YAPAY ZEKÂ TABANLI MUHASEBE YAZILIMLARININ ETKİNLİĞİ VE GÜVENLİĞİ

Yıl 2026, Sayı: Advanced Online Publication, 25 - 41

Sema Bacak , Ömer Köse

https://doi.org/10.46482/ebyuiibfdergi.1765018

Öz

Muhasebe, işletmelerin finansal faaliyetlerini kayıt altına alan ve karar alıcılara bilgi sunan temel bir disiplindir. Geçmişte manuel olarak yürütülen bu süreçler, Endüstri 4.0 ile hız kazanmış; yapay zekâ teknolojilerinin muhasebe yazılımlarına entegrasyonu ise önemli bir dönüşüm başlatmıştır. Yapay zekâ, özellikle büyük veri analizi, örüntü tanıma, öngörüsel analiz ve otomasyon gibi yetenekleri sayesinde muhasebe süreçlerinde çığır açan yenilikler getirmiştir. Özellikle yapay zekâ muhasebe yazılımları, binlerce muhasebe fişi ve işlem verisi arasındaki hataları tespit etmek, veri analizi yapmak, finansal raporlama ve dolandırıcılık risklerini tespit etmek gibi birçok alanda verimlilik ve doğruluk sağlamaktadır. Ancak yapay zekâ uygulamalarının; şeffaflık, denetlenebilirlik, hesap verebilirlik, siber güvenlik ve veri koruma gibi alanlarda bazı risk ve tartışmaları da beraberinde getirmektedir. Bu çalışmada, yapay zekâ tabanlı muhasebe yazılımlarının etkinliği ve güvenliğini ele alınarak değerlendirilecektir. Ayrıca sektörel gelişmeler çerçevesinde konu detaylandırılarak, Türkiye’deki ve dünyadaki uygulama düzeyi ve yasal çerçevesi incelenecektir. Böylece, bu teknolojilerin muhasebe alanındaki konumunun değerlendirilmesi ve geleceğe yönelik yol haritasının oluşturulması hedeflenmektedir.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zekâ , Muhasebe Yazılımları , Dijital Dönüşüm ve Muhasebe

EFFECTIVENESS AND SECURITY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED ACCOUNTING SOFTWARE

Öz

Accounting is a fundamental discipline that records the financial activities of businesses and provides information to decision-makers. Processes that were once carried out manually have accelerated with the advent of Industry 4.0, while the integration of artificial intelligence technologies into accounting software has initiated a significant transformation. Artificial intelligence, through its capabilities in big data analysis, pattern recognition, predictive analytics, and automation, has introduced groundbreaking innovations into accounting processes. AI-powered accounting software, in particular, delivers efficiency and accuracy in various areas such as detecting errors among thousands of accounting entries and transaction records, performing data analysis, generating financial reports, and identifying fraud risks. However, the adoption of AI applications also brings certain risks and debates in areas such as transparency, auditability, accountability, cybersecurity, and data protection. This study evaluates the effectiveness and security of AI-based accounting software. Furthermore, within the framework of sectoral developments, the level of implementation and the legal framework in both Turkey and the global context will be examined. In doing so, the study aims to assess the position of these technologies in the field of accounting and to establish a roadmap for the future.

Kaynakça

• Akbulut, B. ve Akbulut, M. T. (2025). “Yapay Zekâ Yasasında Risk Kategorileri”, Necmettin Erbakan Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 8(1), s. 466-496.
• Binns, R. (2018). Fairness in machine learning: Lessons from political philosophy. Proceedings of the 2018 Conference on Fairness, Accountability and Transparency, 149–159.
• Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future. W. W. Norton & Company.
• Coşkun, A. (2007). Yapay zekâ optimizasyon teknikleri: literatür değerlendirmesi. Fırat Üniversitesi Doğu Araştırmaları Dergisi, 5(2), 142-146.
• Crevier, D. (1993). AI: The Tumultuous History of the Search for Artificial Intelligence. Basic Books.
• Çiçek, A. E. (2025). Türkiye'nin Yapay Zekâ Tabanlı Siber Güvenlik Stratejisi: Ulusal Güvenliği Güçlendirmek ve Küresel Siber Yönetişime Yön Vermek, Yönetim Bilimleri Dergisi, 23(56) /993-1012.
• Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv preprint arXiv:1702.08608.
• Efe, A. ve Tunçbilek, M. (2023). Yapay Zekâ Algoritmaları ile Dönüşen Denetim Araçları Üzerine Bir Değerlendirme, Denetişim Dergisi, 27, 72-102
• Ersoy, Ç. (2017). Robotlar, yapay zekâ ve hukuk. 2. Basım. İstanbul: On İki Levha Yayıncılık.
• European Commission. (2018). Artificial Intelligence for Europe (COM/2018/237 final). https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=COM:2018:237:FIN
• E-Yaz Yazılım. (2023). YZ Destekli Vergi Uyum Sistemleri. https://www.eyaz.com.tr TÜBİTAK. (2024). TEYDEB Finansal Teknoloji Projeleri Destek Raporu. https://www.tubitak.gov.tr
• Geçici, E. (2024). Yapay Zekâ Destekli ChatGPT’nin Muhasebe Eğitimi Alanına Uygunluğu: Fırsatlar ve Zorluklar. İşletme Akademisi Dergisi, 5(2), 96–117. https://doi.org/10.26677/TR1010.2024.1420
• Goodfellow, I., Shlens, J., & Szegedy, C. (2015). Explaining and harnessing adversarial examples. arXiv preprint arXiv:1412.6572.
• Holmes, A. F., ve Douglass, A. (2022). Artificial intelligence: Reshaping the accounting profession and disruptions in accounting education. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 19(1), 53-68. DOI: 10.1111/1911-3838.12240
• Intuit. (2024). Delivering AI-driven financial confidence. https://www.intuit.com Forbes. (2024). QuickBooks’ AI Revolution in Small Business Finance. https://www.forbes.com
• Jackson, D., Michelson, G., ve Munir, R. (2023). Developing accountants for the future: New technology, skills, and the role of stakeholders. Accounting Education, 32(2), 150-177.
• Karaca, M. (2024). Yapay Zekânın İç Denetime Etkileri: Fırsatların Yakalanması ve Tehditlerin Yönetilmesi, Denetişim Dergisi, Ek Sayı, 86-101.
• Kingdee. (2023). AI-powered financial ERP: Cloud Cosmic Platform. https://www.kingdee.com Yonyou. (2024). Smart Finance with AI Integration. https://www.yonyou.com
• Koca, Z. (2025). Dijital Teknolojilerin Muhasebede Kullanımı: Sistematik İnceleme Yoluyla Teşvik Edici ve Engelleyici Faktörlerin Tespiti, Denetim ve Güvence Hizmetleri Dergisi, 5(1).
• Lin, K. J., & Hazelbaker, S. (2019). Artificial Intelligence: A Transformational Force in Accounting. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 16(2), 45–56. https://doi.org/10.2308/jeta-52594
• Logo Yazılım. (2022). Logo Mind Insight Tanıtım Bülteni. https://www.logo.com.tr Adım Yazılım. (2023). Logo Mind Insight ile Yapay Zekâ Tabanlı Karar Destek. https://www.adimyazilim.com.tr TechInside. (2024). Masraff, yapay zekâ ile masraf yönetimini kolaylaştırıyor. https://www.techinside.com
• Macpherson, A. (2018). Algorithmic Auditing in the Age of Big Data. Accounting Horizons, 32(2), 78–90. https://doi.org/10.2308/acch-51903
• McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (2006). A proposal for the Dartmouth summer research project on artificial intelligence, August 31, 1955. AI Magazine, 27(4), 12.
• Pagallo, U. (2013). The Laws of Robots: Crimes, Contracts, and Torts. Springer.
• Paraşüt. (2024). Yapay Zekâ ile Gelişmiş Nakit Akışı Yönetimi. https://www.parasut.com Webrazzi. (2024). Paraşüt doğal dil işleme altyapısı ile muhasebede devrim hedefliyor. https://www.webrazzi.com
• Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
• Serçemeli, M. (2018). Muhasebe ve denetim mesleklerinin dijital dönüşümünde yapay zekâ. Electronic Turkish Studies, 13(30).
• Sevim, H. ve Yılmaz, Y. (2024). Yapay Zekâ ve Benzeri Teknolojik Gelişmelerin Muhasebe Mesleği Üzerindeki Etkisi, 14(28)/856-881.
• Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484–489.
• Tarmidi, D., et al. (2018). Accounting Information Systems with Artificial Intelligence. Proceedings of the International Conference on Information Technology Systems and Innovation
• Ülker, Y. ve Eker S. (2024). Dijitalleşme Uygulamalarının Muhasebe Bilgi Sistemi Üzerine Etkilerinin Değerlendirilmesi, Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(18) / 320-345.
• Ünal, A. (2022). Hukuk ve ahlak perspektifinden yapay zekâ: Bir eleştirel analiz yaklaşımı. Academic Perspective Procedia, 5(1), 229. https://doi.org/10.33793/acperpro.
• Varol, N. (2023). Dijital Dönüşüm ve Yapay Zekâ: Muhasebenin ve Denetimin Geleceği, Denetim ve Güvence Hizmetleri Dergisi, 3(2).
• Wasny, J. (2019). The Rise of AI in Accounting. Canadian Accountant, Spring 2019(4), 22–29.
• Xero. (2023). Using machine learning to power real-time business decisions. https://www.xero.com
• Yardımcıoğlu, M. ve Şıtak, B. (2020) Yapay Zekâ Teknolojisinin Muhasebe Alanına Yansımaları: Literatür İncelemesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5 (2), 342-353 DOI: 10.33905/bseusbed.809795
• Yardımcıoğlu, M. ve Şıtak, B. (2020). Yapay Zekâ Teknolojisinin Muhasebe Alanına Yansımaları: Literatür İncelemesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5 (2), 342-353 DOI: 10.33905/bseusbed.809795
• Yıldız, M. (2023). Yapay Zekâ ve Yeni Sayı Sistemlerinin Muhasebe ve Finans Alanında Uygulaması, Editör Doç. Dr. Murat Karahan, İksad Yayınevi, Ankara / Türkiye DOI: https://dx.doi.org/10.5281/zenodo.10057193
• Yiğit, P. (2011). Yapay Sinir Ağları ve Kredi Taleplerinin Değerlendirilmesi Üzerine Bir Uygulama. (Yüksek Lisans Tezi) İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Sayısal Yöntemler Bilim Dalı. İstanbul.
• Zhang, Y., & Lu, Y. (2021). The Cognitive Role of AI in Financial Decision-Making. International Journal of Accounting & Information Management, 29(3), 483–496. https://doi.org/10.1108/IJAIM-03-2021-0056
• Zhou, H., & Lin, J. (2023). “Digital Intelligence in Chinese Financial Enterprises”. Journal of Financial Technologies, 5(2), 87–104.