EXPECTATIONS FROM ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN INTERNAL AUDIT ACTIVITIES: CHATGPT APPLICATION EXAMPLE

Öz

İç denetim faaliyetleri kurumsal faaliyetlerin doğru ve etkin bir şekilde yönetilmesini sağlamak için önemli bir araçtır. Bu faaliyetler aynı zamanda, mevcut riskleri ortaya çıkarmak ve kurumların güvenlik önemlerini desteklemek için de önemli roller oynamaktadır. Son zamanlarda, iç denetim faaliyetlerinin daha etkin bir şekilde gerçekleştirilmesi için yapay zekanın kullanılması, denetimin verimliliğini arttıracak ve kurumsal faaliyet risklerini azaltacak bir seçenek olarak değerlendirilmektedir. İç denetim araçlarının etkinliği, doğru ve zamanında yapılan karar vermeyi sağlamak için gerekli olan bilgilerin toplanması ve işlenmesiyle doğrudan ilişkilidir. Hazırlanan çalışmada, iç denetiminde yapay zekanın kullanılmasına odaklanılmış olup iç denetim alanında zamanla etkin bir rol oynaması beklenen ChatGPT örneği incelenmektedir. Çalışmanın ilk bölümünde kısaca denetim ve iç denetim faaliyetlerinin kavramsal tanımlamalarına yer verilmiş olup ilk bölümün son kısmında teknoloji tabanlı iç denetim faaliyetleri incelenmiştir. Çalışmanın ikinci bölümünde yapay zeka kavramından genel olarak bahsedilmiş olup, yapay zekanın kullanım alanlarından, yapay zeka kullanımına yönelik tehditlerden, fırsatlardan ve ChatGPT kavramı ile bu uygulamadan beklenen faydalardan bahsedilmiştir. Çalışmanın son kısmında ise yapay zeka kaynaklı ChatGPT’nin iç denetim faaliyetlerine nasıl katkıda bulunabileceğini, iç denetim sürecini ne ölçüde verimli hale getirilebileceğini ve iç denetim faaliyetlerini ne şekilde optimize edilebileceğini değerlendirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• DENETİM
• YAPAY ZEKA
• TEKNOLOJİ
• İÇ DENETİM

İÇ DENETİM FAALİYETLERİNDE YAPAY ZEKADAN BEKLENTİLER: CHATGPT UYGULAMASI ÖRNEĞİ

Öz

İç denetim faaliyetleri kurumsal faaliyetlerin doğru ve etkin bir şekilde yönetilmesini sağlamak için önemli bir araçtır. Bu faaliyetler aynı zamanda, mevcut riskleri ortaya çıkarmak ve kurumların güvenlik önemlerini desteklemek için de önemli roller oynamaktadır. Son zamanlarda, iç denetim faaliyetlerinin daha etkin bir şekilde gerçekleştirilmesi için yapay zekanın kullanılması, denetimin verimliliğini arttıracak ve kurumsal faaliyet risklerini azaltacak bir seçenek olarak değerlendirilmektedir. İç denetim araçlarının etkinliği, doğru ve zamanında yapılan karar vermeyi sağlamak için gerekli olan bilgilerin toplanması ve işlenmesiyle doğrudan ilişkilidir. Hazırlanan çalışmada, iç denetiminde yapay zekanın kullanılmasına odaklanılmış olup iç denetim alanında zamanla etkin bir rol oynaması beklenen ChatGPT örneği incelenmektedir. Çalışmanın ilk bölümünde kısaca denetim ve iç denetim faaliyetlerinin kavramsal tanımlamalarına yer verilmiş olup ilk bölümün son kısmında teknoloji tabanlı iç denetim faaliyetleri incelenmiştir. Çalışmanın ikinci bölümünde yapay zeka kavramından genel olarak bahsedilmiş olup, yapay zekanın kullanım alanlarından, yapay zeka kullanımına yönelik tehditlerden, fırsatlardan ve ChatGPT kavramı ile bu uygulamadan beklenen faydalardan bahsedilmiştir. Çalışmanın son kısmında ise yapay zeka kaynaklı ChatGPT’nin iç denetim faaliyetlerine nasıl katkıda bulunabileceğini, iç denetim sürecini ne ölçüde verimli hale getirilebileceğini ve iç denetim faaliyetlerini ne şekilde optimize edilebileceğini değerlendirilmiştir.

Kaynakça

1. Ağdeniz, Ş., & Çetin, C. (2021). Uzaktan iç denetim ve uzaktan iç denetimin sınırlılıkları. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 23, 58-80.
2. Alles, M. G., & Gray, G. L. (2020). Will the medium become the message? A framework for understanding the coming automation of the audit process. Journal of Information Systems, 34(2), 109-130.
3. Anover, J. (2023). Types of AI: From reactive to self- aware. Retrieved from: https://futurism.com/images/types-of-ai-from-reactive-to-self-aware-infographic)
4. Batal, M. S. (2016). Yapay zeka uygulamaları ve yapay zekanın geleceği. (Yüksek Lisans Tezi). Uluslararası Sunhıll Üniversitesi.
5. Botha, H. & Boon, J.A. (2003). The Information audit: Principles and guidelines, Lbri, 53, 23-38.
6. Bozkurt, P. (2022). Kurumsal yönetişimde denetim komitesi rolünün Türk kamu yönetiminde iç denetim tarafından karşılanabilirliği. Denetişim, 24, 41-58.
7. Campbell, M., Hoane, A. J., & Hsu, F. H. (2002). Deep Blue. Artificial Intelligence, 134(1-2), 57-83.
8. Chief Financial Officer (CFO). Bilişsel denetimin oluşturulması. (Erişim adresi: http:// https://www.cfo.com/auditing/. Dai, J. & Vasarhelyi, M.A. (2016). Imagineering audit 4.0. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 13(1), 1-15.

9. Erdoğan, M. (2019). Denetim 4.0 ve ötesi . Journal of Accounting and Taxation Studies, 12 (3), 809-834. Ersöz, B. & Özmen, M. (2020). Dijitalleşme ve bilişim teknolojilerinin çalışanlar üzerindeki etkileri . AJIT-e: Academic Journal of Information Technology, 11(42), 170-179.
10. Erturan, İ. & Ergin, E. (2018). Dijital denetim ve dijital ikiz yöntemi. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi , 20(4), 810-830.
11. EY. (2022). EY helix. Retrieved from: https://www.ey.com/en_gl/audit/technology/helix.
12. Forbes (2023). 6 ways business leaders should integrate ChatGPT https://www.forbes.com/sites/forbescoachescouncil/2023/02/22/6-ways-business-leaders-should-integrate-chatgpt/?sh=44ffaf046c61
13. Hesap Uzmanları Derneği, (2004), Denetim ilke ve esasları, 1. Cilt, 3. Baskı, İstanbul.
14. Gilson, A., Safranek, C., Huang, T., Socrates, V., Chi, L., Taylor, R. A., & Chartash, D. (2022). How does ChatGPT perform on the medical licensing exams? The implications of large language models for medical education and knowledge assessment. medRxiv. Preprint.
15. Göksel N. & Mutlu, M. E. (2016). Sayısal gelecekte yeni adım: Akıllı kişisel yardımcılar . Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 2(1), 114-129.
16. Gözübüyük, B. (2021). Yapay zeka algoritmalarının anonim ortaklıkların kurumsal yönetimine sağlayabileceği olası katkılar . Hacettepe Hukuk Fakültesi Dergisi, 11(2), 1184-1212.
17. Gunderson, C. (2019). Artificial intelligence and machine learning. Retrieved from: https://www.protiviti.com/sites/default/files/united_states/insights/ai-ml-global-study-protiviti.pdf The Institute of Internal Auditors (IIA). (2022). What is an internal audit. Retrived from: https://www.theiia.org/en/about-us/about-internal-audit.
18. Türk Dil Kurumu Sözlükleri (2022). Denetim nedir? Erişim adresi: https://sozluk.gov.tr.
19. İnce, H. , İmamoğlu, S. E. & İmamoğlu, S. Z. (2021). Yapay zeka uygulamalarının karar verme üzerine etkileri: Kavramsal bir çalışma. International Review of Economics and Management, 9(1), 50-63.
20. İncı̇, M. U. (2012). İşletmelerde ı̇ç denetim sürecı̇ ve tarım- hayvancılık sektöründe bir uygulama: Harran ovası besi ve tarım ürünleri a.ş örneği. Harran Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Şanlıurfa.
21. Joshi N. (2019). Robotic process automation just got intelligent thanks to machine learning, Forbes. Karapınar, A. (2021). Turkish auditing profession in the digital era: From audit 1.0 to audit 4.0. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 23(2), 289-301.
22. Köse, H. Ö. (2000). Dünyada ve Türkiye’de Yüksek Denetim, Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi SBE. KPMG (2023). Clara a smart audit platform. Retrieved from: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/xx/pdf/2017/05/kpmgclara-a-smart-auditplatform.pdf
23. Mete, M. H. (2023). Sosyal bilimlerde büyük veri analitiği, yapay zeka ve makine öğreniminin kullanımı. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 23(1), 99-120.
24. Mugista, M. (2019). IDEA vs ACL (Galvanise) vs Teannate + Audit Analytics: Which One? Retrieved from: https://www.summitcl.com/idea-vs-acl-galvanise-vs-teammate-audit-analytics-which-one/.
25. Örenay, H. (2005). Kamuda denetim, maliye bütçe kontrolörleri derneği yayınları, Ankara.
26. Puhan S., Panda D. and Mishra B. K., (2020) Energy efficiency for cloud computing applications: A survey on the recent trends and future scopes, 2020 International Conference on Computer Science, Engineering and Applications (ICCSEA), 1-6. Sarica, R. (2021). Eğitimde yapay zeka: Kavramsal temeller. Köse, U. (Ed.) Eğitimde zeki ve esnek teknolojiler (pp.121-139), Ankara: Pegem Akademi.
27. Senturk, O.(2021). Turkiye’de kamu iç denetim faaliyetlerinin dijital dönüşümüne yönelik uygulamalar. TIDE Academia Research, 3(2), 157-186.
28. Struthers-Kennedy, A., (2019). Protivity- IT audit benchmarking study. Retrieved from: https://www.protiviti.com/ US-en/insights/it- audit-benchmarking-survey. Tektaş, M., Akbaş, A., & Topuz, V. (2002). Yapay zekâ tekniklerinin trafik kontrolünde kullanılması üzerinde bir inceleme. Uluslararası Trafik ve Yol Güvenliği Kongresi ve Fuarı.
29. TİDE (2017). Küresel bakış açıları ve anlayışlar yapay zeka - iç denetim mesleğine ilişkin dikkate alınması gerekenler, AI PART I.
30. TMH. (2023). Yapay zeka: Ömer Civalek'le söyleşi. Erişim adresi: https://docplayer.biz.tr/3313984-Yapay-zeka-tmhomer-civalek-le-soylesi.html
31. Waymo. (2021). Waymo: Building the World's Most Experienced Driver. Retrieved from: https://waymo.com/.
32. Yaninen, D. (2018). Artificial intelligence and the accounting profession in 2030. Retrieved from: https://cpapng.org.pg/data/documents/CPA-PresentationArtificial-Intelligence-and-the-Accounting-Profession-in2030_1.pdf.
33. Yıldız, B. & Ağdeniz, Ş. (2019). Denetim 4.0’ın teknolojik altyapısı. Muhasebe ve Denetime Bakış, 19(58), 83-102.