Finansal işlemlerde genetik algoritma yöntemi ile hile tahmini

Günümüzde, hile ve suistimal denetimi finansal denetim çerçevesi altında ele alınmaktadır. Hile ve suistimal sonucu kurumların karşılaştığı kayıpların büyüklüğü hile denetimine finansal denetim çerçevesinde yaklaşımın bazı noktalarda yetersiz kaldığına işaret etmektedir. Bu durum, hile denetiminin finansal denetimin sınırları dışına çıkma zorunluluğunu ortaya koymaktadır. İç kontrol, yeni büyük veri çalışmaları, hukuk ve insan psikolojisi günümüzde hile denetiminde ihtiyaç duyulan alanlar olarak karşımıza çıkmaktadır. Uğranılan kayıpların büyüklüğü disiplinlerarası yeni bir yaklaşım ile hile denetiminde hile ve suistimal gerçekleşmeden önce yapılan tespitinin önemini göstermektedir. Bu çalışmada bir hile tahmin modellemesi yapılmıştır. K. RamaKalyani ve D. Uma Devi (2012) çalışması referans makale olarak alınmıştır. Belirtilen makalede, yazarlar beş adet hile kuralı belirleyerek veri setinde genetik algoritma yöntemi ile hileli işlemleri tespit etmektedir. Bu tezde yazarların Java dilinde yazdıkları kod Matlab'a çevrilmiştir. Yazılan Matlab kodu veri setine uyarlanmış ve yazarların Java kodunda ulaştığı sonuçlara ulaşılmıştır. Ardından, yeni bir metot önerilmiş, veri setine uyarlanmış ve yeni sonuçlara ulaşılmıştır. Üçüncü bölümde Matlab kodu yeni, benzer ve daha büyük bir veri setine yeni uyarlanmış ve bazı kurallar değiştirilerek hileli işlemler tespit edilmiştir. Bu çalışmada, bazı hile kurallarının tespit edilerek küçük veya büyük veri setlerine uyarlanabileceğini görülmektedir. Bu yöntem, denetçinin veri setlerinde kırmızı bayrak olarak tespit edilen bazı işlemlere yoğunlaşmasına yardımcı olabilir. Anahtar Kelimeler: Hile Denetimi, Hile Tahmin Modellemesi, Kırmızı Bayrak