Denetim – Muhasebe ve Finansta Yapay Zekâ Kavramlar ve Uygulama Önerileri  Süreç Tasarımı ve Yönetimi  Prof. Dr. Ferhat Sayım  - Kitap

Denetim – Muhasebe ve Finansta Yapay Zekâ

Kavramlar ve Uygulama Önerileri Süreç Tasarımı ve Yönetimi

1. Baskı, 
Aralık 2023
Kitabın Detayları
Dili:
Türkçe
Ebat:
16x24
Sayfa:
217
Barkod:
9789750290091
Kapak Türü:
Karton Kapaklı
Fiyatı:
205,00
24 saat içerisinde temin edilir.
Kitabın Açıklaması
Kitap Denetim-Muhasebe ve Finans meslek mensupları, akademisyen ve öğrencilerine hitap etmektedir. Süreçleri yönetmek için kod yazmanız ya da bilmeniz gerekmiyor. Kitap, işlem adımları oluşturma ve geçiş süreçlerini yönetebilmenizi hedefliyor.
Birçok algoritma türünü tanıyacaksınız.
Kitaptaki bilgilerle "Hangi tür problemler için hangi Yapay Zekâ teknolojileri uygun? Hazırlık ve geçiş aşamaları nasıl oluşmalı?" gibi sorulara cevap bulabilirsiniz. Bu bilgilerle mesleğinizle ilgili süreçleri algoritma mantığına çevirmeyi ve yapay zekaya kaynaklık edecek adımları yazmayı deneyebilirsiniz.
Unutmayın!!!
Sizin alanınızın kural tabanlarını, görevi bunları sadece koda çevirmek olan yazılımcılar değil "sizler" oluşturabilirsiniz. Kitapta Yapay Zekayı etraflıca anlamınızı hedefleyen birçok bölüm, tanım ve örnekler göreceksiniz. Ayrıca mesleğinizle ilgili Yapay Zekaya uyarlanabilecek;
- 15'den fazla Ana Mesleki Faaliyet
- 30'dan fazla Arayüz, Modül, Bileşen
- 90'dan fazla Performans Kriteri
- 170'den fazla İşlem önerisi ve bunlara ilişkin açıklamalar bulacaksınız.
Ayrıca kitapta gerçek bir olaydan uyarlanmış çok kapsamlı bir banka dolandırıcılığı vakası için Yapay Zekâ sistemi önerisi getirilmektedir. (30 müşteri şikayeti, 46 milyon dolar, 76 farklı hesap cüzdanı, sistemsel açık, sisteme kayıtlanmamış yüzlerce para yatırma iddiası vb.) Vakada teftiş elemanlarının işini kolaylaştıracak yapay zekâ sistemi modül ve algoritma türlerine ilişkin öneriler örneklendirilmektedir.
Kitabın Konu Başlıkları
.
Yapay Zekâ Kavramı ve Çerçevesi
.
Yapay Zekâ Sistemlerinde Kullanılan Birimler–Aracılar
.
Yapay Zekâ Projelendirme Adımları ve PEAS Raporlaması
.
Yapay Zekâ Teknolojilerinin Kullanımı (Uzman Sistemler, YSA, Bulanık Mantık, Genetik Algoritma vb.)
.
Denetim Faaliyetlerinde Yapay Zekâ
.
Muhasebede Yapay Zekâ
.
Finans Departmanlarında Yapay Zekâ
.
Denetim–Muhasebe ve Finans Algoritmaları İçin Performans Kriterleri
Yorumlar
Kitabın İçindekileri
Önsöz 
5
Giriş–Tanımlar 
15
Yapay Zekâ Odaklı Değişim 
18
1. Yapay Zekânın Genel Çerçevesi 
20
1.1. Taklit Edilen Davranışların Kapsamı 
20
1.2. Yapay Zekâ Yazılımlarının Teknik Gelişimi, Karar Verme Süreçlerinde Kullanımı, Yönetimde Yapay Zekâ Kullanımı 
21
1.3. Yapay Zekâ Programlarının Özellikleri 
23
1.4. Dar(Zayıf) Yapay Zekâ 
26
1.5. Güçlü ya da Genel Yapay Zekâ ve Süper YZ Hedefi 
27
1.6. Yapay Zekâ Kodlarının İşlevleri ve Uzmanlık 
29
1.7. Alan Bilgisi 
30
1.8. Yapay Zekâ Çalışmalarında Amaç 
32
1.9. Yapay Zekâ Yazılımında Faydalanılacak Disiplinler 
34
1.10. Sektörlerin Gelişim Seyrinde Yapay Zekâ 
35
2. Yapay Zekâ Temelli Görüntü–Ses–Dil İşleme ve Muhakeme 
37
2.1. Yapay Zekâ Kavramlarının Hiyerarşik Gösterimi 
39
2.2. Yapay Zekâ Kullanım Şekilleri 
41
2.3. Görüntü işleme 
42
2.4. Ses tanıma 
47
2.5. Doğal Dil İşleme 
47
2.6. Muhakeme 
48
2.7. Ses Tanıma–Doğal Dil İşleme ve Muhakeme Birleşimi Konuşma Robotları 
49
3.Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme 
53
3.1. Makine Öğrenimi(Machine Learning) Nedir? 
53
3.2. Sinir Ağları Nedir Ve Nasıl Eğitilirler? 
57
3.3. Derin Öğrenme(Deep Learning) ve Derin Sinir Ağları Nedir? 
58
10 Ferhat SAYIM– Denetim–Muhasebe ve Finansta Yapay Zekâ
4. Yapay Zekâ Sisteminde Kullanılan Birimler–Aracılar 
67
4.1. Basit Refleks Birimi 
68
4.2. Model Tabanlı Refleks Birimler 
70
4.3. Hedef Tabanlı Aracı Birimler 
72
4.4. Fayda–Yardım Tabanlı Aracılar 
74
4.5. Öğrenme Aracıları 
75
4.6. Yapay Zekâ Aracısının Yapısı 
79
4.7. PEAS Gösterimi 
79
5. Yapay Zekâ Algoritması Projelendirme ve PEAS Örnekleri 
81
5.1. Performans Ölçütü 
82
5.2. Çevre 
83
5.3. Aktüatörler 
84
5.4. Sensörler 
86
5.5. Örnek PEAS Tanımlama 
87
5.6. Algoritma ve Aracılar İçin Diğer Alanlardan PEAS Örnekleri 
89
5.7. Yönetim–Muhasebe–Finans Uygulamaları İçin PEAS Temsiliyeti Örneği 
91
6. Yapay Zekâ Elemanları–Zeki(Akıllı) Ajanlar 
95
6.1. Zeki Asistanlara Niye İhtiyaç Duyulur 
96
6.2. Zeki Ajanların–Asistanların Temel Bileşenleri 
97
6.3. Zeki Ajanların Temel Özellikleri 
98
6.4. Ajan Türlerinin Organizasyonunda Modeller 
99
6.5. Rasyonel Ajan Beklentisi 
100
6.6. Rasyonellik 
101
6.7. Temel Algoritma Geliştirme Süreçleri 
101
7. Uzman Sistemler(Yapay Uzman) 
103
7.1. Uzman Sistemlerin Dayanağı ve Temel Özellikleri 
104
7.2. Uzman Sistem Mimarisi 
106
7.3. Uzman Sistemlerin Konvansiyonel Sistemlerden Farkları 
108
7.4. Uzman Sistem Kurulum Süreci 
110
7.5. Denetimde Kullanımı 
110
8. Bulanık Mantık 
113
8.1. Karar Verme Süreçlerinde Yapay Zekâ Kullanımı 
115
8.2. Örnek Çalışma 
117
8.3. Muhasebe Kayıtlarında Kullanımı 
119
9. Yapay Sinir Ağları 
121
9.1. Yapay Sinir Ağlarının Çalışma Prensibi 
122
9.2. Denetçi Seçiminde Kullanımı 
124
9.3. Denetimde Kullanımı 
126
10. Genetik Algoritma 
127
10.1. Genetik Algoritmalar İçin Açıklamalar 
127
10.2. Genetik Algoritmaların Çalışma Sistematiği ve Diğer Yöntemlerden Farkı 
129
10.3. Denetimde Kullanımı 
131
11. Yapay Zekâ Algoritması Oluşturma Modeli 
133
11.1. Proje Bazlı İş İstasyonları 
134
11.2. Finans Kurumlarında Örnek Algoritma Geliştirme Süreci 
135
11.3. Dijitalleşme İçin Örnek Uygulama Adımları 
141
12. İşletmelerde Yapay Zekâ Algoritması Çalışmalarında Çok Yönlü Hazırlık(İşSayım Modeli) 
143
12.1. Yapay Zekâ Tasarım Parametreleri 
143
12.1.1. Modül Oluşturma Amaçları 
143
12.1.2. Modül Kapsamı ve İşlem Sınırlarının Belirlenmesi 
144
12.1.3. Risklerin Belirlenmesi – Sistem Kapama Şartları 
145
12.2. Uygun Ve Gerekli Yapay Zekâ Teknolojilerinin Tespit Edilmesi 
145
12.3. Veri İstasyonlarının Oluşturulması–Bilgi Toplama Modülleri 
149
12.3.1. Gerek Şartlar: 
150
12.3.2. Yeter Şartlar: 
150
12.4. Kural İstasyonları Kurulur 
150
12.5. Operasyon–Bildirim Adımlarının Yapılandırılması 
151
12.6. Kararların Sağlıklılığı Ve Yeterliliğinin Kontrolü Modülü 
151
12.7. İşleme Alma Kuralları İçin Örnekler 
152
13. Denetim Faaliyetlerinde Yapay Zekanın Üstlenebileceği Roller ve Banka Dolandırıcılığı Örneği 
155
13.1. Denetim Faaliyetlerinde Yapay Zekanın Üstlenebileceği Roller 
155
13.1.1. Genel Denetim Uygulamaları 
155
13.1.2. İç Kontrol 
156
13.1.3. Teftiş Faaliyetleri 
157
12 Ferhat SAYIM– Denetim–Muhasebe ve Finansta Yapay Zekâ
13.1.4. Vergi Alanı ve MASAK Faaliyetleri 
158
13.1.5. Risk Analizleri 
159
13.1.6. İşletme ve Kurumlarda Siber Güvenlik Açısından Yapay Zekanın Üstlenebileceği
Fonksiyonlar 
161
13.2. Banka Dolandırıcılığı Örneği Üzerinden Yapay Zeka Algoritmaları Hazırlığı 
162
13.2.1. Kurulacak Modüller ve Aracı İşlevleri İçin Öneriler 
164
13.2.2. Sistem Mimarisinin Anahatları 
165
13.2.3. Algoritma Türleri – Programlar 
166
14. Denetimle İlgili YZ Algoritmaları İçin Performans Kriterleri Örnekleri 
169
14.1. Yapay Zekâ Tabanlı Riskli Eleman Uyarı Algoritması Hazırlığı 
169
14.2. Yapay Zekâ Tabanlı Denetim Programı ve Kapsamı Oluşturma Algoritmaları Hazırlığı 
170
14.3. Yapay Zekâ Tabanlı Denetim Ekibi Oluşturma Algoritmaları Hazırlığı 
172
14.4. Analiz Aracıları– Yapay Zeka İle Verileri Görselleştirme 
173
15. Muhasebenin İşlevleri Açısından Yapay Zeka Kullanım İmkanları 
175
15.1. Envanter Sayımları(Saptama ve Ölçme Faaliyeti) 
176
15.2. Kayıt İşlemleri 
177
15.3. Gruplama (Sınıflandırma) İşlevi: 
178
15.4. Özetleme–Raporlama İşlevi: 
180
15.5. Yorumlama İşlevi 
180
15.6. Muhasebede Hata Minimizasyonunda Yapay Zekadan Beklentiler 
182
16. Yönetim Muhasebesi ve Kapasite Hesaplamalarında Yapay Zekanın Üstlenebileceği İşlevler 
183
16.1. Bütçeleme Faaliyetleri 
183
16.2. Strateji Geliştirme Faaliyetleri 
184
16.3. Kapasiteye İlişkin Fizibilite ve Planlamalarda Yapay Zekâ Kullanımı İçin Faktör Seçimleri 
185
16.3.1. Kapasite Planlaması 
185
16.3.2. Kapasiteyi Etkileyen Faktörlerin Tespiti 
188
16.3.3. Teorik Kapasite 
190
16.3.4. Pratik Kapasite 
190
16.3.5. Fiili–Gerçek Kapasite 
191
16.3.6. Planlanan Kapasite 
192
16.3.7. Aylak–Atıl Kapasite 
192
16.3.8. Zorlanmış Kapasite 
192
16.3.9. Optimal Kapasite 
193
16.3.10. Makina Kapasitesi 
194
16.3.11. İnsan Gücü Kapasitesi 
194
17. Finans Alanında (Departmanlarında) Yapay Zekanın Üstlenebileceği İşlevler ve Algoritma Hedefleri 
197
17.1. Finansal Yönetim Genel Faaliyet Alanı 
197
17.2. Sermaye ve Diğer Pasif Kalemlerin Yönetimi Tarafı 
199
17.3. Finansman Yöneticisi Temel Rolleri 
200
17.3.1. Danışmanlık 
200
17.3.2. Kaynak Temini ve Alımların Finansmanı 
201
17.3.3. Yatırım Fizibilitesi ve Bütçeleme 
203
17.3.4. Finansal İşlemlere İlişkin İyi İşleyen Kayıt ve Takip Düzeni 
204
17.4. Portföy Oluşturma ve Yönetimine İlişkin Yapay Zeka Algoritması İçin Hedefler 
205
18. Araştırma–Sonuç ve Tavsiyeler 
207
Kaynakça 
211