MUHASEBE MESLEK MENSUPLARININ DİJİTALLEŞME VE YAPAY ZEKÂ TEKNOLOJİSİNİ ALGILAMA VE UYGULAMA DÜZEYLERİNİN ARAŞTIRILMASI

Yıl 2025, Cilt: 25 Sayı: 76, 133 - 156, 09.09.2025

Münevver Katkat Özçelik , Zeynep Öztürk , Tuğba Alibaş

https://doi.org/10.55322/mdbakis.1659307

Öz

Bu çalışma, muhasebe meslek mensuplarının dijitalleşme ve yapay zekâ teknolojisini algılama ve uygulama düzeylerinin araştırılması amacıyla yapılmıştır. Çalışmanın amacı doğrultusunda ölçek geliştirilerek, ölçeğin alt düzeyleri arasındaki ilişkiler araştırılmaya çalışılmıştır. Ölçek, Ankara’da mesleğini icra eden Yeminli Mali Müşavir, Serbest Muhasebeci Mali Müşavir, Serbest Muhasebeci ve Stajyerlerden 650 kişiye uygulanmıştır. Çalışmada geliştirilen ölçeklere ilişkin her bir maddenin aritmetik ortalama ve standart sapma değeri alınarak ölçeklere katılım düzeyleri tespit edilmiştir. Dijital teknikler ve yapay zekâ tabanlı uygulamaların muhasebe meslek becerileri üzerindeki etkisini incelemek amacıyla da regresyon model kurulmuştur. Çalışma sonucunda katılımcı meslek mensuplarının dijitalleşmenin muhasebe mesleğine etkisine ilişkin farkındalıkları ile dijital gelişmeleri takip etme, kolayca öğrenebilme, uyum sağlama ve teknik becerilere sahip olma yetkinliklerinin yüksek olduğu, bulut bilişim, bigdata, siber güvenlik, blockchain ve yapay zekâ hakkındaki farkındalıklarının ve yetkinliklerinin zayıf olduğu tespit edilmiştir. Kurulan regresyon modeli ile dijital tekniklerin ve dijital yapay zekâ eğitiminin, muhasebe meslek becerilerini anlamlı ve pozitif yönde etkilediği ancak yapay zekâ tekniklerinin ve dijital yapay zekâ kullanımının muhasebe meslek becerileri üzerindeki etkisinin istatistiksel olarak anlamlı olmadığı bulunmuştur. Meslek mensuplarının dijitalleşme ve yapay zekâ konularında eğitimlere ihtiyaç duydukları, yapılacak eğitimlerin muhasebe mesleğini pozitif yönde etkileyeceği gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Muhasebe , Dijital Dönüşüm , Yapay Zeka , Regresyon Analizi

RESEARCHING THE LEVELS OF ACCOUNTING PROFESSIONALS’ PERCEPTION AND APPLICATION OF DIGITALIZATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGY

Öz

This study was conducted to investigate the perception and application levels of digitalization and artificial intelligence technology among accounting professionals. In line with the purpose of the study, a scale was developed and the relationships between the sub-levels of the scale were investigated. The scale was administered to 650 participants, including Certified Public Accountants (CPAs), Public Accountants, Independent Accountants, and trainees practicing in Ankara. The arithmetic mean and standard deviation values of each item regarding the scales developed in the study were taken to determine the participation levels in the scales. A regression model was also established to examine the effect of digital techniques and artificial intelligence-based applications on accounting professional skills. As a result of the study, it was determined that the awareness of the participating professionals regarding the effect of digitalization on the accounting profession and their competencies in following digital developments, learning easily, adapting and having technical skills were high, while their awareness and competencies regarding cloud computing, big data, cyber security, blockchain and artificial intelligence were weak. With the regression model established, it was found that digital techniques and digital artificial intelligence training significantly and positively affected accounting professional skills, but the effect of artificial intelligence techniques and digital artificial intelligence usage on accounting professional skills was not statistically significant. It was observed that professionals need training on digitalization and artificial intelligence, and that the trainings to be provided will positively affect the accounting profession.

Anahtar Kelimeler

Accounting , Digital Transformation , Artificial Intelligence , Regression Analysis

Kaynakça

• Antepli, A. (2018). Endüstri 4.0; muhasebe eğitimine ve muhasebecilik mesleğine yansımaları. Uluslararası Sosyal Beşerî Bilimler Araştırmaları Dergisi, 13(30), 369–386.
• Awang, Y., Shuhidan, S. M., Taib, A., Rashid, N., & Hasan, M. S. (2022). Digitalization of accounting profession: An opportunity or a risk for future accountants? Proceedings, xx(x), 82–93. https://doi.org/10.3390/proceedings2022082093
• Bouvet, F. (2021). The impact of digitalization on accountants’ activities in Belgian accounting firms [Unpublished master’s thesis]. Université de Liège.
• Breusch, T. S. (1978). Testing for autocorrelation in dynamic linear models. Australian Economic Papers, 17(31), 334-355. https://doi.org/10.1111/j.1467-8454.1978.tb00635.x Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1979). A simple test for heteroskedasticity and random coefficient variation. Econometrica, 47(5), 1287-1294. https://doi.org/10.2307/1911963 Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2003). Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences (3rd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
• Coyne, J. G., & McMickle, P. L. (2017). Can blockchains serve an accounting purpose? Journal of Emerging Technologies in Accounting, 14(2), 101–111.
• Davidson, R., & MacKinnon, J. G. (1993). Estimation and inference in econometrics. Oxford University Press.
• Durbin, J., & Watson, G. S. (1950). Testing for serial correlation in least squares regression: I. Biometrika, 37(3/4), 409-428. https://doi.org/10.2307/2332391
• Erdoğan, E. (2020). Dijital muhasebe uygulamaları kullanımının teknoloji kabul modeli ile incelenmesi: Muhasebe meslek mensupları üzerine bir araştırma [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. İnönü Üniversitesi.
• Erkan, M., & Yılmazcan, O. (2023). Muhasebede yapay zekânın etkisi. Eklektik Sosyal Bilimler Dergisi, 1(x), 267–286
• Ermiş, K. (2006). Sayısal imza ve elektronik belge yönetimi. Bilgi Dünyası, 7(1), 121–146.
• Eş, A., & Atasoy, A. (2022). Dijitalleşmenin muhasebe meslek mensuplarına etkisi: Ankara ili örneği. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 15(2), 247–279.
• Fettry, S., Anindita, T., Wikansari, R., & Sunaryo, K. (2019). The future of accountancy profession in the digital era. In G. Abdullah et al. (Eds.), Global competitiveness: Business transformation in the digital era (pp. 1–7). Routledge. Field, A. P. (2005). Discovering statistics using SPSS (2nd ed.). Sage Publications. Gacar, A. (2019). Yapay zekâ ve yapay zekânın muhasebe mesleğine olan etkileri: Türkiye’ye yönelik fırsat ve tehditler. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 8(EUREFE’19 Özel Sayı), 389–394.
• Godfrey, L. G. (1978). Testing for higher order serial correlation in regression equations when the regressors include lagged dependent variables. Econometrica, 46(6), 1303-1310. https://doi.org/10.2307/1913830
• Gonçalves, M. J. A., Silva, A. C. F., & Ferreira, C. G. (2022). The future of accounting: How will digital transformation impact the sector? Informatics, 9(1), 19.
• Gujarati, D. N. (2003). Basic econometrics (4th ed.). McGraw-Hill.
• Gülen, K. (2023). Advancing accounting with AI innovation. Dataconomy, https://dataconomy.com/2023/05/09/artificial-intelligence-in-accounting/ Günce, N. (2019). Muhasebe meslek mensuplarının dijital muhasebe okuryazarlıkları ile ilgili Kocaeli ilinde bir araştırma. Social, Mentality and Researcher Thinkers Journal, 5(26), 1884–1891.
• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson.
• Henriette, E., Feki, M., & Boughzala, I. (2016). Digital transformation challenges. In Proceedings of the 10th Mediterranean Conference on Information Systems (MCIS 2016) (Paper 33). AIS Electronic Library (AISeL). https://aisel.aisnet.org/mcis2016/33
• Hoerl, A. E., & Kennard, R. W. (1970). Ridge regression: Biased estimation for nonorthogonal problems. Technometrics, 12(1), 55–67.
• Hońko, S., & Hendryk, M. (2024). The role of AI in accounting: Insights from practitioners. European Research Studies Journal, 27(2), 989–1003.
• Jackson, D., & Allen, C. (2023). Technology adoption in accounting: The role of staff perceptions and organisational context. Journal of Accounting & Organizational Change. Advance online publication. https://doi.org/10.1108/JAOC-01-2023-0007
• Kablan, A, (2018). Endüstri 4.0, “nesnelerin interneti”- akıllı işletmeler ve muhasebe denetimi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(Endüstri 4.0 ve Örgütsel Değişim Özel Sayısı), 1561-1579.
• Kaya, A., Koca, N., & Hatunoğlu, Z. (2022). Geleceğin muhasebecilerinin teknoloji kabullerinin tespitine ilişkin bir araştırma. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 25(Özel Sayı), 369–381.
• Lazarova, V. (2020). Integrated software environment based on Spark for predictive analytics using the DuPont model. In Proceedings of the 10th International Conference on Application of Information and Communication Technology and Statistics in Economy and Education (ICAICTSEE 2020) (pp. 323–327). UNWE.
• Mert, H., Güner, M., & Duyar, G. (2022). Dijitalleşme sürecinin gelişimi ve muhasebe uygulamalarına etkileri yönünden İstanbul ilinde SMMM’ler üzerinde bir araştırma. Muhasebe ve Denetime Bakış Dergisi, 66, 195–218.
• Odoh, L. C., Silas, C. E., Ugwuanyi, U. B., & Chukwuani, N. V. (2018). Effect of artificial intelligence on the performance of accounting operations among accounting firms in South East Nigeria. Asian Journal of Economics, Business and Accounting, 7(2), 1–11.
• Özfırat, M. K. (2009). Robotik sistemler ve madencilikte kullanımının araştırılması. TÜBAV Bilim Dergisi, 2(4), 412–425.
• Petekçi, A. R. (2021). Endüstri 4.0: Fırsat mı tehlike mi? Bilgisayar Bilimleri ve Teknolojileri Dergisi, 2(1), 7–15.
• Pusmaz, T., & Özulucan, A. (2021). Muhasebe meslek mensuplarının dijital muhasebe okuryazarlık düzeylerinin tespiti üzerine Kayseri ve Niğde illerinde bir araştırma. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(4), 1431–1452.
• Sönmez, Y., & Demir, V. (2021). Muhasebe ve finansmanda dijital gelecek. Mali Çözüm, 31(167), 39–53.
• Stevens, J. P. (1992). Applied multivariate statistics for the social sciences (2nd ed.). Erlbaum.
• Şeker, Y., & Hoş, S. (2021). Muhasebe meslek mensuplarının dijital muhasebe uygulamalarını kullanımlarına ilişkin bir araştırma. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(4), 953–972.
• Taşsöker, M., & Akyüz, M. (2022). Diş hekimliği öğrencilerinin oral radyolojide yapay zekâ kullanımına bakış açısı: Anket çalışması—Kesitsel araştırma. Türkiye Klinikleri Diş Hekimliği Bilimleri Dergisi, 28(4), 778–783.
• Tekbaş, İ. (2019). Muhasebenin dijital dönüşümü ve mali mühendislik. Hümanist Kitap Yayıncılık.
• Tekbaş, İ., Kurnaz, E., & Azaltun, M. (2018). Dijital muhasebe okuryazarlığı: Muhasebe meslek mensupları üzerine bir araştırma. In Proceedings of the 5th International Congress on Accounting and Finance Research (ICAFR’18), 17–20 October 2018, Seferihisar, İzmir, Turkey.
• Tekelioğlu, Z. (2022). Muhasebe meslek mensuplarının dijitalleşme algısı: Konya ili örneği [Yayımlanmamış yüksek lisans tezi]. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi.
• Telli, G., & Aydın, S. (2020). Dijital dönüşüm. Kapital Medya Hizmetleri A.Ş.İstanbul. Tosunoğlu, B., & Öztürkci, N. (2020). Dijital okuryazarlığın alt boyutlarının muhasebe mesleği üzerindeki etkisi: TR90 bölgesi muhasebe meslek mensupları örneği. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 13(3), 571–587.
• VUK Tebliği (Sıra No.509). Resmi gazete 30923 (19 Ekim 2019). Erişim 9 Şubat 2025. White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817–838.
• Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data (2nd ed.). MIT Press.
• Yakut, M. Ş. (2022). Dijital okuryazarlığın muhasebe meslek mensuplarının verimliliğine etkilerinin analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 14(1), 749–766.
• Yürekli, E., Seçkin, G., & Abdulkadir, Ş. (2016). E-fatura uygulamasına ilişkin bir değerlendirme. Akademik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(35), 290–302.