ANALİTİK PROSEDÜRLER STANDARDI (BDS 520) KAPSAMINDA İŞ ZEKÂSI MODELLERİNİN TASARLANMASI VE DENETİM SÜRECİNDE KULLANILMASI
Öz
Günümüzde, bilişim ve teknolojik alanda yaşanan gelişmeler iş hayatına da yansımıştır. İş hayatındaki bu yansıma çeşitli mesleklerde de farklı bakış açılarının yakalanmasını ve iş yapma biçimlerini etkilemiştir. Yaşanan bu gelişmeler denetim mesleğinde de farklı tartışmalara yol açmıştır. Bilişim teknolojilerindeki gelişim, yapay zekâ, otomasyon, internet ve sosyal medya ağları üzerinden büyük hacimli verilerin elde edilebilmesi, işletmelerde iş zekası oluşturulması, öğrenen sistemler geliştirilmesi muhasebe ve denetim mesleğini de etkilemektedir. Dijitalleşme ile denetim mesleğinde daha fazla bilgisayar programlarından yararlanılacaktır. İşletmelere özgü iş zekası geliştirilmesi denetim sürecinde analitik prosedürlerin uygulanması sürecini de etkileyecektir. Çalışmada, BDS 520 sayılı “Anatitik Prosedürler” standardı rehberliğinde iş zekası modellerinin denetim amaçlarına uygun biçimde kullanılması için bir metodoloji ve uygun testlerin neler olabileceği tartışılmıştır. Çalışmanın ilk bölümde analitik prosedürler ve iş zekâsı konuları ele alınmıştır. İkinci bölümde analitik prosedürlerin denetim amaçlı kullanılması için işletmelerde iş zekâsı geliştirilmesi ve bilişim testleri ve uygunsuzlukların belirlenmesine kullanılabilecek analitik prosedürler değerlendirilmiştir. Sonuç bölümünde, hatalı, kuşkulu ve hileli işlemler olarak belirlenen yanlışlıkların finansal raporlamalara yansıyan izlerinin neler olabileceği, izlerin nasıl takip edilebileceğini anlamında testler önerilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- KAYNAKÇAAICPA Audit Guide, 2012. “Analytical Procedures” American Institute of Certified Public Accountants, New YorkAkdoğan, N. ve Akdoğan, U. 2018 “Büyük Veri – Bilişim Teknolojisindeki Gelişmelerin Muhasebe Uygulamaları ve Muhasebe Mesleğine Etkisi” Muhasebe ve Denetim Bakış Dergisi,55, Eylül, ss.1-14Appelbaum, D. ve M. Vasarhelyi, “Big Data and Analytics in the Modern Audit Engagement: Research Needs”, Auditing: A Journal of Practice & Theory American Accounting Association, Vol. 36, No. 4 November 2017 s. 1–27Argüden, Y., & Erşahin, B. 2008. “Veri Madenciliği”. ARGE danışmanlık.Austinb, A. Carpentera. T. Christa. M. Nielson. C. 2018 “The Data Analytics Transformation: Evidence From Auditors, Cfos, And Standard-Setters”, University of Ricmond, yayınlanmış makale taslağı, Aydın, S. 2007. “Veri madenciliği ve Anadolu Üniversitesi uzaktan eğitm sisteminde bir uygulama”. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, EskişehirBender. T.H.H., 2017 “The Effect Of Data Analytics On Audit Efficiency”, Erasmus University, yayınlanmış doktora sunumuBos.P 2017 “Analytics: good practices for (smaller) IAFs” Institute of Internal Auditors, AmsterdamCao. M., Chychyla R. Stewart. T. 2015 “Big Data Analytics in Financial Statement Audits” Accounting Horizons Vol. 29, No. 2 s. 423–429Cendrowski, H. 2009 Enterprise risk management and COSO, John Wiley & Sons, New York.Chartered Institute of Internal Auditors. 2017 “Data Analytics: Is it time to take the first step?” www.iia.org.uk Erişim Tarihi 18.12.2018Coderre, D. G. 2009. Computer Aided Fraud Prevention and Detection: A Step-by-Step Guide, John Wiley & Sons,Coderre, D. G. 2009. Fraud Analysis Techniques Using ACL, John Wiley & Sons, 2009.COSO, 2013. “Internal Control: Integrated Framework” American Institute of Certified Public Accountants, New YorkDavies. C. 2018 “Analytics: Moving Up The Value Chain”, www.pwc.com Erişim Tarihi 18.12.2018Deloitte raporu. 2017. “Internal audit analytics: The journey to 2020” www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/Deloitte-Analytics/ Erişim Tarihi 18.12.2018Deloitte raporu. 2017. “The Analytics Advantage” www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/Deloitte-Analytics/ Erişim Tarihi 18.12.2018Erdoğan, M. “2001 “Muhasebe Hilelerinin Ortaya Çıkartılmasında Benford Yasası”, Muhasebe ve Denetim Bakış Dergisi, 3, Ocak, ss.1-8.Gill, N.S. ve Gupta, R. 2009 “A Data Mining Framework for Prevention and Detection of Financial Statement Fraud”, International Journal of Computer Applications Volume 50 – No.8, July 2012, s.7-11Gill, N.S. ve Gupta, R. 2009 “Prevention and Detection of Financial Statement Fraud: A Data Mining Approach”, The IUP Journal of Systems Management, Vol.7, No.3, s.55-58.IIA IPPF Practice Guide, 2009 Global Technology Audit Guide 13: Fraud Prevention and Detection in an Automated World, Institute of Internal Auditors, Altamonte Springs, Florida Institute of Internal Auditors, “ISA 240: The Auditor’s Responsibilities Relating To Fraud in an Audit of Financial Statements”, Institute of Internal Auditors, AmsterdamInternational Auditing and Assurance Standards Board, 2012, Handbook of International Quality Control, Auditing Review, Other Assurance, and Related Services Pronouncements, Volume I, International Federation of Accountants New York International Auditing and Assurance Standards Board, 2012, Handbook of International Quality Control, Auditing Review, Other Assurance, and Related Services Pronouncements, Volume II, International Federation of Accountants New York K. Ertikin, 2017 “Hile Denetimi: Kırmızı Bayrakların Tespiti için Kullanılan Proaktif Yaklaşımlar”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Temmuz 2017KPGM raporu. 2014. “Fraud Risk Management: Developing A Strategy For Prevention, Detection, And Response”, assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/pdf/2014/05/ , Erişim Tarihi 18.12.2018KPGM raporu. 2014. “Unlocking the Value-of-Audit-with-Data-and-Analytics”, assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/pdf/2015/02/, Erişim Tarihi 18.12.2018Lambrechts, A, Lourens. J. Millar. P., Sparks. D.E. 2011 Global Technology Audit Guide 16: Data Analysis Technologies, Institute of Internal Auditors, Altamonte Springs, Florida Mengi, B. T. 2013 Hileli Finansal Raporlama, Beta Basım Yayım, İstanbulNasraoui.O, O. Zaïane, M. Spiliopoulou, B. Mobasher, B. Masand-Philip, S. Yu (Eds.). 2006 “Advances in Web Mining and Web Usage Analysis”, Springer, BerlinNigrini, M. J. 2012 Benford’s law: Applications for Forensic Accounting, Auditing, and Fraud Detection, John Wiley & Sons, New York.Pehlivanlı, D. 2011 Hile Denetimi Metodoloji ve Raporlama, Vaka İncelemeleri, Beta Yayıncılık, İstanbul.Ramlukan, R. “How Big Data and Analytics Can Transform the Audit”, Ernst Young Reporting, April 2015, s.10-13Rezaee, Z. ve Riley, R. 2010 Financial Statement Fraud Prevention and Detection, John Wiley&Sons, New YorkSingleton, T. W., Singleton, A. J., Bologna, G., Lindquits, R. J. 2006 Fraud Auditing and Forensic Accounting, Third Edition, John Wiley & Sons, New York.Türker. M. “Dijitalleşme Sürecinde Küresel Muhasebe Mesleğinin Yeniden Şekillenmesine Bakış” Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, Mart 2018; 20(1); s. 202-235Türkiye Denetim Standartları, 2014, “Bağımsız Denetim Kanıtları (BDS 500)” Kamu Gözetimi, Muhasebe ve Denetim Standartları Kurumu, AnkaraTürkiye Denetim Standartları, 2014, “Analitik Prosedürler (BDS 520) Hakkında Tebliğ Türkiye Denetim Standartları Tebliği No: 20”, Kamu Gözetimi, Muhasebe ve Denetim Standartları Kurumu, AnkaraVasarhelyi M. 2017 “Audit Analytics” pcaobus.org/News/Events/Documents/05242017-SAG-meeting/, Erişim Tarihi 18.12.2018Wells, J. T. 2018 International Fraud Handbook, John Wiley & Sons, Inc., New JerseyYıldız. B. , Ağdeniz. Ş. “Muhasebede Analiz Yöntemi Olarak Metin Madenciliği” Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, Haziran 2018; 20(2); s 286-315
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
İşletme
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Deniz Umut Erhan
*
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
28 Mart 2019
Gönderilme Tarihi
27 Aralık 2018
Kabul Tarihi
28 Mart 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 21 Sayı: 1