Yapay Zekâ ve Denetim: Scopus Veritabanındaki Yayınların Bibliyometrik Analizi

Ali Kemal Terzi

Yapay Zekâ ve Denetim: Scopus Veritabanındaki Yayınların Bibliyometrik Analizi

Öz

Bu çalışma, yapay zekâ ve denetim arasındaki ilişkiyi akademik perspektiften ele alarak, Scopus veri tabanındaki yayınların bibliyometrik analizini gerçekleştirmektedir. Çalışmada, 2019-2024 yılları arasında yayımlanan 16 akademik yayının bibliyometrik özellikleri incelenmiş ve yapay zekâ tabanlı denetim süreçlerinin akademik literatürde nasıl ele alındığı ortaya konmuştur. Yapılan analizler, yapay zekâ ve denetim alanında etik, hesap verebilirlik, şeffaflık, veri güvenliği, makine öğrenimi ve algoritmik açıklanabilirlik gibi temaların öne çıktığını göstermektedir. Çalışmanın bulguları, yapay zekâ tabanlı denetim sistemlerinin giderek daha fazla benimsenmesine rağmen, etik ve hesap verebilirlik konularının bu süreçlerde önemli tartışma alanları oluşturduğunu ortaya koymaktadır. Özellikle, yapay zekâ destekli denetim mekanizmalarının tarafsızlığı, şeffaflığı ve güvenilirliği konusunda akademik araştırmaların giderek arttığı gözlemlenmiştir. Kelime analizi ve kavramsal haritalama çalışmaları, yapay zekâ ve denetimle ilgili akademik literatürde en çok kullanılan kavramların AI, ethics, auditing, transparency, accountability ve intelligence olduğunu göstermektedir. Yıllık bilimsel üretim analizine göre, yapay zekâ tabanlı denetim süreçlerine yönelik akademik çalışmaların 2019’dan itibaren düzenli bir artış gösterdiği belirlenmiştir. Bu durum, yapay zekâ kullanımının denetim alanındaki potansiyelini akademik camiada giderek daha fazla ilgi gördüğünü ortaya koymaktadır. Ancak, çalışmada ele alınan literatür, bu alandaki metodolojik yaklaşımların tam olarak oturmadığını ve denetim süreçlerinde yapay zekâ entegrasyonunun hala çeşitli düzenleyici ve etik sorunlarla karşı karşıya olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Agusti, M., & Perez, J. (2023). “The evolution of big data and artificial intelligence in accounting and auditing: A bibliometric analysis”. Journal of Accounting Research, 58(2), 125-143.
Aslan, R., & Kurt, F. (2024). “Natural language processing in audit reporting: The role of AI in risk assessment.” International Journal of Accounting Information Systems, 45, 102-118.
Blanchard, A., Thomas, C., & Taddeo, M. (2024). “Ethical governance of artificial intelligence for defence: normative tradeoffs for principle to practice guidance.” AI & SOCIETY, 1-14.
Davenport, T., Raphael, J. (2017). 10 Rule; “Creating a Cognitive Audit,”. http://ww2.cfo.com/auditing/2017/07/creating-cognitiveaudit/
Deloitte. (2018). “16 Artificial Intelligence Projects from Deloitte Practical Cases of Applied AI”. Web: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/nl/Documents/innovatie/deloitte-nl-innovatie-artificial-intelligence-16-practicalcases.pdf.
Deloitte. (2022). Deloitte küresel web sitesi. https://www.deloitte.com adresinden erişildi. (Erişim: 13 Şubat 2025)
Demir, S., & Uğur, M. (2023). “AI-assisted big data analytics in financial auditing: A review of fraud detection techniques.” Journal of Financial Reporting and Analysis, 29(3), 78-95.
Díaz-Rodríguez, N., Del Ser, J., Coeckelbergh, M., de Prado, M. L., Herrera-Viedma, E., & Herrera, F. (2023). Connecting The Dots İn Trustworthy Artificial Intelligence: From AI Principles, Ethics, And Key Requirements To Responsible AI Systems And Regulation. Information Fusion, 99, 101896.

Efe, A., (2022), “Yapay Zeka Algoritmalarının Denetim Mesleği Üzerindeki Potansiyel Etkileri”, Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, Cilt 8, Sayi 2, 1-19.
Eren, M., & Çolak, B. (2023).” Effectiveness of machine learning models in audit processes: A comparative analysis”. Journal of Emerging Technologies in Auditing, 17(1), 56-82.
EY. (2017). EY Scaling the Use of Drones in the Audit Process. https://www.ey.com/gl/en/newsroom/news-releases/news-ey-scaling-theuse-of-drones-in-the-audit-process.
Fernández-Martínez, C., & Fernández, A. (2020). “AI and recruiting software: Ethical and legal implications”. Paladyn, Journal of Behavioral Robotics, 11(1), 199-216.
Flayyih, H., Shamukh, A., Jabbar, A., & Abbod, M. (2024). “AI in sustainability auditing: Trends and bibliometric analysis”. Journal of Environmental Accounting and Management, 15(2), 112-134.
Gökçe, H., & Öztürk, C. (2024). “AI-powered fraud detection systems in auditing: A machine learning perspective”. Journal of Accounting and AI Research, 9(1), 45-62.
Greenman, C. (2017). “Exploring the Impact of Artificial Intelligence on the Accounting Profession”. Journal of Research in Business, Economics and Management, 8(3), 1451-1454.
Hodges, A. (1995). Alan Turing — A Short Biography. https://www.turing.org.uk/publications/dnb.html ICAEW, (2018). Artificial intelligence and the future of accountancy. ICAEW’s IT Faculty, 1-12. Web: https://www.icaew.com/- /media/corporate/files/technical/information-technology/technology/artificial-intelligence-report.ashx?la=en.
Issa, H. Sun, T. Vasarhelyi, M. A. (2016). “Research Ideas for Artificial Intelligence in Auditing: The Formalization of Audit and Workforce Supplementation”. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 13(2), 1-20.
Issa, H., Sun, T., & Vasarhelyi, M. A. (2016). “Research ideas for artificial intelligence in auditing: The formalization of audit and workforce supplementation”. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 13(2), 1–20. https://doi.org/10.2308/jeta-51651.
Issa, H., Sun, T., Vasarhelyi, M. A., (2016), “Research Ideas for Artificial Intelligence in Auditing: The Formalization of Audit and Workforce Supplementation”, Journal of Emerging Technologies in Accounting, Volume 13, Issue 2, 7.
Kalkan, T. (2022). “The impact of auditors’ perceptions of AI on audit quality”. Journal of Accounting and Ethics, 21(3), 98-115.
Kaya, E. (2024). “AI in auditing and accounting: Transforming financial processes”. Turkish Journal of Accounting and Finance, 31(2), 34-52.
Kılıç, H., & Yıldırım, O. (2023). “AI-powered automation in auditing: A shift towards efficiency”. Journal of Accounting Technology and Innovation, 18(2), 201-221.
Kokina, J., Davenport, T., H., (2017), “The Emergence of Artificial Intelligence: How Automation is Changing Auditing”, Journal of Emerging Technologies in Accounting, Sayı 14, Baski 1, 115-122. KPMG. (2017). KPMG Clara a smart audit platform.
https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/xx/pdf/2017/05/kpmg-clara-a-smart-auditplatform.pdf. Laine, J., Minkkinen, M., & Mäntymäki, M. (2024). Ethics-Based AI Auditing: A Systematic Literature Review On Conceptualizations Of Ethical Principles And Knowledge Contributions To Stakeholders. Information & Management, 103969.
Laine, J., Minkkinen, M., & Mäntymäki, M. (2025). “Understanding the Ethics of Generative AI: Established and New Ethical Principles.” Communications of the Association for Information Systems, 56(1), 7.
Lassiter, T. B., & Fleischmann, K. R. (2024). “"Something Fast and Cheap" or" A Core Element of Building Trust"?-AI Auditing Professionals' Perspectives on Trust in AI”. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 8(CSCW2), 1-22.
Lee, J., Kim, M., Park, K., Noh, S., Bisht, A., Das, A. K., & Park, Y. (2023). “Blockchain-based data access control and key agreement system in iot environment”. Sensors, 23(11), 5173.
Li, Y., & Goel, S. (2024). “Making it possible for the auditing of ai: A systematic review of ai audits and ai auditability”. Information Systems Frontiers, 1-31.
Luo, J. Meng, Q. Cai, Y. (2018). “Analysis of the Impact of Artificial Intelligence Application on the Development of Accounting Industry”. Open Journal of Business and Management, 6, 850-856. DOI: 10.4236/ojbm.2018.64063.
Minkkinen, M., Niukkanen, A., & Mäntymäki, M. (2024). “What about investors? ESG analyses as tools for ethics-based AI auditing”. AI & Society, 39(1), 329-343.
Nandutu, I., Atemkeng, M., & Okouma, P. (2023). “Integrating AI ethics in wildlife conservation AI systems in South Africa: A review, challenges, and future research agenda”. AI & SOCIETY, 1-13.
PWC. (2019). Audit Explorer. https://www.pwc.com/gx/en/audit-services/assets/pdf/audit-explorer-at-a-glance-on-screen.pdf.
Ramos, J., Perez-Lopez, M., & Abreu, R. (2024). “AI trends in audit and fraud detection: A bibliometric analysis”. Journal of Financial Auditing, 28(2), 201-220.
Ryan, M., Christodoulou, E., Antoniou, J., & Iordanou, K. (2024). “An AI ethics ‘David and Goliath’: value conflicts between large tech companies and their employees”. AI & SOCIETY, 39(2), 557-572.
Schwarz, M., Hinske, L. C., Mansmann, U., & Albashiti, F. (2024). Designing an ML Auditing Criteria Catalog as Starting Point for the Development of a Framework. IEEE Access.
Serçemeli, M. (2018). “Artificial Intelligence in Digital Transformation of Accounting and Auditing Professions”. Turkish Studies, 13(30), 369- 386.
Solyst, J., Yang, E., Xie, S., Ogan, A., Hammer, J., & Eslami, M. (2023). “The Potential of Diverse Youth as Stakeholders in Identifying and Mitigating Algorithmic Bias for a Future of Fairer AI”. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 7(CSCW2), 1-27.
Thotoli, A. (2023). “AI-driven fintech applications in accounting and auditing: A bibliometric perspective”. Financial Technology Journal, 15(3), 78-96.
Turing, A. M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind, 433-560.
Udupa, S., Maronikolakis, A., & Wisiorek, A. (2023). “Ethical scaling for content moderation: Extreme speech and the (in) significance of artificial intelligence”. Big Data & Society, 10(1), 20539517231172424.
Van Bekkum, M., & Borgesius, F. Z. (2023). “Using sensitive data to prevent discrimination by artificial intelligence: Does the GDPR need a new exception?”. Computer Law & Security Review, 48, 105770.
Waltersdorfer, L., & Sabou, M. (2025). “Leveraging Knowledge Graphs for AI System Auditing and Transparency”. Journal of Web Semantics, 84, 100849.
WEB_20, (2023), Crowe Web Sitesi, https://www.crowe.com/mv/insights/the-role-of-artificial-intelligence-and-dataanalytics-in-auditing, 5/4/2023.
Wehle, H. D. (2019). Artificial Intelligence, https://www.researchgate.net/publication/330683449_Artificial_Intelligence.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Ali Kemal Terzi ^*
0000-0002-3270-5879
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

31 Temmuz 2025

Gönderilme Tarihi

17 Şubat 2025

Kabul Tarihi

15 Nisan 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2025 Cilt: 16 Sayı: 2

IZ

https://izlik.org/JA38FU77JP

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Terzi, A. K. (2025). Yapay Zekâ ve Denetim: Scopus Veritabanındaki Yayınların Bibliyometrik Analizi. Çalışma İlişkileri Dergisi, 16(2), 1-38. https://izlik.org/JA38FU77JP

AMA

1.Terzi AK. Yapay Zekâ ve Denetim: Scopus Veritabanındaki Yayınların Bibliyometrik Analizi. CİDER. 2025;16(2):1-38. https://izlik.org/JA38FU77JP

Chicago

Terzi, Ali Kemal. 2025. “Yapay Zekâ ve Denetim: Scopus Veritabanındaki Yayınların Bibliyometrik Analizi”. Çalışma İlişkileri Dergisi 16 (2): 1-38. https://izlik.org/JA38FU77JP.

EndNote

Terzi AK (01 Temmuz 2025) Yapay Zekâ ve Denetim: Scopus Veritabanındaki Yayınların Bibliyometrik Analizi. Çalışma İlişkileri Dergisi 16 2 1–38.

IEEE

[1]A. K. Terzi, “Yapay Zekâ ve Denetim: Scopus Veritabanındaki Yayınların Bibliyometrik Analizi”, CİDER, c. 16, sy 2, ss. 1–38, Tem. 2025, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA38FU77JP

ISNAD

Terzi, Ali Kemal. “Yapay Zekâ ve Denetim: Scopus Veritabanındaki Yayınların Bibliyometrik Analizi”. Çalışma İlişkileri Dergisi 16/2 (01 Temmuz 2025): 1-38. https://izlik.org/JA38FU77JP.

JAMA

1.Terzi AK. Yapay Zekâ ve Denetim: Scopus Veritabanındaki Yayınların Bibliyometrik Analizi. CİDER. 2025;16:1–38.

MLA

Terzi, Ali Kemal. “Yapay Zekâ ve Denetim: Scopus Veritabanındaki Yayınların Bibliyometrik Analizi”. Çalışma İlişkileri Dergisi, c. 16, sy 2, Temmuz 2025, ss. 1-38, https://izlik.org/JA38FU77JP.

Vancouver

1.Ali Kemal Terzi. Yapay Zekâ ve Denetim: Scopus Veritabanındaki Yayınların Bibliyometrik Analizi. CİDER [Internet]. 01 Temmuz 2025;16(2):1-38. Erişim adresi: https://izlik.org/JA38FU77JP