DİJİTAL FİNANSAL RAPORLAMA SİSTEMLERİ VE FİNANSAL ANALİZ
DOI:
https://doi.org/10.64734/bjss.2-1-07Anahtar Kelimeler:
dijital finansal raporlama- finansal analiz- dijital dönüşüm- büyük veriÖz
Günümüzde dijital teknolojilerde yaşanan hızlı gelişmeler, işletmelerin finansal raporlama ve analiz süreçlerini köklü bir biçimde dönüştürmektedir. Bu çalışmanın temel amacı, dijital finansal raporlama sistemlerinin finansal analiz süreçleri üzerindeki etkilerini incelemek ve bu sistemlerin geleneksel yöntemlere kıyasla sağladığı avantajları bütüncül bir çerçevede ortaya koymaktır. Çalışma, literatür incelemesi yöntemiyle yürütülmüş olup; Genişletilebilir İşletme Raporlama Dili (XBRL), Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) sistemleri, bulut tabanlı muhasebe ve büyük veri analitiği gibi temel dijital teknolojiler kavramsal düzeyde değerlendirilmiştir. Yapılan incelemeler sonucunda, dijital sistemlerin dönemsel ve statik veri üretimine dayalı geleneksel raporlamanın yerini alarak; veri kalitesini artırdığı, hata riskini minimize ettiği ve bilgiye gerçek zamanlı erişim imkânı sunduğu belirlenmiştir. Ayrıca, geleneksel yöntemlerde büyük ölçüde geçmiş dönem verilerine dayanan finansal analizin, büyük veri ve yapay zekâ entegrasyonu sayesinde geleceğe yönelik stratejik öngörüler (predictive analytics) üretebilen proaktif bir karar destek mekanizmasına dönüştüğü tespit edilmiştir. Bununla birlikte, veri güvenliği ve teknik altyapı eksiklikleri gibi risklerin etkin yönetilmesi gerektiği vurgulanmış; işletmelerin dijital dönüşüm yatırımlarına ve insan kaynağının gelişimine ağırlık vermeleri önerilmiştir.
İndirmeler
Referanslar
Aksu, İ. (2017). Bilişim teknolojisinden muhasebeye açılan pencere: Bulut muhasebesi. Birey ve Toplum, 7(14), 79–102.
Alles, M. (2015). Drivers of the use and facilitators and obstacles of the evolution of big data by the audit profession. Accounting Horizons, 29(2), 439–449. https://doi.org/10.2308/acch-51071
Altınbay, A., & Elalmış, D. (2026). Yapay zeka ve iç denetim: Risk yönetiminde yeni bir yaklaşım. Gümrük ve Ticaret Dergisi, 13(39), 14–28. https://doi.org/10.70490/gumrukticaretdergisi.1774884
Appelbaum, D., Kogan, A., Vasarhelyi, M. A., & Yan, Z. (2017). Impact of business analytics and enterprise systems on managerial accounting. International Journal of Accounting Information Systems, 25, 29–44. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2017.03.002
Atalay, M., & Çelik, E. (2017). Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 155–172. https://doi.org/10.29076/issume.318357
Beşkese, B. (2004). Bilişim teknolojisi yatırımlarının değerlendirilmesine yönelik uygun yöntemin seçilmesi modeli: ERP yazılımı seçimi uygulaması (Doktora tezi). İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
Bhimani, A. (2021). Accounting disrupted: How digitalization is changing finance. Wiley.
Cao, S. S., Chen, W. X., Ma, G., & Srinivasan, S. (2026). Generative AI in capital markets: Information production, dissemination, and processing. Journal of Accounting Research, 64(3), 1427–1450. https://doi.org/10.1111/1475-679x.70061
Erkuş, H. (2008). XBRL genişletilebilir işletme raporlama dili. Gazi Kitabevi.
Faccia, A., Alnaqbi, M. Y., & Lootah, S. A. (2019). Integrated cloud financial accounting cycle: How artificial intelligence, blockchain, and XBRL will change the accounting, fiscal and auditing practices. In Proceedings of the 3rd International Conference on Cloud and Big Data Computing (pp. 31–37). https://doi.org/10.1145/3358505.3358513
Fraser, L. M., & Ormiston, A. (2016). Understanding financial statements (11. baskı). Pearson.
Gu, S., Kelly, B., & Xiu, D. (2020). Empirical asset pricing via machine learning. The Review of Financial Studies, 33(5), 2223–2273. https://doi.org/10.1093/rfs/hha009
Gürsakal, N. (2014). Büyük Veri. Dora Basım Yayın.
Haag, S., & Keen, P. (1996). Information technology: Tomorrow’s advantage today. McGraw-Hill.
Habbach, D., & Östlund, L. (2025). The influence of generative AI on auditors’ comfort (Yüksek lisans tezi, DiVA Portal). http://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1966918/FULLTEXT01.pdf
Henkoğlu, T., & Külcü, Ö. (2013). Bilgi erişim platformu olarak bulut bilişim: Riskler ve hukuksal koşullar üzerine bir inceleme. Bilgi Dünyası, 14(1), 62–86. https://doi.org/10.15612/bd.2013.344
International Accounting Standards Board (IASB). (2018). Conceptual framework for financial reporting. IFRS Foundation.
Karagül, A. A. (2006). Bilgi yönetimi sürecinde kurumsal kaynak planlaması uygulamalarının muhasebe bilgi sistemine etkisi ve bir uygulama (Doktora tezi). Anadolu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
Keloğlu, S. (2012). Kurumsal yönetimde bulut bilişim. Denetişim, (10), 13–15.
Kenney, A. (2026). How AI is transforming the audit — and what it means for CPAs. Journal of Accountancy, 201(2). https://www.journalofaccountancy.com/issues/2026/feb/how-ai-is-transforming-the-audit-and-what-it-means-for-cpas/
Kieso, D. E., Weygandt, J. J., & Warfield, T. D. (2020). Intermediate accounting (17. baskı). Wiley.
Ohlhorst, F. J. (2012). Big data analytics: Turning big data into big money. Wiley.
O’Leary, D. E. (2000). Enterprise resource planning systems: Systems, life cycle, electronic commerce, and risk. Cambridge University Press.
Öncel, M. (2025). Yapay zekâ ile muhasebenin dönüşümü: Kuramsal ve karşılaştırmalı bir inceleme. Ünye İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(2), 81–90.
Penman, S. H. (2013). Financial statement analysis and security valuation (5. baskı). McGraw-Hill.
Poroy Arsoy, A., Ertan, Y., & Kılınçarslan, T. (2018). Genişletilebilir işletme raporlama dilinin (XBRL) finansal raporlama gelişimine katkısı ve TMS taksonomisi uygulaması. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (79), 1–12. https://doi.org/10.25095/mufad.449123
Rom, A., & Rohde, C. (2007). Management accounting and integrated information systems: A literature review. International Journal of Accounting Information Systems, 8(1), 40–68. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2006.12.003
Sarıtaş, M. T., & Üner, N. (2013). Eğitimde yenilikçi teknolojiler: Bulut teknolojisi. Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 2(3), 192–201.
Stangler, D., & Kumar, M. (2026). Crunching the numbers: The impact of GenAI and agentic AI in auditing (Issue Brief). Bipartisan Policy Center. https://bipartisanpolicy.org/issue-brief/crunching-the-numbers-the-impact-of-genai-and-agentic-ai-in-auditing/
Şahinaslan, E. (2026). Yapay zekâ yönetim sistemi denetimi ve sertifikasyonu: ISO/IEC 42001 ve ISO/IEC 42006’nın Türkiye’de sertifikasyon açısından değerlendirilmesi. Denetişim, (34), 152–173. https://doi.org/10.58348/denetisim.1790740
Tazegül, A. (2026). Yapay zeka uygulamalarının muhasebe mesleğine etkileri: Değişen roller ve sorumluluklar kapsamında bir uygulama. Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1), 1–17. https://doi.org/10.46482/ebyuiibfdergi.1824849
Uzun, Y., & Uzun, F. N. (2025). Algoritmik denetim çağında Sayıştay: Yapay zeka destekli kamu denetiminin olanakları ve sınırları. Sayıştay Dergisi, 36(139), 711–742. https://doi.org/10.52836/sayistay.1761414
Valentinetti, D., & Rea, M. A. (2013). XBRL for financial reporting: Evidence on Italian GAAP versus IFRS. Accounting Perspectives, 12(3), 237–259. https://doi.org/10.1111/1911-3846.12028
Vasarhelyi, M. A., Kogan, A., & Tuttle, B. (2015). Big data in accounting: An overview. Accounting Horizons, 29(2), 381–396. https://doi.org/10.2308/acch-51071
Waldt, D. (2004). XBRL: The Language of Finance and Accounting. XML.com.
Yakut, M. Ş. (2026). Yapay zekâ destekli sistemler ve muhasebe uygulamaları ilişkisi. Uluslararası Yönetim Akademisi Dergisi, 9(2). https://doi.org/10.33712/mana.1850509
İndir
Yayınlanmış
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2026 Esra GÜLER (Author)
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
