Research Article

YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU

Volume: 28 Number: 2 June 9, 2026
TR EN

YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU

Abstract

Muhasebe bilgi sistemleri, işletmelerin finansal süreçlerini yönetmesinde ve karar destek mekanizmalarını güçlendirmesinde kritik bir rol üstlenmektedir. Ancak mevcut sistemler, karmaşık arayüzleri ve sorgu yapıları nedeniyle özellikle teknik uzmanlığı olmayan kullanıcılar için erişimi zorlaştırmaktadır. Yapay zekâ destekli doğal dil işleme (NLP) yaklaşımları, finansal verilere doğal dil aracılığıyla erişim sağlayarak bu sınırlılıkları aşma potansiyeline sahiptir. Çalışmanın temel amacı, NLP teknolojilerinin muhasebe bilgi sistemlerine entegrasyonunun kavramsal boyutlarını ve alan yazındaki araştırma boşluklarını literatür temelli bir analiz çerçevesinde tartışmaktır. Önerilen teorik çerçeve, muhasebe bilgi sistemlerinin geleceğine yönelik yeni bir paradigmaya işaret etmektedir. Literatür analizi, Türkçe muhasebe terminolojisine özgü mikro-domain NLP modellerinin geliştirilmesinin veri erişiminin demokratikleşmesi ve kullanıcı etkinliği açısından stratejik bir katkı potansiyeli taşıdığını ortaya koymaktadır.

Keywords

References

  1. Abu Bakar, A.A. & Ameer, R. (2011). Readability of Corporate Social Responsibility Communication in Malaysia. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 18(1), 50-60.
  2. Al-Dmour, R., Alkhatib, O., Al-Dmour, H., & Amin, E. (2023). The Influence of Social Marketing Drives on Brand Loyalty via the Customer Satisfaction as a Mediating Factor in Travel and Tourism Offices. SAGE Open, 13.
  3. Algrari, A.Y. & Mr. Rebwar, M. A. (2019). The impact of Accounting Information Systems’ Quality on Accounting Information Quality. Journal of Information Technology Management, 11, 62–80.
  4. Bao, Y., Ke, B., Li, B., Yu, Y. J., & Zhang, J. (2020). Detecting accounting fraud in publicly traded US firms using a machine learning approach. Journal of Accounting Research, 58(1), 199-235.
  5. Bean, R. (2016). How time-to-insight is Driving Big Data Business Investment. MIT Sloan: Management Review. Bochkay, K. Brown, S.V., Leona, A.J. & Tucker, W. (2022). Textual Analysis in Accounting: What’s Next?. Contemporary Accounting Research, 40(2): 765-805.
  6. Ding, K., Lev, B., Peng, X., Sun, T., & Vasarhelyi, M.A. (2020). Machine Learning Improves Accounting Estimates: Evidence from Insurance Payments. S&P Global Market Intelligence.
  7. Dong, M.M., Stratopoulos, T.C., & Wang, V.X. (2024). A Scoping Review of ChatGPT Research in Accounting and Finance. International Journal of Accounting Information Systems, 55, 100715. arXiv:2412.05731
  8. Fisher, I. E., Garnsey, M. R., & Hughes, M. E. (2016). Natural Language Processing in Accounting, Auditing and Finance: A Synthesis of the Literature With a Roadmap for Future Research. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 23(3), 157–214.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Financial Accounting

Journal Section

Research Article

Publication Date

June 9, 2026

Submission Date

October 27, 2025

Acceptance Date

March 15, 2026

Published in Issue

Year 2026 Volume: 28 Number: 2

APA
Alkan, B. Ş. (2026). YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 28(2), 157-173. https://doi.org/10.31460/mbdd.1810418
AMA
1.Alkan BŞ. YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU. MODAV-MBDD. 2026;28(2):157-173. doi:10.31460/mbdd.1810418
Chicago
Alkan, Betül Şeyma. 2026. “YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU”. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi 28 (2): 157-73. https://doi.org/10.31460/mbdd.1810418.
EndNote
Alkan BŞ (June 1, 2026) YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi 28 2 157–173.
IEEE
[1]B. Ş. Alkan, “YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU”, MODAV-MBDD, vol. 28, no. 2, pp. 157–173, June 2026, doi: 10.31460/mbdd.1810418.
ISNAD
Alkan, Betül Şeyma. “YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU”. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi 28/2 (June 1, 2026): 157-173. https://doi.org/10.31460/mbdd.1810418.
JAMA
1.Alkan BŞ. YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU. MODAV-MBDD. 2026;28:157–173.
MLA
Alkan, Betül Şeyma. “YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU”. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, vol. 28, no. 2, June 2026, pp. 157-73, doi:10.31460/mbdd.1810418.
Vancouver
1.Betül Şeyma Alkan. YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU. MODAV-MBDD. 2026 Jun. 1;28(2):157-73. doi:10.31460/mbdd.1810418

Authorship 
MBDD follows the guidelines in COPE Authorship Guideline to ensure fair recognition of contributions to a research paper (https://publicationethics.org/guidance/discussion-document/authorship). Authorship carries both credit and responsibility, and it is essential that all listed authors have made significant contributions to the research. 

For multi-author studies, the Contributions of Authors must be declared after the conclusion and before the bibliography of the paper. The authors' initials and last names should be used to indicate which author contributed to which part of the manuscript. Details can be found by clicking the “Article Submission Checklist” button. The authors can acknowledge contributions that do not merit authorship.


The author(s) should disclose the use of generative Artificial Intelligence (AI) and AI-assisted tools in design and implementation of the research. Such use need to be disclosed within the methodology section of the manuscript. Use of AI does not preclude the manuscript from publication, rather provides a transparent picture of the research.