MUHASEBE DENETİMİNDE DİJİTAL DÖNÜŞÜM: DENETİM YAZILIMLARI

Abstract

Bilgi teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte ortaya çıkan büyük veri, şirketlerin pazarlama, insan kaynakları, lojistik gibi pek çok bölümünde kullanım olanağı bulmuştur. Günümüzde teknoloji kullanımının çok büyük bir hızla yaygınlaşması ile beraber özellikle danışmanlık hizmeti yapan muhasebe şirketleri de vergi işlemleri ve denetim hizmetlerinde büyük veri analizinin kullanımını arttırmış ve teknolojiyi fırsat olarak görmeye başlamışlardır. KPMG tarafından 2014 yılında yapılan bir araştırmaya göre şirket yöneticilerinin %99’u işletme stratejileri açısından büyük veri analizinin bir şekilde önemli olduğunu, %96’sı ise şirketlerinde büyük veri kullanımını arttırmaları gerektiğini ifade etmişlerdir. Bir denetçi açısından büyük veri; geleneksel finansal ve finansal olmayan veriler, lojistik veri, sezgi yoluyla elde edilen veri, elektronik postalar, telefon görüşmeleri, sosyal medyadan, bloglardan ve şirket içi ve dışından elde edilen pek çok tipteki verinin toplamı olarak ifade edilebilir. Hizmet şirketi konumunda olan bağımsız denetim kuruluşları büyük veriye ulaşmak için farklı bilgisayar destekli yazılımlar kullanmakta ve bu yazılımlar aracılığı ile büyük veri analizi yapabilmektedirler. Bilgi ve bilgiden azami düzeyde faydalanmanın kaçınılmaz olduğu günümüz rekabet ortamında bağımsız denetim kuruluşları açısından bu tür yazılımlar iş süreçlerini kolaylaştırmak ve daha doğru kararlara ulaşabilmek adına büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı, muhasebe denetiminde kullanılan denetim yazılımlarının incelenmesi, karşılaştırılması ve denetim açısından eksikliklerin tespit edilmesidir. İçerik analizi, anket ve görüşme tekniklerinin kullanıldığı ampirik bulgulara dayalı bir araştırma niteliğindeki bu çalışma sonucunda elde edilen bulguların, gelecekte geliştirilecek denetim yazılımlarında hangi özelliklerin yer alması gerektiği konusunda yol gösterici olacağına inanılmaktadır.

Keywords

• Muhasebe Denetimi,Bilgisayar Destekli Denetim,Denetim Yazılımları,Büyük Veri

DIGITAL TRANSFORMATION IN AUDITING: AUDIT SOFTWARE

Abstract

Big data, which emerged with the developments in information technologies, had the opportunity to be used in many departments of companies such as marketing, human resources and logistics. Nowadays, with the widespread use of technology, accounting firms that provide consultancy services have increased the use of big data analysis in tax transactions and auditing and started to see technology as an opportunity. According to a survey conducted by KPMG in 2014, 99 percent of company managers stated that big data analysis is important in some way in terms of business strategies, and 96 percent of them stated that they should make better use of big data in their companies. Big data for an auditor consist of traditional financial and non-financial data, logistic data, intuitive data, e-mails, phone calls, social media, blogs and other types of data obtained from inside and outside of a company. Audit firms, as consulting companies, use various computer-assisted audit to reach big data and can perform big data analysis through audit software. In today's competitive environment where it is inevitable to make maximum use of information and knowledge, audit software has great importance for the audit firms in order to facilitate business processes and reach more accurate decisions. The purpose of this study is to examine, compare and assess the audit software used in auditing and to identify deficiencies in terms of accounting. It is believed that the findings obtained from this study based on empirical evidence, which uses content analysis, survey and interview techniques, will guide the qualifications that should be included in the audit software to be developed in the future.

Keywords

• Auditing,Computer Assisted Audit,Audit Software,Big Data

References

1. ACCA Raporu. (2016). Professional accountants – the future: Drivers of change and future skills. Çevrimiçi https://www.accaglobal.com/content/dam/members-beta/docs/ea-patf-drivers-of-change-and- future-skills.pdf.
2. Akgül, A. ve Çevik, O. (2003). İstatistiksel Analiz Teknikleri, SPSS’te İşletme Yönetimi Uygulamaları. 1. Basım, Ankara: Emek Ofset.
3. Analytics for External Auditors. Çevrimiçi https://idea.caseware.com/wp-content/uploads/2019/05/Analytics-for-External-Auditors-PREVIEW.pdf
4. AY, M. (2007). Bilişim teknolojilerinin muhasebe denetiminde kullanılması ve Türkiye’de faaliyet gösteren bağımsız denetim firmalarında bilişim teknolojilerinin kullanım düzeyi üzerine bir araştırma. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 7 (14) , 271-290.
5. Bahrin, M. A. K., Othman, M. F., Azli, N. N. ve Talib, M. F. (2016). Industry 4.0: A review on industrial automation and robotic. Jurnal Teknologi, 78(6-13), 137-143.
6. Biçer, A. A., & Aydın, O. (2015). Denetimde bilgisayar destekli denetim tekniklerinin (BDDT) kullanımı ve bu yöntem ile bir suistimal vakasının tespiti. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimleri Dergisi, Yıl:14, Özel Sayı:28, Güz-2015, 213-229.
7. BDY.NET Bağımsız Denetim Yazılımı Tanıtım Dökümanı. Çevrimiçi http://www.bdynet.net/dosya/BDY.NET_Tanitim_%20Dokumani.pdf.
8. Cohen, L., L. Manion ve K. Morrison. (2007). Research Methods in Education, 6. Baskı, Oxon: Routledge.

9. Cole, F.L. (1988). Content Analysis: Process and Application. Clinical Nurse Specialist, 2 (1), 53–57.
10. Coppin, B. (2004). Artificial intelligence illuminated. Jones & Bartlett Learning.
11. Cyber-Physical Systems, (t.y.), Çevrimiçi www.cpse-labs.eu/cps.php
12. Deloitte. (2019). Industry 4.0: Audit Professionals of the Future. Çevrimiçi
13. Denzin, N. K. & Lincoln, Y.S. (2008). Collecting and Interpreting Qualitative Materials. Sage Publications. California.
14. Earley, C. E. (2015). Data analytics in auditing: Opportunities and challenges. Business Horizons, 58(5), 493-500.
15. Elitaş, C., & Karagül, A. A. (2010). Bilgisayar destekli denetim teknikleri. Sosyal Bilimler Dergisi, 12(2), 145-160.
16. Erden, S. A. (1996). Bilgisayarlı muhasebe ortamında bağımsız denetim. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(1).
17. Erturan, İ. E., & Ergin, E. (2017). Muhasebe denetiminde nesnelerin interneti: Stok döngüsü. Journal of Accounting & Finance, (75), 13-30.
18. Erturan, İ. E. ve Ergin, E. (2018). Muhasebe mesleğinde dijitalleşme: Endüstri 4.0 etkisi. ASOS Journal. 6(72), 153-165.
19. Forbes (2018), “Artificial ıntelligence, real breakthroughs: the practice and promise of AI ın auditing”, Çevrimiçi https://www.forbes.com/sites/insights-kpmg/2018/10/19/artificial-intelligence-real-breakthroughs-the-practice-and-promise-of-ai-in-auditing/#538ed9396c10.
20. Gürkan, S. (2008), Bilgisayar destekli denetim tekniklerinin (BDDT) muhasebe denetimine etkileri ve Türkiye’deki bağımsız denetim kuruluşlarının BDDT uygulamalarına ilişkin bir araştırma. Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi
21. Hermann, M., Pentek, T. ve Otto, B. (2016). Design principles for industrie 4.0 scenarios. In 2016 49th Hawaii international conference on system sciences (HICSS) (pp. 3928-3937). IEEE.
22. Kablan, A. (2018). Endüstri 4.0,“Nesnelerin interneti-akıllı işletmeler ve muhasebe denetimi”. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 23-Özel Sayı, 1561-1579.
23. Kagermann, H., W. Wahlster and J. Helbig, eds., (2013) Recommendations for implementing the strategic initiative Industrie 4.0: Final report of the Industrie 4.0 Working Group. Kesayak, B. (t.y.), Endüstri tarihine kısa bir yolculuk. Çevrimiçi www.endustri40.com/endustri-tarihine-kisa-bir-yolculuk/
24. KGK, Kamu Gözetimi Kurumu, http://denkur.kgk.gov.tr/) (Erişim Tarihi: 01.10.2019)
25. KPMG, (2017), Beyaz yakanın yerini yapay zeka alacak, Çevrimiçi https://home.kpmg/tr/tr/home/media/press-releases/2017/03/beyaz-yakanin-yerini-yapay-zeka-alacak.html.
26. Luca Bağımsız Denetim Yazılımı Ürün Broşürü, Çevrimiçi file:///C:/Users/ASUS/Downloads/NCdnhgDfe0Ny80w.pdf
27. Maksimchuk, O. ve Pershina, T. (2017). A new paradigm of industrial system optimization based on the conception “Industry 4.0”. In MATEC Web of Conferences (Vol. 129, p. 04006). EDP Sciences.
28. Nelson, K. M., Kogan, A., Srivastava, R. P., Vasarhelyi, M. A. ve Lu, H. (2000). Virtual auditing agents: the EDGAR Agent challenge. Decision Support Systems, 28(3), 241-253.
29. O'Leary, D. E. ve Watkins, P. R. (1989). Review of expert systems in auditing. Expert Syst. Rev., 2(1), 3-22.
30. Omoteso, K. (2012). The application of artificial intelligence in auditing: Looking back to the future. Expert Systems with Applications, 39(9), 8490-8495.
31. Patton, M.Q. 2002. Qualitative Research and Evaluation Methods, 3. Baskı, Thousand Oaks, CA, Sage.
32. Proshareng (2019), Industry 4.0: Audit Professionals of the Future. Çevrimiçiwww.proshareng.com/news/Tech%20Investors%20&%20Financing%20VC/Industry-4.0--Audit-Professionals-of-the-Future/43862.
33. PwC (2019), 22nd Annual Global CEO Survey. Çevrimiçi https://www.pwc.com.tr/tr/publications/arastirmalar/assets/22-ceo-aratirmasi/22-kuresel-ceo-arastirmasi.pdf
34. PwC (2018), PwC’nin Yapay Zekâ Öngörüleri raporuna göre: Yapay zekâ yeni mesleklerin doğmasına sebep olacak! Çevrimiçi https://www.pwc.com.tr/yapay-zeka-onguruleri.
35. Serçemeli, M. (2018). Muhasebe ve denetim mesleklerinin dijital dönüşümünde yapay zekâ. Electronic Turkish Studies, 13(30), 369-386.
36. Sutton, S. G., Holt, M. ve Arnold, V. (2016). The reports of my death are greatly exaggerated”—Artificial intelligence research in accounting. International Journal of Accounting Information Systems, 22, 60-73.
37. Teraman, Ö., & Şençiçek, F. T. (2014). Elektronik ortamda denetim ve yazilimlarin kullanımına yönelik bir uygulama. Organizasyon ve Yönetim Bilimleri Dergisi, 6(2), 117-136.
38. Türk Ticaret Kanunu, 14/2/2011 Tarihli ve 27846 Sayılı Resmi Gazete.
39. Vergi Usul Kanunu Genel Tebliği (Sıra No: 397), 05.03.2010 Tarih ve 27512 Sayılı Resmi Gazete.
40. Yazarkan, H., & Kaygın, C. Y. (2016). “Mali nitelikli uyuşmazlık davalarında bilirkişilik uygulamasına karşı adli muhasebecilik: Ordu Adliyesi örneği”, Business & Economics Research Journal, 7(1): 161-180.
41. Zhou, K., Liu, T. ve Zhou, L. (2015). Industry 4.0: Towards future industrial opportunities and challenges. In 2015 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD) (pp. 2147-2152). IEEE.