Gıda sektöründe satın alma süreçlerinin yapay zekâ tabanlı iç kontrol sistemleriyle yeniden şekillendirilmesi
Reshaping purchasing processes in the food sector with artificial intelligence-based internal control systems
- Tez No: 1005989
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN MERT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Okan Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Muhasebe ve Denetim Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırma, yiyecek endüstrisindeki alım faaliyetlerinin yapay zekâ temelli dahili denetim mekanizmalarıyla nasıl yenilenebileceğini incelemektedir. Gıda kesimi; girift tedarik ağı yapısı, yüksek takip edilebilirlik icapları ve katı mevzuatlar yüzünden risk yönetiminin ve dahili denetim tatbikatlarının hayati önem taşıdığı bir sahadır. Klasik dahili denetim araçları, artan bilgi miktarı, sürat ve netlik istekleri karşısında yetersiz kalmaktadır; böylece yapay zekâ destekli uygulamalar firmalar için stratejik bir değişim vasıtası olmaktadır. Tezin içeriğinde evveliyetle gıda kesiminin yapısı, geçmiş seyri, ticari ehemmiyeti ve sektörel bağlantıları ele alınmış; akabinde alım faaliyetlerinin çerçevesi, işleyişi, safhaları, hata ve dolandırıcılık tehlikeleri detaylıca mütalaa edilmiştir. Dahili denetim sistemlerine dair kısımda ise dahili denetimin tanımı, maksatları, ögeleri, tarihi seyri ve COSO başta olmak üzere değişik dahili denetim şemaları derinlemesine incelenmiştir. Araştırmanın esas merkezini oluşturan kısımda, makine öğrenimi, tabii lisan işleme (NLP), hesaplamalı algı ve robotik süreç tamamlama (RPA) gibi yapay zekâ tekniklerinin alım süreçlerine ve dahili denetim düzeneklerine katkıları yayın bulguları ışığında tahlil edilmiştir. Nihayetinde, yapay zekâ destekli dahili denetim sistemlerinin yiyecek işletmelerinde alım faaliyetlerini belirgin ölçüde geliştirme kapasitesine sahip olduğu; fakat bu değişimin muvaffakiyetli olabilmesi için teknolojik olanaklar, personel yeterliliği, süreç uyumu ve kurumsal denetim ahlakı gibi etmenlerin beraberce değerlendirilmesi lüzumu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
This research examines how procurement activities in the food industry can be transformed through artificial intelligence–based internal audit mechanisms. The food sector is a field in which risk management and internal audit practices are of vital importance due to its complex supply chain structure, high traceability requirements, and strict regulatory framework. Traditional internal audit tools have become insufficient in the face of increasing data volume, speed, and accuracy demands; therefore, AI-supported applications have emerged as a strategic instrument of transformation for firms. Within the scope of the thesis, the structure of the food sector, its historical development, commercial significance, and sectoral linkages are first addressed; subsequently, the framework, functioning, stages, and error and fraud risks of procurement activities are examined in detail. In the section devoted to internal audit systems, the definition, objectives, components, and historical evolution of internal auditing, as well as various internal control frameworks—particularly COSO—are analyzed in depth. In the core section of the study, the contributions of artificial intelligence techniques such as machine learning, natural language processing (NLP), computer vision, and robotic process automation (RPA) to procurement processes and internal audit mechanisms are evaluated in light of findings from the existing literature. Ultimately, the study concludes that AI-supported internal audit systems have significant potential to improve procurement activities in food enterprises; however, for this transformation to be successful, factors such as technological capabilities, staff competence, process alignment, and institutional audit ethics must be considered collectively.
Benzer Tezler
- Developing a decision-support system using machine learning and deep learning models for daily demand forecasting: A case study
Günlük talep tahmini için makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri kullanarak karar destek sistemi geliştirme: Bir vaka çalişmasi
RANA EZGİ KÖSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Biyometrik veri ile eğitilmiş yapay zeka destekli ambalaj tasarımının etkinliği: Sezgisel ve veriye dayalı yaklaşımların karşılaştırmalı nöropazarlama analizi
Effectiveness of ai-powered packaging design trained with biometric data: A comparative neuromarketing analysis of intuitive and data-driven approaches
BOZKURT OĞUZ DİJLE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İşletmeÜsküdar ÜniversitesiNöropazarlama Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELAMİ VAROL ÜLKER
DOÇ. DR. ABDULLAH BALLI
- Pastacılık sektöründe sürdürülebilirlik sertifikasyonlarının rolü ve uygulanabilirliği
The role and applicability of sustainability certifications in the pastry sector
KÜBRA ALTAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Gastronomi ve Mutfak SanatlarıBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiGastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER KURNAZ
- Fast food reklam fotoğraflarında gerçeklik algısı ve tüketici tercihlerine etkileri
The perception of reality in fast food advertising photography and its effects on consumer preferences
DENİZ KARASAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Sahne ve Görüntü SanatlarıMersin ÜniversitesiGrafik Ana Sanat Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAŞİM ARİF BAĞCIVAN