Finansal işlemlerde genetik algoritma yöntemi ile hile tahmini
Fraud detection at financial transactions by genetic algorithm method
Yazar: ELİF SENEM GÜDÜ
Danışman: DOÇ. DR. SONER GÖKTEN
Başkent Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Muhasebe Finansman Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Finansal araçlar = Financial instruments ; Finansal faaliyetler = Financial activities ; Finansal piyasalar = Financial markets ; Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Hile = Fraud ; Tahmin ediciler = Estimators

Özet:
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

Abstract:
Fraud Audit is considered within the context of financial audit, today. The huge
amounts of loss faced by institutions due to fraud and abuse indicate the inadequacy of the
approaching the "fraud audit" within the context of financial audit at some points, today.
This situation reveals the necessity of fraud audit to exceed the limits of financial audit.
Internal control, big data analytics, law and human psychology are the new areas that are
needed in fraud audit, today. The huge magnitude of losses faced indicates the importance of
forecasting of fraud and abuse before the offence is committed with a new interdisciplinary
approach.
A fraud forecast modelling is done in this research. The article of K. RamaKalyani and
D. Uma Devi (2012) is taken as reference article. In the mentioned article, the authors
determine five rules of fraud and detect the fraud transactions by genetic algorithm. In this
thesis, the code of the rules that is in Java language in the reference article is changed to
Matlab. The code in Matlab is applied to the data set and the results are found in line with
the result of the code of the authors in Java.
Later, an alternative method is proposed and applied to the data set and new results are
found. In the third chapter, the Matlab code is applied to a new, similar and bigger data set
and some rules are modified and the fraud transactions are detected. The output of the
research shows that some fraud rules may be determined and applied to small or big data
sets. This method may assist the auditor to focus on some transactions on the data sets that
are detected as red flags.

Keywords: Fraud Audit, Fraud Forecast Modelling, Red Flag