Araştırma Makalesi

YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU

Cilt: 28 Sayı: 2 9 Haziran 2026
PDF İndir
TR EN

YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU

Öz

Muhasebe bilgi sistemleri, işletmelerin finansal süreçlerini yönetmesinde ve karar destek mekanizmalarını güçlendirmesinde kritik bir rol üstlenmektedir. Ancak mevcut sistemler, karmaşık arayüzleri ve sorgu yapıları nedeniyle özellikle teknik uzmanlığı olmayan kullanıcılar için erişimi zorlaştırmaktadır. Yapay zekâ destekli doğal dil işleme (NLP) yaklaşımları, finansal verilere doğal dil aracılığıyla erişim sağlayarak bu sınırlılıkları aşma potansiyeline sahiptir. Çalışmanın temel amacı, NLP teknolojilerinin muhasebe bilgi sistemlerine entegrasyonunun kavramsal boyutlarını ve alan yazındaki araştırma boşluklarını literatür temelli bir analiz çerçevesinde tartışmaktır. Önerilen teorik çerçeve, muhasebe bilgi sistemlerinin geleceğine yönelik yeni bir paradigmaya işaret etmektedir. Literatür analizi, Türkçe muhasebe terminolojisine özgü mikro-domain NLP modellerinin geliştirilmesinin veri erişiminin demokratikleşmesi ve kullanıcı etkinliği açısından stratejik bir katkı potansiyeli taşıdığını ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Abu Bakar, A.A. & Ameer, R. (2011). Readability of Corporate Social Responsibility Communication in Malaysia. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 18(1), 50-60.
  2. Al-Dmour, R., Alkhatib, O., Al-Dmour, H., & Amin, E. (2023). The Influence of Social Marketing Drives on Brand Loyalty via the Customer Satisfaction as a Mediating Factor in Travel and Tourism Offices. SAGE Open, 13.
  3. Algrari, A.Y. & Mr. Rebwar, M. A. (2019). The impact of Accounting Information Systems’ Quality on Accounting Information Quality. Journal of Information Technology Management, 11, 62–80.
  4. Bao, Y., Ke, B., Li, B., Yu, Y. J., & Zhang, J. (2020). Detecting accounting fraud in publicly traded US firms using a machine learning approach. Journal of Accounting Research, 58(1), 199-235.
  5. Bean, R. (2016). How time-to-insight is Driving Big Data Business Investment. MIT Sloan: Management Review. Bochkay, K. Brown, S.V., Leona, A.J. & Tucker, W. (2022). Textual Analysis in Accounting: What’s Next?. Contemporary Accounting Research, 40(2): 765-805.
  6. Ding, K., Lev, B., Peng, X., Sun, T., & Vasarhelyi, M.A. (2020). Machine Learning Improves Accounting Estimates: Evidence from Insurance Payments. S&P Global Market Intelligence.
  7. Dong, M.M., Stratopoulos, T.C., & Wang, V.X. (2024). A Scoping Review of ChatGPT Research in Accounting and Finance. International Journal of Accounting Information Systems, 55, 100715. arXiv:2412.05731
  8. Fisher, I. E., Garnsey, M. R., & Hughes, M. E. (2016). Natural Language Processing in Accounting, Auditing and Finance: A Synthesis of the Literature With a Roadmap for Future Research. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 23(3), 157–214.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Finansal Muhasebe

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

9 Haziran 2026

Gönderilme Tarihi

27 Ekim 2025

Kabul Tarihi

15 Mart 2026

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2026 Cilt: 28 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Alkan, B. Ş. (2026). YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 28(2), 157-173. https://doi.org/10.31460/mbdd.1810418
AMA
1.Alkan BŞ. YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU. MODAV-MBDD. 2026;28(2):157-173. doi:10.31460/mbdd.1810418
Chicago
Alkan, Betül Şeyma. 2026. “YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU”. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi 28 (2): 157-73. https://doi.org/10.31460/mbdd.1810418.
EndNote
Alkan BŞ (01 Haziran 2026) YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi 28 2 157–173.
IEEE
[1]B. Ş. Alkan, “YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU”, MODAV-MBDD, c. 28, sy 2, ss. 157–173, Haz. 2026, doi: 10.31460/mbdd.1810418.
ISNAD
Alkan, Betül Şeyma. “YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU”. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi 28/2 (01 Haziran 2026): 157-173. https://doi.org/10.31460/mbdd.1810418.
JAMA
1.Alkan BŞ. YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU. MODAV-MBDD. 2026;28:157–173.
MLA
Alkan, Betül Şeyma. “YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU”. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, c. 28, sy 2, Haziran 2026, ss. 157-73, doi:10.31460/mbdd.1810418.
Vancouver
1.Betül Şeyma Alkan. YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ DOĞAL DİL İŞLEME YAKLAŞIMLARININ MUHASEBE BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU. MODAV-MBDD. 01 Haziran 2026;28(2):157-73. doi:10.31460/mbdd.1810418

Yazarlık

MBDD, araştırma makalelerine yapılan katkıların adil şekilde tanınmasını sağlamak amacıyla COPE Yazarlık Kılavuzuna uymaktadır (https://publicationethics.org/guidance/discussion-document/authorship). Yazarlık, hem hak hem de sorumluluk taşır; bu nedenle, listelenen tüm yazarların araştırmaya önemli katkılarda bulunmuş olması gerekmektedir.

Birden fazla yazarlı çalışmalarda, Yazar Katkıları bölümü, sonuç bölümünden sonra ve kaynakçadan önce yer almalıdır. Makalenin hangi bölümlerine hangi yazarın katkı sağladığını belirtmek için yazarların isim baş harfleri ve soyadları kullanılmalıdır. Detaylı bilgiye "Makale Gönderim Kontrol Listesi" düğmesine tıklayarak ulaşılabilir. Ayrıca, yazarlar, yazarlık kriterlerini karşılamayan ancak çalışmaya katkı sağlayan kişileri teşekkür bölümünde belirtebilirler.

Yazarlar araştırmanın tasarım ve uygulanmasında üretken Yapay Zekâ (YZ) ve YZ destekli araçların kullanımını açıklamak zorundadırlar. Bu tür kullanımlar, makalenin yöntem bölümünde belirtilmelidir. YZ kullanımının belirtilmesi, makalenin yayımlanmasını engellemez; aksine, araştırmanın şeffaf bir şekilde sunulmasını sağlar.