YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ ADLİ MUHASEBE UYGULAMALARI: KAVRAMSAL BİR ÇERÇEVE

Abstract

Günümüzde hızla dijitalleşen finansal sistemler, beraberinde karmaşık dolandırıcılık yöntemlerini, vergi kaçakçılığını ve kara para aklama faaliyetlerini de getirmiştir. Bu gelişmeler, geleneksel muhasebe ve denetim yöntemlerinin tek başına yetersiz kalmasına neden olmuş; bu bağlamda, adli muhasebe disiplini daha da önem kazanmıştır. Bu çalışma, yapay zekâ teknolojilerinin adli muhasebe uygulamalarındaki kullanım alanlarını incelemeyi, bu teknolojilerin sunduğu avantajları ve sınırlılıkları ortaya koymayı amaçlamaktadır. Çalışmada, yapay zekâ teknolojilerinin adli muhasebe alanındaki kullanım potansiyeli incelenerek, bu teknolojilerin dolandırıcılık tespiti, finansal analiz ve denetim süreçlerine entegrasyonuna yönelik kavramsal bir çerçeve sunulmaya çalışılmıştır. Ayrıca, araştırmada nitel araştırma yöntemlerinden içerik analizi yöntemi ile literatür taraması ve sektörel kaynaklardan elde edilen veriler, belirlenen tematik başlıklar (veri analitiği, doğal dil işleme, siber adli muhasebe, blockchain, otomatik denetim sistemleri, kara para aklama ve vergi kaçırma ile mücadele) altında incelenmiştir. Veriler, hem açıklayıcı metinlerle hem de tablolar yardımıyla tematik olarak sınıflandırılmış ve yapay zekâ araçlarının adli muhasebe bağlamındaki işlevsel katkıları somut örneklerle ortaya konulmuştur. Bununla birlikte çalışma kapsamında yapay zekâ destekli adli muhasebe uygulamalarının getirdiği yenilikler, karşılaşılan etik ve teknik zorluklar ile mesleki yeterlilik gereklilikleri değerlendirilmiş, gelecekteki araştırmalara ve uygulamalara yön verecek teorik bir temel oluşturulması hedeflenmiştir.

Keywords

• Adli Muhasebe
• Yapay Zeka
• Teknolojik Yöntemler

AI-SUPPORTED FORENSIC ACCOUNTING APPLICATIONS: A CONCEPTUAL FRAMEWORK

Abstract

In the contemporary era, the rapid digitalisation of financial systems has given rise to sophisticated fraudulent methods, tax evasion, and money laundering activities. These developments have rendered traditional accounting and auditing methods inadequate in isolation, thus accentuating the importance of forensic accounting discipline within this context. The objective of this study is to examine the application areas of artificial intelligence technologies in the context of forensic accounting and to elucidate the advantages and limitations of these technologies. The study examined the potential application of artificial intelligence technologies in the domain of forensic accounting. A conceptual framework was proposed for the integration of these technologies into fraud detection, financial analysis and auditing processes. Furthermore, the data obtained from the literature review and sectoral sources by means of content analysis, a qualitative research method, was examined under the determined thematic headings (data analytics, natural language processing, cyber forensic accounting, blockchain, automatic auditing systems, anti-money laundering efforts, and combating tax evasion). The data were then subjected to thematic classification, accompanied by explanatory texts and tables. The functional contributions of artificial intelligence tools in the context of forensic accounting were presented with concrete examples. Furthermore, the innovations introduced by artificial intelligence-supported forensic accounting applications, the ethical and technical challenges encountered, and the Professional competency requirements were evaluated within the scope of the study. The objective of the study was to establish a theoretical basis that would guide future research and practical applications in this evolving field.

Keywords

• Forensic Accounting
• Artificial Intelligence
• Technological Methods

References

1. Aman, Q. (2024). From data to discovery: The impact of technology on forensic accounting. Ile Journal of Law and Forensic Science, 2 (1), 1-13.
2. Chen, R., Chen, T. & Lin, C. (2006). A new binary support vector system for increasing detection rate of credit card fraud. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence (IJPRAI), 20 (2), 227-239. Doi: 10.1142/S0218001406004624.
3. Çelik, M. & Aslantaş Ateş, B. (2022). Muhasebe ve Denetimde Doğal Dil İşlemenin (NLP) Yeri, İşletme Akademisi Dergisi, 3 (4): 402-418. Doi: 0.26677/TR1010.2022.1165.
4. Daraojimba, R.E.,Farayola, O. A.,Olatoye, F.O., Mhlongo, N. & Oke, T. T. (2023). Forensic accounting in the digital age: A U.S. perspective: Scrutinizing methods and challenges in digital financial fraud prevention. Finance & Accounting Research Journal, 5 (11), 342-360. Doi:10.51594/farj.v5i11.614.
5. Đukić, T., Pavlović, M. & Grdinić,V. (2023). Uncovering financial fraud: The vital role of forensic accounting and auditing in modern business practice. Economıc Themes 61(3): 407-418. Doi: 10.2478/ethemes-2023-0021.
6. Gupta, M., Aggarwal, P. K. & Gupta, R. (2024). Revitalizing the forensic accounting: An exploratory study on mitigating the financial risk using data analytics. International Journal of Experimental Research and Review, 41, 227- 238. https://doi.org/10.52756/ijerr.2024.v41spl.019.
7. Haddad, H., Alharasis, E. E., Fraij, J. & Al-Ramahi, N. M. (2024). How do innovative improvements in forensic accounting and its related technologies sweeten fraud ınvestigation and prevention?. WSEAS Transactions on Business and Economics, 21, 1115-1141. Doi:10.37394/23207.2024.21.93.
8. Herath, S.K. & Hamm, A. (2023). How big data analytics is used in forensic accounting and auditing. The Business and Management Review, 14(1), 125-132. https://doi.org/10.24052/bmr/v14nu01/art-12

9. Hossain, M.Z. (2023). Emerging trends in forensic accounting: Data analytics, cyber forensic accounting, cryptocurrencies, and blockchain technology for fraud investigation and prevention. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4450488.
10. Huy, P.Q. & Phuc,V.K. (2024). Optimization of accounting information system in public sector for sustainable risk management under big data analytics. does forensic accountants’ skill generate differences?. Foundations of Management, 16, 67-82. Doi:10.2478/fman-2024-0005.
11. Imjai, N., Swatdikun, T., Rungruang, P., Basiruddin, R. & Aujirapongpan, S. (2024). Empowering generation Z accountants in the era of data complexity and open innovation: Nurturing big data analytics, diagnostic, and forensic accounting skills. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 10, 1-13. https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2024.100308.
12. İlhan, S., Duru,N, Karagöz,Ş & Sağır,M. (2008). Metin madenciliği ile soru cevaplama sistemi. Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu (ELECO), Bursa 26: 30.
13. Kapo, A.,Turulja,L & Vidačak, Z. (2024). Innovative approaches in forensic accounting: The role of data analytics. Journal of Forensic Accounting Profession, 4(1), 1-14. Doi:10.2478/jfap-2024-0001.
14. Küçükkocaoğlu, G., Benli,Y.,Keskin, Y.& Küçüksözen,C. (2007). Finansal bilgi manipülasyonunun tespitinde yapay sinir ağı modelinin kullanımı. İMKB Dergisi, 9 (36). 1-30.
15. Mardjono, E.S., Suhartono, E. & Harıyadı, G.T. (2024). Does forensic accounting matter? Diagnosing fraud using the internal control system and big data on audit institutions in Indonesia. Wseas Transactıons on Busıness and Economıcs, 21, 638-655. Doi:10.37394/23207.2024.21.53.
16. Mittal, P., Kaur, A.& Kumar Gupta, P. (2021). The mediatıng role of big data to influence practitioners to use forensic accounting for fraud detection. European Journal of Business Science and Technology, 7 (1), 47-58. Doi: 10.11118/ejobsat.2021.009.
17. Ogunode, O. A. & Dada, S. O. (2022). Fraud prevention strategies: An integrative approach on the role of forensic accounting. Archives of Business Research, 10 (7), 34-50. Doi: 10.14738/abr.107.12613.
18. Pearson, T.A. & Singleton, T. W. (2008). Fraud and forensic accounting in the digital environment. Issues in Accounting Education, 23 (4), 544-559. Doi: 10.2308/iace.2008.23.4.545.
19. Rashid Ali, H.R. & Hafidh, H. A. (2024), Literature review on forensic auditing. International Journal of Management and Economics, 6 (1), 134-138.
20. Rezaee, Z. & Wang, J (2019). Relevance of Big Data to forensic accounting practice and education. Managerial Auditing Journal, 34 (3), 268-288. https://doi.org/10.1108/MAJ-08-2017-1633.
21. Rezaee, Z. & Wang, J. (2022). Integration of Big Data into forensic accounting education and practice: A survey of academics in China and the United States. Journal of Forensic and Investigative Accounting, 14 (1), 133-150.
22. Schmidt, R., Möhring, M., Rieg, R., Maier, S.,Walsh, G. & Härting, R.C. (2014). Forensic accounting - potenziale von big data und predictive analytics im rahmen der ıt governance. GI-Jahrestagung, 1577-1588.
23. Shademanpoor, F. (2025). Kara para aklamanın önlenmesinde ve mücadelede dijital teknolojinin rolü. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 17 (1), 89-119. https://doi.org/10.55827/ebd.1556154.
24. Suppiah, K. & Arumugam, D. (2023). Impact of data analytics on reporting quality of forensic audit: A study focus in Malaysian auditors. E3S Web of Conferences 389, 09033. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202338909033
25. Tanrıverdi, M., Uysal, M. & Üstündağ, M.T. (2019). Blokzinciri teknolojisi nedir? Ne değildir? Alanyazın incelemesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 12 (3), 203-217. https://doi.org/10.17671/gazibtd.547122.
26. Terzi, S., & Kıymetli Şen, İ. (2015). Adli Muhasebede Hilelerin Tespitinde Yapay Sinir Ağı Modelinin Kullanımı. Uluslararası İktisadi Ve İdari İncelemeler Dergisi, 7(14), 477-490. https://doi.org/10.18092/ijeas.86151
27. Ulucan Özkul, F. & Pektekin, P. (2009). Muhasebe yolsuzluklarının tespitinde adli muhasebecinin rolü ve veri madenciliği tekniklerinin kullanılması. MÖDAV,4, 57-88.
28. Ülker, Y. & Eker, S. (2024). Dijitalleşme uygulamalarının muhasebe bilgi sistemi üzerine etkilerinin değerlendirilmesi. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(18), 320-345. https://doi.org/10.54831/vanyyuiibfd.1581204
29. Ünal Uyar, G.F. (2023). Adli muhasebede teknolojinin rolü: Dijital delil analizi. Sosyal Beşeri ve İdari Bilimler Alanında Uluslararası Araştırmalar XXV, İstanbul: Eğitim Kitabevi, 7-20.
30. Ünlü, U. (2019). Kara para aklamada yeni yöntemler ve kara paranın ekonomi üzerindeki etkileri. Sayıştay Dergisi, 30 (113), 155-179.
31. Verma, A. & Singh, V.B. (2024). The use of data analytics in forensic accounting: A review of current trends and techniques. International Journal of Research Publication and Reviews, 5 (8), 4197-4203.
32. Yücel, E. (2024). Dijital çağda hile ve manipülasyonlara karşı adli muhasebe uygulamaları. Artvin Çoruh Üniversitesi Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 10(2), 218-238. https://doi.org/10.22466/acusbd.1561356.
33. https://drdisklab.com/en-iyi-adli-bilisim-araclari. Erişim: 18.04.2025