DENETİMDE MAKUL GÜVENCE VE YAPAY ZEKÂ; EVRİLEN GÜVENCE ALGISI

 

Giriş

Denetim süreçlerinin temel taşlarından biri olan makul güvence, denetçilerin finansal raporlamadaki hata veya usulsüzlükleri makul bir seviyede tespit etmesini sağlar. Geleneksel denetim yöntemleri, denetçinin analitik ve profesyonel muhakemesine dayanırken, yapay zeka destekli denetim çözümleri süreçleri hızlandırıyor ve yeni bir güvence anlayışı doğuruyor. Ancak bu dönüşüm, çeşitli riskler ve yeni denetim paradigmaları ortaya çıkarıyor.

 Denetimde Makul Güvencenin Önemi

Denetim, finansal raporlamanın doğruluğunu sağlamak ve olası hata veya usulsüzlükleri belirlemek için kritik bir rol oynar. Bu süreçte makul güvence, denetçinin raporunun mutlak doğruluğunu garanti etmese de, belirli bir güvenilirlik seviyesini korumasını sağlar. Geleneksel denetim yöntemleri genellikle profesyonel muhakeme, örnekleme teknikleri ve risk bazlı analizlerden oluşurken, yapay zeka destekli denetim mekanizmalarının gelişimi bu anlayışı kökten değiştirmektedir.

Yapay Zeka ile Gelen Dönüşüm

Yapay zekanın denetimde kullanımı, büyük veri analitiği, makine öğrenmesi ve otomatik hata tespiti gibi yeniliklerle süreçleri hızlandırmakta ve doğruluk seviyesini artırmaktadır. Geleneksel denetim örnekleme metoduna dayanırken, yapay zeka tüm veri setlerini tarayarak anormallikleri daha etkili bir şekilde belirleyebilir. Bu dönüşüm, denetçilerin iş yükünü azaltırken, süreci daha kapsamlı hale getiriyor. Ancak bu yeniliklerin beraberinde getirdiği riskler ve açıklanabilirlik sorunları, denetim paradigmasını yeniden şekillendirmektedir.

Riskler ve Açıklanabilirlik Problemi

Yapay zeka destekli denetimin en büyük endişelerinden biri algoritmik yanlılık ve açıklanabilirlik konularıdır. Yapay zeka sistemleri, eğitim verileri ile şekillendiğinden, eksik veya hatalı veri setleri yanlış sonuçlara yol açabilir. Finansal raporlama gibi kritik süreçlerde, kararların neden alındığını açıklamak önemlidir. Geleneksel denetçiler karar süreçlerini gerekçelendirebilirken, yapay zeka modellerinin nasıl sonuca vardığı her zaman açık olmayabilir. Bu durum, denetimde güvenilirliği zedeleyebilir ve denetçilerin kararları sorgulamasına yol açabilir. Denetçinin mesleki deneyimi ve özen gösterme kararı, yapay zeka karar verme süreçlerinden bağımsız olarak oluşturulurken, yapay zeka bu öğrenme süreçlerinde özgün koşulları algılamada problemler ortaya çıkabilir.

Denetçinin Değişen Rolü

Yapay zekanın denetim süreçlerine entegrasyonu, denetçilerin rolünü tamamen ortadan kaldırmamakta, ancak dönüştürmektedir. Denetçiler artık yapay zekanın sunduğu bulguları yorumlama, doğrulama ve etik çerçevede değerlendirme gibi kritik görevler üstlenmektedir. Bu, denetçilerin teknik bilgi seviyelerinin artmasını ve yapay zekanın sunduğu analizleri etkili şekilde kullanabilmelerini gerektirmektedir. Böylece insan faktörü, yapay zeka destekli denetimde yönlendirici ve kontrol edici bir unsur olarak varlığını sürdürecektir.

Yeni Güvence Modelleri ve Gelecek Perspektifi

Denetimde makul güvence kavramı, yapay zeka ile birlikte yeniden şekillenmektedir. Hibrit güvence modelleri, yapay zeka ve denetçilerin bir arada çalışmasını sağlayarak finansal hataları daha etkin yönetmeye olanak tanıyabilir. Ayrıca, finansal şeffaflığı artırmak için yeni düzenleyici mekanizmaların oluşturulması ve yapay zekanın karar alma süreçlerinin şeffaf hale getirilmesi kritik öneme sahiptir. Büyük veri ve sürekli izleme sistemleri sayesinde finansal hatalar daha erken tespit edilecek ve denetim süreçleri daha dinamik hale gelecektir.

Sonuç:

Yapay zekanın denetim süreçlerine entegrasyonu, makul güvence kavramını değiştirse de tamamen ortadan kaldırmamaktadır. İnsan denetçilerin etik ve stratejik rehberliği, yapay zekanın sunduğu otomasyonu tamamlayarak daha güvenilir denetim süreçleri oluşturacaktır. Ancak açıklanabilirlik, algoritmik yanlılık ve etik denetim gibi zorluklar çözülmeden, yapay zeka destekli denetimin tam anlamıyla benimsenmesi mümkün olmayacaktır. Gelecekte, denetim süreçlerinde güvence kavramı daha dinamik bir yapıya kavuşacak ve teknoloji ile insan faktörü bir arada çalışarak daha sağlam bir denetim mekanizması ortaya çıkabilecektir.

Kaynakça

1. Murat Karaca (2024) - Yapay Zekanın İç Denetime Etkileri: Fırsatların Yakalanması ve Tehditlerin Yönetilmesi. Yapay zekanın iç denetim süreçlerine entegrasyonunu ve beraberinde getirdiği riskleri inceleyen bir çalışma.
2. Hacı Ömer Köse & Nihan Polat (2021) - Dijital Dönüşüm ve Denetimin Geleceğine Etkisi. Sayıştay Dergisi'nde yayımlanan bu makale, dijital teknolojilerin denetim süreçlerini nasıl dönüştürdüğünü analiz etmektedir.