k-EN YAKIN KOMŞULUK ALGORİTMASININ HİLE DENETİMİNDE KULLANIMI

Year 2012, Volume: 5 Issue: 1, 21 - 40, 01.03.2012

Nermin Akyel Keziban Seçkin

Abstract

İşletmede üretilen finansal tabloların amacı, doğru, dürüst, güvenilir bilgiler
aracılığıyla işletmenin içerisinde bulunduğu durumu olduğu gibi sunmak
ve ilgili taraflara karar almada yardımcı olacak finansal bilgiyi sağlamaktır.
Finansal tablolarda yer alan bilgilerin hata ve hileleri barındırıyor
olma olasılığı, finansal tabloların güvenilirliğinin onaylanması aşamasında
muhasebe denetimine olan ihtiyacı giderek arttırmıştır. Bu doğrultuda denetim
faaliyetleri içerisinde hile denetimi kendisine ayrı bir yer edinmiştir.
Günümüz koşullarında iş ve işlemlerin sayısındaki artış ve karmaşıklık sonucu
incelenecek veri sayısının oldukça büyük olması, karar alma süreçlerinin
de karmaşıklaşmasına yol açmış ve doğal olarak daha fazla sayısal
verinin incelenmesi ihtiyacını ortaya çıkartmıştır.
Denetçi açısından verilen kararların doğruluğu, karar vericinin yeteneği,
deneyimi ve bilgi birikiminin yanı sıra elde edilen veri setinin uygunluğu
ve yeterliği ile de ilişkilidir. Veri depolarının büyüklüğünün manuel olarak
kontrol edilemeyecek boyutlara ulaşmış olması uygulayıcıları ve araştırmacıları,
denetim faaliyetlerinde bilgisayar destekli uygulamalardan yararlanma
yollarını araştırmaya yöneltmiştir. Bu çalışmada, mevcut verilerin
bilgiye dönüşebilmesi için gerekli işlemler bütünü olarak da tanımlayabileceğimiz
veri madenciliği tanıtılmış; karar alma aşamasında veri madenciliğinin
kullanılması suretiyle ilgililerin doğru karar alma süreçlerine yardımcı
olunabileceği vurgulanmış ve veri madenciliği yöntemlerinden biri olan
“k- En Yakın Komşuluk Algoritması”nın hileli uygulamaların tespitinde kullanılabileceği
üzerinde durulmuştur.
Hile denetiminde veri madenciliğinden yararlanılabileceğinin vurgulandığı
çalışmada, özellikle çalışan hilelerinin önlenmesinde en yakın k- en yakın komşuluk algoritmasının kullanılabileceği düşüncesine yer verilmektedir.
Bu yöntemin kullanılmasıyla hile yapma eğiliminde bulunabilecek çalışanlar
önceden kestirilebilecek, dolayısıyla hilenin oluşmasına fırsat verilmeyecektir.
Çalışmada veri madenciliği ve k- en yakın komşuluk algoritması
hakkında literatür taraması ile potansiyel hilebazın önceden tespitinde ken
yakın komşuluk algoritmasından yararlanılabileceğine ilişkin örneklere
yer verilmiştir.

Keywords

denetim, hile, çalışan hileleri, veri madenciliği, k-en yakın komşuluk algoritması

USE OF k-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM IN FRAUD AUDITING

Abstract

The financial statements produced at an establishment aim to present the
current situation of the establishment as is by means of accurate, flawless
and reliable information and to provide the parties concerned with
the financial information to help them in decision making. The presence
of fraudulent financial statements has brought forward the reliability and
approval of financial statements. In line with this, accounting auditing has
become a need and fraud auditing has gained further importance among
the auditing activities. The quite large number of data to be examined as
a result of the increase in the numbers of jobs and transactions and as
a result of complexity under the present conditions has also caused the
decision making processes to become complex and, naturally, led to the
need to examine more numerical data.
The accuracy of the decisions made in terms of an auditor is associated
with the suitability and efficiency of the data set obtained besides the
ability, experience and accumulation of knowledge of the decision maker.
The fact that the size of data repositories has reached sizes that cannot be
manually controlled has directed implementers and researchers to search
for ways to make use of computer-aided applications in auditing activities.
This study introduces data mining, which we may also define as the
whole of procedures required for the transformation of existing data into
information; it emphasizes that by using data mining at the stage of decision
making, assistance may be provided for the accurate decision making
processes of those concerned; and it considers that “k-Nearest Neighbor Algorithm”, one of the methods of data mining, might be used to detect
fraudulent applications.
The idea that k-nearest neighbor algorithm might be used particularly to
prevent employee frauds is contained in the study where it is emphasized
that data mining might be utilized in fraud auditing. By using this method,
it will be possible to predict those employees who might tend to do fraud
and therefore the occurrence of fraud will not be allowed. The study provides
a literature review on data mining and k-nearest neighbor algorithm
and examples of the possibility of making use of k-nearest neighbor algorithm
to detect a potential fraud beforehand.

Keywords

auditing, fraud, employee frauds, data mining, k-nearest neighbor algorithm

References

• ÖZŞAHİN, Gülfer (2000), “Bağımsız Denetçinin Hata ve Hilelere İlişkin Sorumluluğu” SPK Muhasebe Standartları Dairesi Yeterlilik Etüdü, Ankara.
• SEÇKİN, Keziban. (2011), “Metin Madenciliğinde Kullanılan Yöntemlerin Karşılaştırılması: Siyasi Parti Liderlerinin Grup Genel Toplantı Konuşmaları İle Uygulama”, Sakarya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Sakarya.