Hile Denetçisinin Kullandığı Teknikler

Hile denetimi, hukuki sorgulama yöntemleri ile standart denetleme tekniklerini birleştiren bir alandır (Emir, 2008: 110). Bir başka ifadeyle hile denetçiliği, denetim yaparken hukuki sorgulama tekniklerinden de faydalanma işlemidir. Hile denetimi sırasında denetçi hilenin varlığını daha en baştan anlayabilmeli ve kanun tarafından verilen yetkilerini kullanabilmelidir. Bu nedenle hile denetçileri son derece dikkatli, proaktif4 ve araştırıcı olmak zorundadırlar (Abdioğlu, 2007: 171). Hilenin önlemesi için çalışan denetçiler çeşitli yöntemler kullanmaktadır. Bu yöntemler aşağıdaki açıklanmıştır.

2.1.13.1. Hile Değerlendirme Sorgulaması

Hile denetçileri, dolandırıcılığı önleye bilemek için en iyi yolun sıkı bir iç kontrol sistemi kurmak olduğunu düşünmektedirler. Sıkı bir iç kontrol sistemi, güçlü bir kurumsal yönetim politikasının belirlenmesi, etik davranışların belirlenmesi ve yönetim felsefesinin kullanılmasıyla kurulabilmektedir (Ramaswamy, 2005: 70). İç kontrol sisteminin sıkı olması hile girişimini minimum seviyeye düşürmektedir fakat hile eğilimindeki çalışan veya yöneticileri tamamen ortadan kaldıramamaktadır. Hile eğilimindeki çalışan ilk fırsatta hile girişiminde bulunabilmektedirler. Kişilerin hile eğilimlerini anlaya bilmek amacıyla çalışana “yakalanmadan, şirketin nasıl dolandırılabileceğine dair” sorular sorulmakta ve verdiği cevaplar değerlendirilmektedir. Böylece işletmede herhangi bir hilelinin olup olmadığı ortaya çıkarılmaktadır (Çankaya ve Gerekan, 2009: 99). Bir başka ifadeyle hile değerlendirme sorgulamasında henüz hile ortaya çıkmamıştır. İşletme çalışanlarına hile ile ilgili sorular sorularak hilenin olasılığı değerlendirilmektedir.

2.1.13.2. Çapraz Denetim Tekniği

Çapraz Denetim Tekniği, herhangi bir hesabın yanlış tarafa kayıt edilip edilmediğini araştıran bir tekniktir. Tek düzen hesap planındaki hesapların çapraz

4 _{Proaktif, bilinçli veya bilinçsiz, sonu olumlu veya olumsuz olsun yeni koşullar oluşturmak ya da}

60

alacak ya da borç kaydı yapılması sonucu bakiye değiştirip değiştirmediğinin saptamasına yarayan dinamik ve pratik bir denetim tekniğidir (Sen,yondenet.com.tr/?islem=anasayfa&liste= makale&durum=gor&id=13: 25.10.2012). Yanlış kayıtları saptayabilmek için iyi bir muhasebe bilgisine sahip olmak gerekmektedir. Ayrıca hesaplardaki olası çapraz kayıtları tahmin edebilmelidir. Dahası muhasebe kayıtları ile yapılan dolandırıcılık konusunda uzman olması gerekmektedir (Wolosky, 2004: 4). Yapılabilecek çapraz muhasebe kayıtlarının neler olabileceğini tahmin edebilmeli ve denetim sırasında ilk olarak bu kayıtları incelemelidir. Böylelikle denetim sonuçlarına daha hızlı ulaşılmış olacaktır. Muhtemel olarak da bu kayıtlardan hile teşebbüsü ortaya çıkarılabilecektir.

2.1.13.3. Kırmızı Bayraklar (Red Flags) Tekniği

Kırmızı bayraklar tekniğinde hilenin var olduğunu gösteren bazı belirtiler araştırılmaktadır. Bu belirtilere kırmız bayraklar denilmektedir. Olası hile durumlarında kendini gösteren kırmızı bayraklara dikkat edilmekte ve hilenin varlığı ile ilgili bir yorum yapılmaktadır (Abdioğlu, 2007: 168). Kırmızı bayraklara örnek; muhasebe sistemi, iç kontrol sistemi ve diğer sistemdeki şikâyetler; üst yönetim davranışlarındaki farklılıklar; çalışanlarda alışılmadık veya abartılı davranışlar; işletme içindeki dürüstlük eksikliği gösterilebilir (Ramaswamy, 2007: 35). Bu bağlamda hile denetimi yapılırken şikâyetler ve farklı davranışlar kırmızı bayrak olarak görülür ve hilenin varlığı konusunda yorum yapılabilmektedir.

2.1.13.4. Benford Kanunu

1881 yılında Amerikan Matematik Dergisinde (Amerikan Journal of Mathematics) Simon Newcomb’a ait 2 sayfalık bir makale yayınlanmıştır. Bu makalede; hesap makinesinin kullanılmadığı dönemlerde, Logaritma tablosunun ilk sayfalarının diğer sayfalara göre daha kirli, daha yıpranmış, daha çok kullanmış olduğunu ileri sürülmüştür. Araştırmaya göre kullanılan veriler en çok 1’le başlıyordu. Fakat daha sonra bununla ilgili daha kapsamlı bir çalışma yapılmamıştır. 57 yıl sonra Logaritma tablosundaki bu durum Frank Benford’un da dikkatini çekmiştir. Benford bunun üzerine çalışma yapmış ve kendi adıyla anılan bu kanunu

61

çıkarmıştır (Erdoğan,2001:1). Benford Kanununa göre, doğal olarak ortaya çıkan bütün sayıların ilk hanesinin bir (1) olma olasılığının %30’dur (Çatıkkaş ve Çalışkan, 2010: 149). Frank Benford’un çalışmaları sonucu ortaya çıkan rakamların kuramsal frekansları aşağıda yer almaktadır.

Tablo 2.1: Benford Yasasına Göre En Solda Yer Alan Rakamların Kuramsal Ortaya Çıkış Frekansları

Bir sayının ilk değerleri 1 2 3 4 5 6 7 8 9

İlgili frekanslar % 30,1 % 17,6 % 12,5 % 9,7 % 7,9 % 6,7 % 5,8 % 5,1 % 4,6 Kaynak: Erdoğan, 2001: 2.

Muhasebe Profesörü olan Mark Nigrini satışlardan giderlere kadar birçok muhasebe kaleminde yapmış olduğu araştırmalar sonucu Benford Kanununun muhasebe hilelerini saptamada kullanılabileceğini ileri sürmüştür (Türkyener, 2007: 118). Bu bağlamda, bu metot şüphelilerin bilgisayar üzerindeki veri tabanına uygulanmakta ve denetlenen verilerdeki rakamsal dağılımlar ile beklenen rakamsal dağılımlar karşılaştırılmaktadır (Kocameşe, 2006: 63). Karşılaştırma sonucunda gerçek dağılım ile beklenen dağılım arasında bir uyumun olup olmamasına bakılmaktadır. Uyum yoksa hilenin var olabileceği düşünülmektedir. Örneğin gider kalemlerinin %30’u 1 ile başlayan bir tutar olmalıdır. Eğer şüphelinin hesapları bu değerden aşağı ya da yukarı çıkarsa hile ihtimali düşünülmektedir.

Şüphelinin benford metodunun kullanıldığını anlama olasılığı yok denecek kadar azdır. Hileyi yapan kişiler faaliyetlerine devam ettikçe, yakalanma ihtimalleri çok yüksek olabilmektedir (Çatıkkaş ve Çalışkan, 2010: 153). Bu yöntemde bilgisayara denetim program kurulmakta ve işletmenin kayıtları bilgilendirilmeden ve sürekli denetlenmektedir. Herhangi bir ekstra çabaya gerek duyulmadan denetim yapıldığı için diğer yöntemlere göre daha kullanışlı ve düşük maliyetlidir. Benford kanunu hilelerin tespiti yanında vergi kayıp ve kaçaklarının tespiti için devlet tarafından kullanılmaktadır. Beyan edilen gelir rakamlarının yıllara göre rakamsal dağılımının analizi ile olması gereken dağılım arasındaki farka bakılmakta ve sapma

62

derecesi belirlenebilmektedir. Bunun sonucunda vergi kaybı tutarının tahmini yapılabilmektedir (Kocameşe, 2006: 70).

2.1.13.5. Veri Madenciliği

Veri Madenciliği, veriler arasındaki ilişkileri belirlemek amacıyla veritabanı modelleri sağlayan bir bilgisayar yazılımdır (Bawaneh, 2011: 82). Bu yazılıma yüklenen veriler karşılaştırılmakta daha sonra istatistiksel sonuçlar elde edilmektedir. İstatistiğin amacı nasıl ana kütle hakkında anlamlı bilgiler elde etmek ise veri madenciliğinin amacı da veri tabanındaki değerler hakkında anlamlı bilgiler elde etmektir (Çatıkkaş ve Çalışkan, 2010: 148). Örneğin, müşterilerin profillerini, satın alma eğilimlerini, bir ürünü veya hizmeti kabul etme veya etmeme ihtimalleri ile ilgili genel bilgileri yazılıma yüklenmektedir (Abdioğlu, 2007: 123). Daha sonra müşterilerle yapılan işlemlerde olağan üstü bir durumun var olup olmadığı araştırılmaktadır. Örneğin müşterinin satın alma eğilimi önceki veriler göre artmışsa olağan üstü bir durumun varlığına kanıt olarak gösterilebilmekte ve böylelikle hilelerin ortaya çıkarılması daha kolay olmaktadır.

Son yıllarda hilelerin yarattığı kayıplar göz önüne alınacak olursa hile denetçisi, veri madenciliği tekniklerini kullanarak hilelerin denetimi ve önlenmesi sürecini etkin bir şekilde yönetebilecektir (Özkul ve Pektekin, 2009: 72). Veri madenciliği tekniğini etkin bir şekilde kullanabilmek için potansiyel dolandırıcılık işlemlerinin takip ve tespit edilmesi gerekmektedir (Crumbley, 2001: 208). Bu bağlamda hile denetçisi takiplerinin sonucunda herhangi bir hile olasılığı ile karşılaşırsa bilgisayardaki yazılım aracılığı ile hileyi daha dikkatli tarayacak ve bu konu hakkında bir hükme varabilmek için verileri analiz edecektir.