The Impact of Artificial Intelligence on Internal Auditing: Seizing Opportunities and Managing Threats

Yıl 2024, Sayı: 31, 86 - 101, 01.12.2024

Murat Karaca

https://doi.org/10.58348/denetisim.1526298

Öz

Internal auditing plays a critical role in effectively managing and controlling organizational activities. The rapid advancement of technology has brought significant changes to internal audit practices. In this evolving landscape, artificial intelligence (AI) technology is increasingly relevant. AI can contribute significantly to internal audit processes in areas such as big data analysis, automated workflows, and decision support systems. This study claims that the integration of artificial intelligence technology into internal audit processes will provide efficiency and effectiveness to organizations. It discusses the use of artificial intelligence technology in internal audit processes. Additionally, it addresses the risks that this technology brings to internal audit and the management of these risks.
The study examines the potential benefits and new opportunities AI offers in internal audit, while also discussing the risks and strategies for managing them. It aims to provide internal auditors, researchers, and decision-makers with insights into the importance of AI technology in the field of internal audit. To achieve this goal, qualitative research method was used and literature review and archive research techniques were used as data collection techniques.

Anahtar Kelimeler

Internal Audit, Artificial Intelligence, Risks, Threats

Yapay Zekanın İç Denetime Etkileri Fırsatların Yakalanması ve Tehditlerin Yönetilmesi

Öz

İç denetim, organizasyonların faaliyetlerini etkin bir şekilde yönetmek ve kontrol etmek için kritik bir rol oynamaktadır. Teknolojideki hızlı gelişim iç denetim uygulamalarında önemli değişiklikleri beraberinde getirmiştir. Bu değişim sürecinde yapay zekâ teknolojisinin rolü giderek artmaktadır. Yapay zekâ, büyük veri analizi, otomatik süreçler ve karar destek sistemleri gibi alanlarda iç denetim süreçlerine önemli katkılar sağlayabilmektedir. Yapay zekâ teknolojisinin iç denetim süreçlerine entegrasyonunun, organizasyonlara verimlilik ve etkinlik sağlayacağı iddiasıyla yapılan bu çalışmada, yapay zekâ teknolojisinin iç denetim süreçlerinde kullanımı ve bu teknolojinin iç denetime getirdiği riskler ile bu risklerin yönetimi konusu ele alınmıştır. Çalışma ile yapay zekâ destekli araçların, iç denetim süreçlerinde verimliliği ve doğruluğu artırarak daha etkili karar vermeyi sağladığına; ancak, veri güvenliği, algoritmik önyargı ve etik sorunlar gibi iç denetim süreçlerinde oluşabilecek risklerin yönetimi için kapsamlı bir risk yönetimi çerçevesinin oluşturulması gerektiğine yönelik bulgular elde edilmiştir.
Bu çalışma, iç denetçilere, araştırmacılara ve karar alıcılara yapay zekâ teknolojisinin iç denetim alanındaki önemini anlamaları ve bu teknolojinin potansiyel faydalarını ve risklerini değerlendirmeleri konusunda bir kaynak sunmayı amaçlamaktadır. Bu amaca varmak için nitel araştırma yöntemi kullanılmış olup veri toplama tekniği olarak literatür taraması ve arşiv araştırması tekniği kullanılmıştır.

Anahtar Kelimeler

İç Denetim, Yapay Zekâ, Tehdit, Fırsat

Etik Beyan

Bilindiği üzere Anket, mülakat, odak grup çalışması, gözlem, deney, görüşme teknikleri kullanılarak katılımcılardan veri toplanmasını gerektiren nitel ya da nicel yaklaşımlarla yürütülen her türlü araştırmalar, insan ve hayvanların (materyal/veriler dâhil) deneysel ya da diğer bilimsel amaçlarla kullanılması ve kişisel verilerin korunması kanunu gereğince retrospektif çalışmalar için etik kurul izni gerekir. Yukarıda bilgisi verilen çalışmamızın bu kapsamda yer almadığını; bu nedenle de herhangi bir etik kurul izni gerektirmediğini; çalışmanın hazırlanmasında ve yayın sürecinde hiçbir etik kural ihlali yapılmadığını kabul ve beyan ederim

Kaynakça

• Abdelrahim, A., & Al-Malkawi, H. A. N. (2022). The influential factors of internal audit effectiveness: a conceptual model. International Journal of Financial Studies, 10(3), 71, 1-23.
• Adamyk, O., Benson, V., Adamyk, B., Al-Khateeb, H., & Chinnaswamy, A. (2023). Does Artificial Intelligence Help Reduce Audit Risks?. 13th international conference on advanced computer ınformation technologies (ACIT) (ss. 294-298). IEEE.
• Aitkazinov, A. (2023). The role of artificial intelligence in auditing: opportunities and challenges. International Journal of Research in Engineering, Science and Management, 6(6), 117-119.
• Ajayi, F. A., & Akinrinola, O. (2023). Artificial intelligence & internal audit quality of commercial banks in Nigeria. International Journal of Management and Economics Invention, 9(04), 2897-2906.
• Akula, R., & Garibay, I. (2021). Audit and assurance of AI algorithms: a framework to ensure ethical algorithmic practices in artificial intelligence. arXiv, 2107.14046, 1-12.
• Ali, S. M., Hasan, Z. J., Hamdan, A., & Al-Mekhlaf, M. (2022). Artificial intelligence (AI) in the education of accounting and auditing profession. İnternational conference on business and technology (ss. 656-664). Cham: Springer International Publishing.
• Alotaibi, E. M. (2023). Risk assessment using predictive analytics. International Journal of Professional Business Review, 8(5), e01723-e01723.
• Antwi, B. O., Adelakun, B. O., Fatogun, D. T., & Olaiya, O. P. (2024). Enhancing audit accuracy: the role of AI in detecting financial anomalies and fraud. Finance & Accounting Research Journal, 6(6), 1049-1068.
• Aydın, S. ve Kara, H. (2019). İç denetim süreçlerinde yapay zekâ kullanımının işletmelere sağladığı avantajlar ve karşılaşılan zorluklar. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17(2), 57-78.
• Bai, G. H. (2017). Research on the application and influence of auditing artificial intelligence. DEStech Transactions on Social Science, Education and Human Science, (EIEM), 245-249.
• Baldwin, A., Brown, C. E., & O'Leary, C. T. (2006). Artificial intelligence in accounting and auditing research: a review of the literature and future directions. Journal of Accounting Literature, 25, 1-35.
• Bannister, F., & Connolly, R. (2020). Administration by algorithm: a risk management framework. Information Polity, 25(4), 471-490.
• Bloomberg. (2023). Walmart’ın alışveriş asistanı, üretken yapay zekâ ile donatıldı. https://www.bloomberght.com/walmartin-alisveris-asistani-uretken-yapay-zekâ-ile-donatildi-2339595 adresinden alındı.
• Bose, S., Dey, S. K., & Bhattacharjee, S. (2023). Big data, data analytics and artificial intelligence in accounting: An overview. Handbook of big data research methods, 32-51.
• Brown, C. E., & O'Leary, C. T. (1995). The role of artificial intelligence in accounting and auditing. International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management, 4(1), 1-14.
• Chambers, A. (2021, 14 Şubat). İnternetten alınan yazarlı yazı: Re: Artificial Intelligence Risk Management Framework. https://www.bsa.org/files/policy-filings/09142021nistairmf.pdf adresinden alındı.
• Chaudhary, G. (2024). Unveiling the black box: bringing algorithmic transparency to AI. Masaryk University Journal of Law and Technology, 18(1), 93-122.
• Chu, M. K., & Yong, K. O. (2021). Big data analytics for business intelligence in accounting and audit. Open Journal of Social Sciences, 9(9), 42-52.
• Chukwuani, G. C., & Egiyi, O. (2020). Automation of the accounting process and its implications for accountants in Nigeria. International Journal of Accounting Research, 6(2), 1-10.
• Chukwudi, I. C., et al. (2018). The impact of artificial intelligence on accounting functions. Journal of Accounting and Finance, 18(2), 102-115.
• Cleveland Clinic. (2024. 20 Mart). İnternetten alınan yazarlı yazı: Finally: A way to measure health systems’ investment in quality. https://consultqd.clevelandclinic.org/finally-a-way-to-measure-health-systems-investment-in-quality adresinden alındı.
• CNBC. (2023, Mart). A.I. Has A Discrimination Problem. In Banking, The Consequences Can Be Severe. https://www.cnbc.com/2023/06/23/ai-has-a-discrimination-problem-in-banking-that-can-be-devastating.html adresinden alındı.
• CNN. (2021, Şubat). Zillow’s Home-Buying Debacle Shows How Hard İt İs To Use AI To Value Real Estate. https://edition.cnn.com/2021/11/09/tech/zillow-ibuying-home-zestimate/index.html adresinden alındı.
• DataRobot. (2024, Mart). Datarobot AI Platform. https://www.datarobot.com/platform/ adresinden alındı.
• Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). AI for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108-116.
• Demir, E. (2020). İç denetim süreçlerinde yapay zekâ kullanımı: avantajlar ve zorluklar. Yönetim ve Denetim Dergisi, 7(1), 134-150.
• Efe, A. & Tunçbilek, M. (2023). Yapay zekâ algoritmaları ile dönüşen denetim araçları üzerine bir değerlendirme. Kamu İç Denetçileri Derneği Dergisi, 14(27), 72-102.
• Erdoğan, S. (2020). İç denetim faaliyetlerinde yapay zekâ tabanlı araçların kullanımı. İç Denetim Dergisi, 7(2), 89-112.
• Ergen, A. (2020). Yapay zekâ ve veri analitiği uygulamalarının iç denetim süreçlerindeki rolü. İç Denetim ve Kontrol Dergisi, 5(3), 91-108.
• Euronews. (2022, Aralık). Gender Bias In Recruitment: How AI Hiring Tools Are Hindering Women’s Careers. https://www.euronews.com/next/2022/03/08/gender-bias-in-recruitment-how-ai-hiring-tools-are-hindering-women-s-careers adresinden alındı.
• EY. (2023, Aralık). Canvas. https://www.ey.com/en_us/services/audit/technology/canvas adresinden alındı.
• Fedele, S. (2021, 30 Aralık). İnternetten alınan yazarlı yazı: Artificial intelligence insights for internal audit. Deloitte. https://www2.deloitte.com/us/en/pages/advisory/articles/artificial-intelligence-for-internal-audit.html adresinden alındı.
• Fedyk, A., Hodson, J., Khimich, N., & Fedyk, T. (2022). Is artificial intelligence improving the audit process?. Review of Accounting Studies, 27(3), 938-985.
• GE. (2024, Mart). GE Vernova Unveils New AI-Based Software To Advance İndustrial Sustainability And Operations Goals Simultaneously. https://www.ge.com/news/press-releases/ge-vernova-unveils-new-ai-based-software-to-advance-industrial-sustainability-operations-goals#:~:text=Press%20Release-,GE%20Vernova%20unveils%20new%20AI%2Dbased%20software,reduce%20costs%20and%20maximize%20profitability adresinden alındı.
• Geiger, R. S., Tandon, U., Gakhokidze, A., Song, L., & Irani, L. (2023). Rethinking artificial intelligence: Algorithmic bias and ethical issues| Making algorithms public: Reimagining auditing from matters of fact to matters of concern. International Journal of Communication, 18, 22.
• Google Cloud. (2023, Aralık). Google Cloud AI For Risk Assessment. https://cloud.google.com/products/ai adresinden alındı.
• Görmen, M. ve Korkmaz, G. (2022). Kurumsal sürdürülebilirlik için sürdürülebilir iç denetim: Geleceğin iç denetim fonksiyonu. Denetişim, 13(25), 94-115.
• Grewal, D. S. (2014). A critical conceptual analysis of definitions of artificial intelligence as applicable to computer engineering. IOSR Journal of Computer Engineering, 16(2), 9-13.
• Gül, F. (2019). Yapay zekâ tabanlı denetim yazılımlarının iç denetim süreçlerine entegrasyonu. Denetim ve Güvence Hizmetleri Dergisi, 6(2), 59-74.
• Habbal, A., Ali, M. K., & Abuzaraida, M. A. (2024). Artificial intelligence trust, risk and security management (AI trism): Frameworks, applications, challenges and future research directions. Expert Systems with Applications, 240, 122442, 1-9.
• Huang, X. (2018). The application of artificial intelligence in taxation: Evidence from China. International Journal of Business and Management, 13(4), 45-57.
• Huq, M. (2014). The role of artificial intelligence in the development of accounting systems. Journal of Information Systems and Technology Management, 11(2), 345-360.
• IBM. (2023, Aralık). IBM Watson For Financial Risk Prediction. https://www.ibm.com/downloads/cas/2ZVK7VKX adresinden alındı.
• IFIAR. (2023, Aralık). IFIAR Report On Use Of Technology In Audits. https://cpab-ccrc.ca/docs/default-source/international-matters/2023-ifiar-use-of-technology-in-audits-en.pdf?sfvrsn=2824a5a2_17 adresinden alındı.
• Ilori, O., Nwosu, N. T., & Naiho, H. N. N. (2024). Advanced data analytics in internal audits: A conceptual framework for comprehensive risk assessment and fraud detection. Finance & Accounting Research Journal, 6(6), 931-952.
• ISACA. (2021, Aralık). Artificial Intelligence Adoption In Internal Audit Processes. https://www.isaca.org/resources/news-and-trends/newsletters/atisaca/2021/volume-40/artificial-intelligence-adoption-in-internal-audit-processes adresinden alındı.
• 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.
• Iwuanyanwu, U., Apeh, A. J., Adaramodu, O. R., Okeleke, E. C., & Fakeyede, O. G. (2023). Analyzing the role of artificial intelligence in IT audit: current practices and future prospects. Computer Science & IT Research Journal, 4(2), 54-68.
• Jahani, A. M., & Soofi, F. (2013). Application of hybrid genetic algorithm (GA) and artificial neural networks (ANNS) approach in auditing. Advances in Environmental Biology, 7(10 S1), 2819-2829.
• Karaman, M. S., Turan, M. & Aydin, M. A. (2020). Yapay sinir ağı kullanılarak anomali tabanlı saldırı tespit modeli uygulaması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi (Özel Sayı), 17-25.
• Kaya, D. (2019). Yapay zekâ tabanlı denetim sistemlerinin iç denetimde kullanımı. Denetim ve Güvence Hizmetleri Dergisi, 6(1), 45-68.
• Kemuma Ondeyo, R. (2023). Impact of artificial intelligence (AI) on auditing intelligence, Doctoral Dissertation, Dublin Business School, 1-88.
• Kestane, A. (2021). İç denetimde akıllı otomasyon teknolojilerinin kullanımı: robotik süreç otomasyonu ve bilişsel zekâ. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 14(2), 813-835.
• Khanna, E., Popli, R., & Chauhan, N. (2021, August). Artificial İntelligence Based Risk Management Framework For Distributed Agile Software Development. 8th ınternational conference on signal processing and ıntegrated networks (SPIN) (ss. 657-660). IEEE.
• Kirkos, E., Spathis, C., & Manolopoulos, Y. (2010). Audit‐firm group appointment: An artificial intelligence approach. Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management, 17(1), 1-17.
• Kluwer W. (2024, 28 Mart). İnternetten alınan yazarlı yazı: Artificial intelligence in auditing: Enhancing the audit lifecycle. https://www.wolterskluwer.com/en/expert-insights/artificial-intelligence-auditing-enhancing-audit-lifecycle adresinden alındı.
• Kokina, J., & Davenport, T. H. (2017). The emergence of artificial intelligence in accounting and auditing: A review of the literature and future directions. Accounting Horizons, 31(3), 1-15.
• Korkmaz, G. (2020). Yapay zekâ yöntemleriyle sınıflandırma ve finans sektöründe bir uygulama. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 11(2), 91-109.
• Koshiyama, A., Kazim, E., Treleaven, P., Rai, P., Szpruch, L., Pavey, G., ... & Chatterjee, S. (2024). Towards algorithm auditing: Managing legal, ethical and technological risks of AI, ML and associated algorithms. Royal Society Open Science, 11(5), 1-34.
• Köse, E., Apalı, A. ve Aldemir, M. E. (2022). Denetçilerin yapay zekâ’ya yönelik algılarının denetim kalitesine etkisi üzerine bir araştırma. Denetişim Dergisi, 26, 32-44.
• KPMG. (2023, Aralık). Clara. https://kpmg.com/tr/tr/home/hizmetlerimiz/denetim-ve-guvence/denetim-teknolojisi/kpmg-clara.html adresinden alındı.
• Kumar Doshi, A., et al. (2020). Opportunities and threats of artificial intelligence in the accounting profession: A study on the perception of accountants in India. International Journal of Accounting Research, 6(3), 25-40.
• Kumar, A., Krishnamoorthy, B., & Bhattacharyya, S. S. (2024). Machine learning and artificial intelligence-induced technostress in organizations: A study on automation-augmentation paradox with socio-technical systems as coping mechanisms. International Journal of Organizational Analysis, 32(4), 681-701.
• LaBrie, R. C., & Steinke, G. (2019). Towards a framework for ethical audits of AI algorithms. 1-5.
• Lee, J. W., & Tajudeen, M. (2020). The impact of AI-based accounting software on organizations in Malaysia: An empirical study. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 17(1), 45-60.
• Lin, C. C., Chiu, A. A., Huang, S. Y., & Yen, D. C. (2015). Detecting the financial statement fraud: The analysis of the differences between data mining techniques and experts’ judgments. Knowledge-Based Systems, 89, 459-470.
• Loi, M., & Spielkamp, M. (2021, July). Towards accountability in the use of artificial intelligence for public administrations. AAAI/ACM conference on AI, ethics, and society (ss. 757-766).
• Luan, D., et al. (2020). The challenges and aspects of AI technologies and big data in education research: Implications for accounting education. Journal of Education for Business, 95(5), 299-307.
• Lui, A. K., Lee, M. C., & Ngai, E. W. (2022). Impact of artificial intelligence investment on firm value. Annals of Operations Research, 308(1), 373-388.
• Mach, E. (2024, 25 Mart). İnternetten alınan yazarlı yazı: How artificial ıntelligence can help ınternal auditing. Avaina. https://avianaglobal.com/how-artificial-intelligence-can-help-internal-auditing/ adresinden alındı.
• Makridakis, S. (2017). The impact of artificial intelligence on business and society: A review and future directions. Technological Forecasting and Social Change, 126, 1-10.
• McKinsey. (2023, Aralık). Building the internal-Audit Function of the Future. https://www.mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience/our-insights/building-the-internal-audit-function-of-the-future adresinden alındı.
• Meservy, T. O., et al. (1992). Applications of artificial intelligence in accounting and auditing services: A survey of current practices and future directions. Expert Systems with Applications, 4(3), 263-275.
• Microsoft Azure. (2023, Aralık). Azure Machine Learning for Data Analysis. https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning/ adresinden alındı.
• Mitan, J. (2024, 20 Mart). İnternetten alınan yazarlı yazı: Enhancing audit quality through artificial intelligence: An external auditing perspective. https://scholarworks.uark.edu/acctuht/58/ adresinden alındı.
• Mohammed, A. F. A., & Rahman, H. M. A. A. (2024). The role of artificial intelligence (AI) on the fraud detection in the private sector in Saudi Arabia. Journal of Arts, Literature, Humanities, and Social Sciences, (100), 472-506.
• Narayanan, L. K., Subbiah, P., Muralidharan, R. R. A., Baskaran, A. P., Srinivasan, V., Baskaran, A. P., ... & Ramachandran, H. (2023). A survey on AI-and ML-based demand forecast analysis of power using IoT-based SCADA. Smart Energy and Electric Power Systems, 65-78.
• NICE Actimize. (2024, Mart). Fraud Management. https://www.niceactimize.com/fraud-management/ adresinden alındı.
• Nicolau, A. (2023). The impact of AI on internal audit and accounting practices. Internal Auditing & Risk Management, (Supplement), 38-56.
• O'Leary, C. T., & O'Keefe, R. M. (1997). The impact of expert systems on auditing and taxation: A sociological perspective. Journal of Information Systems, 11(1), 1-15.
• Omoteso, K. (2012). The application of artificial intelligence in auditing: Looking back to the future. Expert Systems with Applications, 39, 8490-8495.
• Omoteso, K. (2012). The use of artificial intelligence systems by auditors: A review of current practices and future directions. International Journal of Auditing, 16(2), 164-179.
• Özkan, M. (2021). İç Denetimde Yapay Zekâ Kullanımının Getirdiği Yenilikler ve Zorluklar. Finansal Denetim ve Güvence Dergisi, 8(2), 77-95.
• Özyiğit, H. (2023). Yapay zekânın iç denetçilerin algısına etkisi: BİST 100 şirketlerine yönelik bir araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (98), 21-42.
• Palaniappan, K., Lin, E. Y. T., & Vogel, S. (2024, February). Global regulatory frameworks for the use of artificial intelligence (AI) in the healthcare services sector. Healthcare, 12(5), 562.
• Palantir. (2023, 15 Aralık). İnternetten alınan yazarlı yazı: Palantir’s Response to OMB on AI Governance, Innovation, and Risk Management. https://blog.palantir.com/palantirs-response-to-omb-on-ai-governance-innovation-and-risk-management-1e2be610a6e9 adresinden alındı.
• Perez-Cerrolaza, J., Abella, J., Borg, M., Donzella, C., Cerquides, J., Cazorla, F. J., ... & Flores, J. L. (2024). Artificial intelligence for safety-critical systems in industrial and transportation domains: A survey. ACM Computing Surveys, 56(7), 1-40.
• Probesto. (2024, Mart). Bankacılıkta Siber Savunmada Yapay Zekânın Rolü. https://www.probesto.com/tr/bankacilikta-siber-savunmada-yapay-zekânin-rolu/#google_vignette adresinden alındı.
• PWC. (2023a, Aralık). Global Internal Audit Study 2023. https://www.pwc.com/gx/en/services/audit-assurance/internal-audit/global-internal-audit-study.html adresinden alındı.
• PWC. (2023b, Aralık). The PwC Audit. https://www.pwc.com.tr/audit adresinden alındı.
• Reddy, V. R., et al. (2019). Analyzing the applications of accounting intelligence in a disruptive environment: Insights from industry leaders. Journal of Business Research, 101, 123-135.
• Robbins, S., & Van Wynsberghe, A. (2022). Our new artificial intelligence infrastructure: Becoming locked into an unsustainable future. Sustainability, 14(8), 4829.
• Rumasukun, M. R. (2024). Developing auditor competencies through continuous training and education. Golden Ratio of Auditing Research, 4(1), 14-23.
• Sabuncu, B. (2018). İç denetim anlayışındaki değişiklikler ve gelişmeler. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, Özel Sayı 20, ös779-ös789.
• Saka, E. (2024). Sosyal fayda için yapay zekâ. Reflektif Sosyal Bilimler Dergisi, 5(1), 85-101.
• SAS. (2023a, Aralık). SAS Fraud Management. https://www.sas.com/en_us/software/fraud-management.html adresinden alındı.
• SAS. (2023b, Aralık). Advanced Analytics For Risk Management. https://www.sas.com/tr_tr/software/analytics-pro.html adresinden alındı.
• Scherer, M. U. (2015). Regulating artificial intelligence systems: Risks, challenges, competencies, and strategies. Harvard Journal of Law & Technology, 29, 354-398.
• Sert, G. (2021). İç denetimde yapay zekâ kullanımı: Yenilikler ve zorluklar. Finansal Denetim Araştırmaları Dergisi, 8(1), 82-99.
• Shabani, N., Munir, A., & Mohanty, S. P. (2022). A study of big data analytics in internal auditing. Intelligent systems and applications: proceedings of the 2021 ıntelligent systems conference (IntelliSys) (ss. 362-374). Springer International Publishing.
• Şahin, E., & Gürbüz, M. (2021). Yapay zekâ destekli denetim sistemlerinin iç denetim üzerindeki etkileri. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 13(3), 102-124.
• Şentürk, A. (2023). İç denetim faaliyetlerinde yapay zekâdan beklentiler: ChatGPT uygulaması örneği. TİDE Academic Research, 4(2), 51-82.
• Tableau. (2023, Aralık). Tableau AI. https://www.tableau.com/solutions/ai-analytics adresinden alındı. Taeihagh, A. (2021). Governance of artificial intelligence. Policy and Society, 40(2), 137-157.
• Taş, H. (2018). İç denetimde yapay zekâ kullanımının getirdiği yenilikler. Muhasebe ve Denetim Araştırmaları Dergisi, 4(3), 23-40.
• Thottoli, M. M. (2024). Leveraging information communication technology (ICT) and artificial intelligence (AI) to enhance auditing practices. Accounting Research Journal, 37(2), 134-150.
• Tschang, F. T., & Almirall, E. (2021). Artificial intelligence as augmenting automation: Implications for employment. Academy of Management Perspectives, 35(4), 642-659.
• Üçoğlu, S. (2020). Machine learning applications in audit firms: Current trends and future directions. International Journal of Auditing Technology, 4(1), 23-36.
• Varol, N. (2023). Dijital dönüşüm ve yapay zekâ: Muhasebenin ve denetimin geleceği. Denetim ve Güvence Hizmetleri Dergisi, 3(2), 162-184.
• Yang, J., & Vasarhelyi, M. A. (1995). Expert systems in accounting: A review of current applications in the field. Journal of Information Systems, 9(2), 45-56.
• Yıldız, A. (2020). Yapay zekâ tabanlı denetim sistemlerinin iç denetim süreçlerine etkisi. Denetim Bilimleri Dergisi, 5(4), 123-140.
• Yılmaz, M., & Ersoy, A. (2020). Yapay zekâ tabanlı denetim yazılımlarının iç denetim süreçlerine entegrasyonu: Bir değerlendirme. Denetim ve Güvence Hizmetleri Dergisi, 5(1), 43-65.
• Zemankova, M. (2019). The use of AI in accounting and auditing with a focus on blockchain technology: Opportunities and challenges ahead. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 16(2), 123-140.
• Zhang, C., Hu, D., & Yang, T. (2024). Research of artificial intelligence operations for wind turbines considering anomaly detection, root cause analysis, and incremental training. Reliability Engineering & System Safety, 241, 109634.
• Zhao, Y., et al. (2004). Threats and challenges to traditional auditing from real-time accounting and AI applications: An empirical study from China. International Journal of Auditing, 8(3), 145-160.