VERİ MADENCİLİĞİ VE MUHASEBEDE KULLANIMI: MUHASEBE DOLANDIRICILIĞININ TESPİTİNDE EN ÇOK KULLANILAN YÖNTEMLER

Authors : Fatih Ömür Binici
Pages : 318-345
View : 80 | Download : 134
Publication Date : 2025-10-31
Article Type : Research Paper
Abstract :Günümüzde teknolojinin yaygınlaşması ve gelişmesiyle birlikte işletmeler, analiz edilmesi ve yorumlanması gereken muazzam miktarda finansal veri üretmektedir. Üretilen bu büyük miktardaki verilerin analizi, geleneksel yöntemlerle mümkün olmamaktadır. Bu nedenle işletmeler, geleneksel yöntemler yerine Veri Madenciliği (VM) yöntemlerine yönelmiştir. VM, büyük veri tabanlarında istatistiksel olarak güvenilir, daha önce bilinmeyen, eyleme dönüştürülebilir içgörüler ve ilginç desenler elde etmek için istatistik, matematik, yapay zeka ve makine öğrenmesi gibi teknikleri kullanan kapsamlı bir süreçtir. İşletmelerde VM\\\'nin kullanım alanları çok çeşitli olmakla birlikte, yoğun olarak muhasebe ve finans alanında dolandırıcılık faaliyetlerinin tespitinde kullanılmaktadır. Bu yoğun kullanım nedeniyle, verilerin analizinde seçilecek yöntem ve uygulamaların belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Bu doğrultuda çalışmada, muhasebedeki veri madenciliği uygulamalarına ilişkin alan yazınını incelemek ve muhasebe dolandırıcılığının tespiti için en yaygın kullanılan veri madenciliği tekniklerine dair kavramsal bir çerçeve sunmak amaçlanmıştır. Belirlenen amaç doğrultusunda, alan yazınında yer alan sistematik literatür taramaları birleştirilerek birincil kaynaklardan toplanan veriler “Şemsiye İncelemesi (Umbrella Review)” yöntemiyle analiz edilmiştir. Yapılan analiz sonucunda, VM yöntemlerinden “Regresyon (Logit/Logistic/Probit)” yönteminin, muhasebe dolandırıcılığının tespitinde en çok kullanılan yöntem olduğu sonucuna ulaşılmıştır. En az kullanılan yöntemlerin ise Otoenkoder (Autoencoder, AE), REP (Reduced Error Pruning) ve Stokastik Gradyan İnişi (Stochastic Gradient Descent, SGD) olduğu tespit edilmiştir.
Keywords : Muhasebe, Veri Madenciliği, Muhasebe Dolandırıcılığı

ORIGINAL ARTICLE URL