Sayıştay Başkanlığı tarafından hazırlanan Sayıştay Dergisi, Aralık 2025'te özel bir sayıyla dijital dönüşüm ve yapay zekanın, kamu yönetimi ve denetimine etkilerini ele aldı.

Dergi için, Necmettin Erbakan Üniversitesi'nden Dr. Yusuf Uzun ve Kütahya Sağlık Bilimleri Üniversitesi'nden araştırma görevlisi Fatma Nur Uzun "Algoritmik Denetim Çağında Sayıştay: Yapay Zeka Destekli Kamu Denetiminin Olanakları ve Sınırları" başlıklı bir makale kaleme aldı. Makaleyle Sayıştay’ın dijital dönüşüm sürecinde yapay zeka destekli sistemlerden nasıl yararlanabileceği, bu sürecin avantajları ve karşılaşılabilecek zorlukların araştırılması hedeflendi. Yapay zeka modellerinin kamu denetimine özgü alanlar üzerindeki etkisi, özellikle veri analizi, risk değerlendirme ve anomali tespiti başlıklarında değerlendirildi. Bulgular, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme tekniklerinin denetimde verimliliği yükselttiğini, hata oranlarını azalttığını ve proaktif denetim anlayışını güçlendirdiğini ortaya koydu.

Çalışma bağlamında 2015-2024 yılları arasında taramalar yapıldı. Taramaları görsel olarak özetleyen PRISMA akış şeması kullanılarak ulaşılan 124 çalışma analiz edildi. Delphi yöntemi kullanılarak iki tur anket düzenlendi. Süreç, 15 uluslararası denetim ve yapay zeka uzmanının katılımıyla yürütüldü. İlk turda yüzde 65 olan uzlaşma oranı, ikinci turda yüzde 85'e yükseldi. Veri paylaşımına ilişkin düzenlemeler nedeniyle yalnızca 18 ülkeden kamu kurumu ile sınırlı kalındı. Türkiye, ABD, Estonya ve Singapur'dan toplam 8 kamu denetim kurumuyla mülakatlar gerçekleştirildi ve kurumsal dokümanlar analiz edildi.

Çalışmanın kapsamı, Sayıştay'ın güncel denetim yöntemleri ve dijital dönüşüm stratejileri ile sınırlandırıldı. Özel sektördeki denetim uygulamaları araştırma kapsamına dahil edilmedi. Çalışmada şu araştırma sorularına yanıt arandı:

-       Yapay zeka tabanlı denetim sistemleri Sayıştay’ın iş süreçleri üzerinde ne tür etkiler oluşturabilir?

-       Algoritmik denetimin kamu sektöründe yaygınlaşmasının önündeki temel engeller nelerdir?

-       Denetim etiği ve şeffaflık ilkeleri, yapay zeka entegrasyonu sürecinde nasıl korunabilir ve geliştirilebilir?

Türkiye'nin dijital dönüşüm stratejisinin, temel olarak mevzuat odaklı bir yaklaşıma dayalı kurgulandığı belirtilen makalede farklı bölümlerde çok sayıda araştırma bulgusuna yer verildi. Belirlenen bazı bulgular şunlar:

-       Yapay zeka entegrasyonu denetim verimliliğini yüzde 40-60 artırırken, hata oranlarını yüzde 25-35 azaltmıştır.

-       Kamu denetimine yönelik tasarlanmış dil modellerinin, yasal metinlerin yorumlanmasında yüzde 85'e varan bir doğruluk oranı yakalanmıştır.

-       Vergi denetimlerinde kullanılan robotik süreç otomasyonu( RPA) çözümleri, veri girişi ve doğrulama süreçlerini yüzde 70 oranında hızlandırmıştır.

-       Yapay zeka destekli veri analitiği, anomali tespiti doğruluk oranını geleneksel yöntemlere kıyasla ortalama yüzde 37.5 artırmıştır.

-       Makine öğrenmesi tabanlı risk sistemleri, geleneksel matrislere kıyasla tahmin doğruluğunu yüzde 42 artırmıştır.

-       Bir dil modeli -BERT tabanlı Soru-Cevap sistemi- 500'den fazla sayfa sayılı raporlardan sorulara yüzde 93.2 doğrulukla cevap üretebilmiştir. Bu tür sistemlerin, denetçilerin bilgiye erişim için harcadığı süreyi yüzde 75 oranında kısalttığı tespit edilmiştir. Raporlar içindeki kritik bilgilere erişim süresini ortalama 8 dakikadan 2 dakikaya indirmiştir.

-       Yapay zeka destekli denetim, kaynak verimliliğini yüzde 38.7 artırırken maliyetleri yüzde 45.2 azaltmıştır. Robotik süreç otomasyonu (RPA), tekrarlayan görevlerde insan ihtiyacını yüzde 67 azaltıp işlem sürelerini yüzde 73 kısaltmıştır. Belge inceleme ve veri girişi gibi rutin işlerde tam zamanlı eşdeğer personel başına yılda bin 250 saatlik bir zaman tasarrufu sağlanmıştır.

-       YZ destekli denetimin en kritik engellerinden biri, kamu kurumlarındaki veri kalitesidir. Yapılan incelemeler, kamu veri setlerinin ortalama yüzde 32.7'sinde eksik veri bulunduğunu, yüzde 18.4'ünde tutarsızlıklar gözlemlendiğini ve yüzde 14.6'sının ise uygun olmayan biçimlerde yapılandırıldığını göstermektedir.

-       Kamu kurumlarının yüzde 78.3'ünün farklı kurumsal kaynak planlama (ERP) sistemleri kullandığı ve bunların sadece yüzde 29.4'ünün birbirleriyle uyumlu olduğu anlaşılmaktadır.

-       Yapay zeka araçlarının yüzde 68.4'ünün ulusal denetim etik kodlarıyla tam uyumlu olmadığı tespit edilmiştir. Hukuki sorumluluk belirsizlikleri, algoritmik denetimin yaygınlaşmasını engellemiştir.

-       Denetçilerin yüzde 58.9'u algoritmik önerileri yeterince anlamadan onayladıklarını belirtmiştir. Denetim algoritmalarının yüzde 81.3'ünün kaynak koduna erişimin kısıtlı olduğu görülmüş ve bu durumun bağımsız denetimi engellediği ortaya konmuştur.

-       Öngörüler, önümüzdeki dönemde denetçilerin yaklaşık yüzde 47'sinin iş tanımlarında köklü değişiklikler yaşanacağını, ayrıca yüzde 62'sinin ise dijital dönüşümle uyumlu yeni beceriler kazanmak zorunda kalacağını işaret etmiştir.

-       Denetçi-algoritma, tam otomatik modellere göre yüzde 38 daha yüksek doğruluk sağlamıştır.

-       Mevcut denetim müfredatlarının sadece yüzde 22.4'ünün algoritmik okuryazarlık bileşenleri içerdiği ve bu oranın 2027'ye kadar yüzde 65'e çıkarılması gerektiği önerilmiştir.

-       Çalışmalar, kurumların yüzde 78.3'ünün eski altyapılarla çalıştığını ve bunun veri analitiği kapasitesini sınırladığını göstermiştir.

-       Dijital denetim süreçlerinin, geleneksel yöntemlere kıyasla yüzde 41 daha hızlı tamamlandığı ortaya konulmuştur.

-       2020-2023 dönemini kapsayan analizlerde, kamu denetim sistemlerini hedef alan siber saldırılar yüzde 217 artmıştır. Çok faktörlü kimlik doğrulama, davranışsal analiz ve uçtan uca şifreleme yöntemlerinin bir araya geldiği güvenlik sistemi, veri ihlali risklerini yüzde 89.4 oranında azalttığı kanıtlanmıştır.

Makalede "Sonuç ve Öneriler" bölümünde çalışmayla ilgili bazı tespitlere yer verildi:

-       Bu çalışmanın bulguları, algoritmik denetim sistemlerinin kamu denetimi pratiğinde reaktif bir anlayıştan tahmine dayalı denetime geçiş (Yüzde 42 daha erken anomali tespiti), örnekleme tabanlı yöntemlerden tüm veriyi kapsayan analizlere yönelim (Yüzde 91.3 doğruluk oranı) ve nihayetinde insan karar süreçlerinden insan-algoritma iş birliğine dayalı bir modele geçiş (Yüzde 35 verimlilik artışı) şeklinde üç ana değişimi tetiklediğini göstermektedir.

-       42 farklı kamu kurumunda gerçekleştirilen saha testlerinden elde edilen sonuçlar, kullanılan R Studio yazılımı ile yapılan istatistiksel analizler, yapay zeka destekli sistemlerin denetim süreçlerinde ortalama 6.2 kat bir hızlanma sağladığını doğrulamakla birlikte, veri kalitesi düşük olan kurumlarda bu kazanımın yaklaşık yüzde 38.4 oranında azaldığı gözlemlenmiştir.

Makalede çalışmanın bulguları ışığında, gelecekteki araştırmalar için beş öncelikli alan önerildi.

-       Özellikle büyük ölçekli kamu projeleri için kuantum hesaplama tabanlı denetim algoritmalarının geliştirilmesi

-       Mahremiyeti koruyan denetim modellerinde federatif öğrenme tekniklerinin uygulanma potansiyelinin araştırılması

-       Yerel kültürel değerleri de dikkate alan algoritmik denetim etiği ölçüm metriklerinin oluşturulması

-       Dijital denetçi asistanları (sohbet robotları, sanal gerçeklik simülasyonları) gibi araçların denetçi eğitiminde kullanımının değerlendirilmesi

-       Blok zincir tabanlı denetim izlenebilirlik sistemlerinin performansının kapsamlı bir şekilde analiz edilmesi.

Sayıştay için bir yol haritası sunmanın ötesinde, dijital dönüşümün kamu denetiminin işleyişini nasıl dönüştürdüğünü tartışmaya açmayı hedefleyen makalede şunlara dikkat çekildi:

-       Algoritmik denetim çağına adaptasyonda teknoloji iyimserliği yerine, stratejik planlamayla desteklenmiş bir yaklaşım gerekli.

-       Teknolojik ilerlemenin getirdiği verimlilik ancak insan denetiminin yargısı ve sezgisiyle dengelendiğinde anlamlı bir kamu yararına dönüşebilir.

-       İleriye dönük bakıldığında, denetçinin rolünün azalmayacağı, aksine algoritmik sistemleri yöneten, sorgulayan ve sonucu vatandaş adına yorumlayan daha stratejik ve değer temelli bir konuma dönüşeceği öngörülebilir. Bu dönüşümü yönetmek, önümüzdeki dönemin en kritik meselesi olacaktır.

-       Yapay zeka destekli denetim, kamu sektörü için nihayetinde bir amaç değil, vatandaşa daha hesap verebilir, daha şeffaf ve daha etkin bir kamu hizmeti sunma aracı olarak görülmelidir.

-       Bu çalışma, bu aracı en etkin ve sorumlu şekilde kullanmanın yolunun, teknoloji, kurum, insan ve hukuku bir arada ele alan bütüncül bir yaklaşımdan geçtiğini ortaya koymaktadır.