Dergiler / Denetişim / 2024 / Sayı: 31 Özel Sayı

İÇ KONTROL İŞ AKIŞLARININ DÖNÜŞÜMÜNDE YAPAY ZEKANIN ROLÜ

THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN TRANSFORMING INTERNAL CONTROL WORKFLOWS

Lale Aslan(İstanbul Yeni Yüzyıl Üniversitesi)0000-0001-6227-0557
Sayfa
102–116
Yayın Tarihi
2024-12-01
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Belgelenmiş iç kontrol akışlarının olmaması, çok sayıda kamu kurumu ve özel kuruluştaki denetim bulgularına doğrudan katkıda bulunur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:İç kontrol sistemleri, iş operasyonlarında iyi tanımlanmış iş akışlarına ve prosedürlere büyük ölçüde dayanmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:İç kontrol sistemlerinin temel bileşenleri, iç kontrollerin doğru bir şekilde kurulması, çalışanların bunların uygulanmasındaki ustalığı, yetkilerin doğru bir şekilde tanımlanması ve iş sürdürülebilirliğinin sağlanması gibi çeşitli yönleri etkileyen politikaları, prosedürleri ve iş akışlarını kapsar.
💡
Sonuç & Katkı:Belgelenmiş iç kontrol akışlarının olmaması, çok sayıda kamu kurumu ve özel kuruluştaki denetim bulgularına doğrudan katkıda bulunur.
🔬Tür:Konferans Bildirisi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:İç Kontrol · Yapay Zekâ · Kontrol Standartları

Özet

İç kontrol sistemleri, iş operasyonlarında iyi tanımlanmış iş akışlarına ve prosedürlere büyük ölçüde dayanmaktadır. İç kontrol sistemlerinin temel bileşenleri, iç kontrollerin doğru bir şekilde kurulması, çalışanların bunların uygulanmasındaki ustalığı, yetkilerin doğru bir şekilde tanımlanması ve iş sürdürülebilirliğinin sağlanması gibi çeşitli yönleri etkileyen politikaları, prosedürleri ve iş akışlarını kapsar. Bu önem, bu unsurların iç kontrol standartlarına ve ilgili mevzuata dahil edilmesiyle daha da vurgulanır. Belgelenmiş iç kontrol akışlarının olmaması, çok sayıda kamu kurumu ve özel kuruluştaki denetim bulgularına doğrudan katkıda bulunur. Bu nedenle, bu araştırma, iç kontrolde politikaların, prosedürlerin ve iş akışlarının kritik rolünü vurgulamaktadır. Bu makale yapay zekâ uygulamalarının niteliklerini, iç kontrol sistemlerini güçlendirme potansiyellerini vurgulamak için birden fazla boyutta keşfetmeyi amaçlamaktadır. Bu çalışma, iç kontrol süreçlerinin önemini vurgulayarak, günlük operasyonlardaki kritik rollerini ve yapay zekânın bu süreçleri kolaylaştırmadaki potansiyel faydalarını vurgular ve böylece izleyicilere çalışmalarının önemini hissettirir.

Abstract

Internal control systems rely heavily on well-defined workflows and procedures in business operations. The fundamental components of internal control systems encompass policies, procedures, and workflows, impacting various aspects such as the accurate establishment of internal controls, employees' adeptness in their application, defining authorities correctly, and ensuring business sustainability. This significance is further underscored by incorporating these elements into internal control standards and relevant legislation. The absence of documented internal control flows directly contributes to audit findings in numerous public institutions and private organizations. Therefore, this research highlights the critical role of policies, procedures, and workflows in internal control. It aims to explore the attributes of artificial intelligence applications across multiple dimensions to emphasize their potential in bolstering internal control systems. This study underscores the significance of internal control processes, emphasizing their crucial role in daily operations and the potential benefits of artificial intelligence in streamlining these processes, thereby making the audience feel the importance of their work.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Aslan, L. (2024). İÇ KONTROL İŞ AKIŞLARININ DÖNÜŞÜMÜNDE YAPAY ZEKANIN ROLÜ. Denetişim, Sayı: 31 Özel Sayı, 102–116. https://doi.org/10.58348/denetisim.1538928

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (30)

  1. Akyel, R. (2010). Türkiye’de İç Kontrol Kavramı, Unsurları ve Etkinliğinin Değerlendirilmesi. Yönetim Ve Ekonomi Dergisi, 17(1), 83-97.
  2. Askary, S., Abu-Ghazaleh, N., Tahat, Y.A. (2018). Artificial intelligence and reliability of accounting information. In: Al-Sharhan, S., et al. Challenges and Opportunities in the Digital Era. I3E 2018. Lecture Notes in Computer Science, 11195. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-02131-3_28
  3. Ashraf, M. (2024). Does automation improve financial reporting? Evidence from internal controls. Rev Account Stud. https://doi.org/10.1007/s11142-024-09822-y
  4. Bakan, İ ve Kelleroğlu, H. (2003).Performans değerlendirme: Çalışanların performans değerlendirme uygulamalarından beklentileri konusunda bir alan çalışması, Süleyman Demirel Üniversitesi İİBF Dergisi 8(1), 103-127.
  5. Bao Cheng, Hongxia Lin, Yurou Kong, (2023). Challenge or hindrance? How and when organizational artificial intelligence adoption influences employee job crafting, Journal of Business Research, 164, ISSN 0148-2963, https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2023.113987.
  6. Benabed, A., Bujor, D., Manita Bulareanu, A. & Constantin Ene, A.B. The Role of AI for Business and Companies’ Leadership and Internationalization in Globalization: A Background with Analysis. Proceedings of the International Conference on Business Excellence, 2024, The Bucharest University of Economic Studies, 18(1), 268-282. https://doi.org/10.2478/picbe-2024-0023
  7. Buchanan, B. G. (2005). A (very) brief history of artificial intelligence. Ai Magazine, 26(4), 53-53.
  8. Chen, R. and Zhang, T. (2024), Artificial intelligence applications implication for ESG performance: can digital transformation of enterprises promote sustainable development?, Chinese Management Studies, Vol. ahead-of-print No. ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/CMS-11-2023-0653
  9. Commerford, B. P., Eilifsen, A., Hatfield, R. C., Holmstrom, K. M., & Kinserdal, F. (2024). Control issues: How providing input affects auditors' reliance on artificial intelligence. Contemporary Accounting Research, 1–29. https://doi.org/10.1111/1911-3846.12974
  10. Dörfler V.(2023).Yöneticiler içinya yapay zeka.İş Bankası Kültür Yayınları.
  11. Elitaş, C., & Özdemir, Y. (2006). Bankalarda iç kontrol sistemi. Gazi Üniversitesi Ticaret Ve Turizm Eğitim Fakültesi Dergisi (2), 143-154.
  12. Fu, H.-P., Chang, T.-H., Lin, S.-W., Teng, Y.-H. and Huang, Y.-Z. (2023), Evaluation and adoption of artificial intelligence in the retail industry, International Journal of Retail & Distribution Management, 51(6), 773-790. https://doi.org/10.1108/IJRDM-12-2021-0610
  13. Gönen, S. (2009). İç kontrol sistemimin unsurlarından kontrol ortamının incelenmesine yönelik bir araştırma. World of Accounting Science, 11(1), 189-217.
  14. Güçlü,N. ve Sotirofski,K.(2006).Bilgi Yönetimi.Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 4(4), 351 - 373.
  15. Hasan, A. R. (2021). Artificial Intelligence (AI) in accounting & auditing: A Literature review. Open Journal of Business and Management, 10(1), 440-465.
  16. İbiş, C., & Çatıkkaş, Ö. (2012). İşletmelerde İç Kontrol Sistemine Genel Bakış. Sayıştay Dergisi (85), 95-121.
  17. Kendrick, M. (2000). Internal control: Guidance for directors on the combined code (The Turnbull Report). Retrieved from https://www.jstor.org/stable/3867928. Leocádio, D., Reis, J., & Malheiro, L. Trends and Challenges in Auditing and Internal Control: A Systematic Literature Review. Available at SSRN 4872558.
  18. Marr, B. (2022). Yapay zekâ devrimi. Optimist.
  19. Monteiro, A.; Cepêda, C.; Da Silva, A.C.F.; Vale, J. (2023). The relationship between AI adoption intensity and internal control system and accounting information quality. Systems 2023, 11, 536. https://doi.org/10.3390/systems11110536
  20. Obaydin, Ivan and Richardson, Vernon J. and Troshani, Indrit and Zurbruegg, Ralf. (2024). AI-accounting capability and internal control effectiveness. Retrieved from SSRN: https://ssrn.com/abstract=4508268.
  21. Özdemirci, F., & Aydın, C. (2007). Kurumsal bilgi kaynakları ve bilgi yönetimi. Türk Kütüphaneciliği, 21(2), 164-185.
  22. Öztemel, E. (2020). Yapay zekâ ve insanlığın geleceği. Bilişim teknolojileri ve iletişim: Birey ve toplum güvenliği, 95-112, Retrieved from https://tuba.gov.tr/files/yayinlar/bilim-ve-dusun/TUBA-978-605-2249-48-2_Ch9.pdf.
  23. Özyiğit, H. (2023). İç Kontrol Sisteminin Değerlendirilmesinde Yapay Zekâ: Bağımsız Denetçilere Yönelik Bir Araştırma. Muhasebe Ve Finansman Dergisi (99), 103-128. https://doi.org/10.25095/mufad.1311506.
  24. Seidenstein, T., Marten, KU, Donaldson, G., Föhr, TL., Reichelt, V., Jakoby, LB. (2024). Innovation in audit and assurance: A global study of disruptive technologies, Journal Of Emerging Technologies In Accounting, 2(1), 129-146.
  25. Şentürk, Ö. (2023). İç denetim faaliyetlerinde yapay zekadan beklentiler: chatgpt uygulamasi örneği. TIDE AcademIA Research, 4(2), 51-82.
  26. The Economist, (2024). A short history of AI. Retrieved from https://www.economist.com/schools-brief/2024/07/16/a-short-history-of ai?utm_medium=cpc.adword.pd&utm_source=google&ppccampaignID=18151738051&ppcadID=&utm_campaign=a.22brand_pmax&utm_content=conversion.direct-response.anonymous&gad_source=1&gclid=CjwKCAjwnqK1BhBvEiwAi7o0Xwfk8uMFtlCWtTjROPqdVOIt3XaGBDoL8VUSedpzBehBaV-hmHo1rhoC_yEQAvD_BwE&gclsrc=aw.ds, 7.10.2024
  27. History of AI, Retrieved from https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/, 7.10.2024
  28. Public Internal Control Standards, Retrieved from https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuat?MevzuatNo=11799&MevzuatTur=9&MevzuatTertip=5, 7.10.2024
  29. Güçlü,N. ve Sotirofski,K.(2006).Bilgi Yönetimi.Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 4(4), 351 - 373.
  30. Seidenstein, T., Marten, KU, Donaldson, G., Föhr, TL., Reichelt, V., Jakoby, LB. (2024). Innovation in audit and assurance: A global study of disruptive technologies, Journal Of Emerging Technologies In Accounting, 2(1), 129-146.