tanımlanabilir Bilgileri (PII) alım sırasında maskelen; graf DB’de rol‑bazlı erişim kontrolü (RBAC) uygulan.
Model Yönetişimi	LLM istemleri ve ince ayar ağırlıkları sürüm kontrolünde; sınıflandırma kararları için denetim izleri tut.
Ölçeklenebilirlik	İş birimi ya da coğrafyaya göre grafı böl; Neo4j‑un AuraDS dağıtık işleme yeteneklerini kullan; yoğun vektör benzerliği için GPU‑destekli düğümler ayır.
Uyum	Depolamayı ISO 27001 ve SOC 2 standartlarıyla hizala; graf sorgularından doğrudan dışa aktarılabilir uyum raporları üret.

6. Başarı Ölçütleri

Hassasiyet/Recall: Madde sınıflandırmasında %90 + hedefi.
İçgörüye Erişim Süresi: Haftalıklardan dakikalar‑a düşürme.
Risk Maruziyet Skoru: Düzeltme döngülerinden sonra azalma.
Kullanıcı Benimseme Oranı: Hukuk ekibinin %70 + müzakere asistanını kullanması.

Analistlerin hatalı sınıflandırmaları düzeltip modelin yeniden eğitildiği sürekli geri besleme döngüsü, CKG’nin değişen regülasyonlar ve iş öncelikleriyle evrilmesini sağlar.

7. Başlangıç İçin Hızlı‑Başlat Kontrol Listesi

Pilot Kapsamı – Yüksek riskli bir sözleşme türü seçin (ör. DPA).
Veri Hazırlığı – 200‑300 sözleşmeyi dışa aktarın ve OCR çalıştırın.
Model Seçimi – Hukuk‑özel BERT’i NER için ince ayar yapın.
Graf Kurulumu – Neo4j Sandbox dağıtın; şemayı tanımlayın.
Kanıt‑Konsept – “GDPR‑ile ilgili tüm yükümlülükleri bul” sorgusunu oluşturun.
İterasyon – Taksonomiyi genişletin, Contractize.app UI‑siyle entegrasyon ekleyin, risk kurallarını kapsayın.

Odaklı bir pilot, organizasyonların 3‑4 ay içinde yatırım getirisi (ROI) göstermesini ve çözümü kurumsal ölçekte genişletmesini mümkün kılar.

Ayrıca Bakınız

Legal Technology Review: “Knowledge Graphs in Contract Management” (2024) – https://www.legaltechreview.com/knowledge-graphs
Harvard Business Review: “AI‑Enhanced Legal Operations” – https://hbr.org/2023/09/ai-enhanced-legal-operations
Gartner: “Top Strategies for Enterprise Contract Analytics” – https://www.gartner.com/en/documents/contract-analytics‑2025

Ürünler

İş ortaklarımız

Hakkımızda

Kullanıcı adı