Dr. Yasin Reyhan
Yozgat Bozok Üniversitesi
Stratejik Yönetim ve Kalite Koordinatörlüğü
Bilirkişi
yasin.reyhan@yobu.edu.tr

Adli Muhasebenin Bilişsel Evrimi: Yapay Zekâ Destekli Delil Mimarlığı

Finansal uyuşmazlıkların karmaşıklaştığı, veri hacminin katlanarak arttığı günümüzde, adaletin tecellisi yalnızca hukuki normlara değil, verinin doğru analiz edilmesine de bağlıdır. Bu bağlamda, adli muhasebe, geleneksel bilirkişilik anlayışını aşarak hem disiplinlerarası hem de teknoloji temelli bir uzmanlık alanına dönüşmektedir. Yapay zekâ teknolojileri, bu dönüşümün merkezinde yer almakta ve adli muhasebeciyi yalnızca kayıtları inceleyen bir uzman olmaktan çıkarıp sayısal delilin mimarı hâline getirmektedir.

Adli muhasebe; mali verileri yasal süreçlere uygun biçimde analiz eden, yorumlayan ve raporlayan bir mesleki disiplindir. Bu işleviyle, muhasebe bilgisini hukuki bağlama entegre eder. Ancak veri kaynaklarının çeşitliliği ve hacmi, klasik yöntemlerle etkin analiz yapılmasını giderek zorlaştırmaktadır. Yapay zekâ bu noktada devreye girer. Makine öğrenmesi, doğal dil işleme ve örüntü tanıma teknikleri sayesinde, milyonlarca işlem arasında olağandışı hareketleri tespit edebilmekte; anomali, hile ve manipülasyon gibi risk unsurlarını, tanımlı modeller aracılığıyla önceliklendirerek adli süreci hızlandırmaktadır.

Yapay zekânın adli muhasebe alanındaki performansı, özellikle finansal dolandırıcılık tespitinde dikkat çekicidir. Kirkos ve arkadaşlarının (2007) çalışmasında, yapay sinir ağlarının finansal tablo hilesini %94 doğruluk oranıyla tespit edebildiği ortaya konmuştur. Benzer biçimde, Lin ve ekibinin (2015) bulguları, algoritma destekli denetim sistemlerinin küçük çaplı hileleri yakalamada insan uzmanlardan daha başarılı olduğunu göstermektedir. Bu sonuçlar, yalnızca teknik bir kolaylık değil, muhakeme gücü olan bağımsız bir karar destek mekanizması ortaya koymaktadır.

Ne var ki Türkiye’de bu kapasitenin hukuk sistemine entegrasyonu henüz başlangıç aşamasındadır. Adli muhasebe hâlen büyük ölçüde klasik bilirkişilik yapısıyla yürütülmekte, YZ destekli analizler nadiren kullanılmaktadır. Kamu Gözetimi Kurumu, MASAK ve SPK gibi düzenleyici kurumların elinde bulunan teknolojik altyapı, mahkeme süreçlerine henüz doğrudan yansıtılamamaktadır. Bu durum, hem karar destek sistemlerinin yavaş işlemesine hem de raporların sübjektif yorumlara açık kalmasına yol açmaktadır.

Bu gelişmeler, beraberinde önemli etik ve hukuki tartışmaları da getirmektedir. Yapay zekâ algoritmaları doğru çalışmadığında veya hatalı eğitildiğinde, yanlış tespitler sonucu masum işletmeler haksız şekilde sorumlu tutulabilir. Bu nedenle “bilirkişilik” fonksiyonu ile “algoritmik karar desteği” arasındaki sınırın net çizilmesi, sorumluluk matrisinin belirlenmesi gerekir. YZ destekli raporların delil niteliği, yalnızca teknik yeterlilikle değil, hukuki meşruiyetle de desteklenmelidir.

Türkiye açısından üç temel adım öncelik arz etmektedir: Birincisi, yapay zekâ temelli adli muhasebe uygulamalarının yasal çerçevesi oluşturulmalı ve bu alandaki delillerin geçerliliği netleştirilmelidir. İkincisi, adli muhasebecilerin yalnızca muhasebe değil, veri bilimi, etik ve algoritmik okuryazarlık konusunda da yetkinleşmesi sağlanmalıdır. Üçüncüsü, yapay zekâ sistemlerinde kullanılacak modellerin doğruluk, şeffaflık ve izlenebilirlik standartları belirlenmelidir. Aksi hâlde, teknoloji fırsata değil, riske dönüşebilir.

Sonuç olarak, yapay zekâ destekli adli muhasebe uygulamaları, sadece teknolojik bir yenilik değil, muhasebe mesleğinin bilgi üretim sürecini dönüştüren yapısal bir kırılma noktasıdır. Bu dönüşümle birlikte, klasik anlamda “forensic accounting” kavramı yetersiz kalmakta; yerini daha kapsamlı, çok disiplinli ve algoritmik zekâyla çalışan yeni bir kavramsal çerçeveye bırakmaktadır. Bu çerçeve, bu çalışmada forensic data science olarak kavramsallaştırılmaktadır.

Forensic data science; yalnızca finansal verileri analiz eden değil, aynı zamanda veri madenciliği, algoritmik modelleme ve yapay zekâ destekli karar destek mekanizmalarıyla çalışan, sayısal delilin hem teknik hem hukuki boyutlarını bütünsel olarak yorumlayan yeni nesil bir adli muhasebe yaklaşımıdır. Bu kavram, muhasebe, hukuk, bilgisayar bilimi ve etik disiplinlerini aynı zeminde buluşturan, adli süreçlerin epistemolojik yapısını yeniden şekillendiren bir bilgi alanı önerisidir.

Geleceğin adli muhasebecisi, artık sadece kayıtları değil, kodları da okuyan; sadece geçmişi değil, verinin geleceğini de analiz eden bir uzmanlık profiliyle tanımlanacaktır. Çünkü 21. yüzyılın adaleti, artık yalnızca sözle değil, veriyle konuşan bir adalet olacaktır.

---

Kaynakça

• AICPA. (2019). Forensic and Valuation Services: Practice Aid on Artificial Intelligence. American Institute of Certified Public Accountants.
• Kirkos, E., Spathis, C., & Manolopoulos, Y. (2007). Data mining techniques for the detection of fraudulent financial statements. Expert Systems with Applications, 32(4), 995–1003. 
• Lin, C. W., Hwang, M. I., & Becker, J. D. (2015). A fuzzy neural network for auditing fraudulent financial statements. Managerial Auditing Journal, 30(6/7), 578–600. 

07.04.2025

Kaynak: www.MuhasebeTR.com
(Bu makale kaynak göstermeden yayınlanamaz. Kaynak gösterilse dahi, makale aktif link verilerek yayınlanabilir. Kaynak göstermeden ve aktif link vermeden yayınlayanlar hakkında yasal işlem yapılacaktır.)

>> Duyurulardan haberdar olmak için E-Posta Listemize kayıt olun.

>> SGK Teşvikleri (150 Sayfa) Ücretsiz E-Kitap: hemen indir.

>> MuhasebeTR mobil uygulamasını Apple Store 'dan hemen indir.

>> MuhasebeTR mobil uygulamasını Google Play 'den hemen indir.

>> YILIN KAMPANYASI: Muhasebecilere Özel Web Sitesi 1.249 TL + KDV  Ayrıntılar için tıklayın.