İşletmelerde finansal başarısızlık riskinin yapay zekâ teknikleriyle tahmin edilmesine dair bir uygulama - Sinoplu, Çağatay (Bartın Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024)
Günümüzün hızla değişen ve rekabet dolu iş dünyasında, işletmelerin finansal başarısı ve sürdürülebilirliği, ekonomik büyüme ve istihdam sağlama açısından büyük bir öneme sahiptir. Ancak, pek çok işletme finansal zorluklarla karşılaşabilir ve zaman içinde finansal başarısızlıkla sonuçlanabilir. Bu nedenle, işletmelerin finansal durumlarını doğru bir şekilde değerlendirmek ve potansiyel başarısızlık belirtilerini erken aşamada tespit etmek kritik bir öneme sahiptir. Bu çalışma, işletmelerin finansal başarısızlıklarının tahmininde yapay zekâ tekniklerinin nasıl kullanılabileceğini incelemeyi amaçlamaktadır. Geleneksel finansal analiz yöntemleri, genellikle sınırlı veri setleri ve belirli kurallara dayalı hesaplamalarla yapılırken, yapay zekâ teknikleri büyük veri setleri üzerinde derinlemesine analizler yapma yeteneği ile öne çıkar. Bu çalışmanın amacı, işletmelerin finansal verilerini kullanarak gelecekteki olumsuz durumları öngörebilmek için yapay zekâ algoritmalarını nasıl uyarlayabileceğimizi araştırmaktır. Yapay zekâ, özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemleri, işletmelerin finansal başarısızlık riskini tahmin etmek için kullanılabilecek güçlü araçlar sunmaktadır. Büyük veri setlerinin analiziyle, işletmelerin finansal performansını etkileyebilecek faktörler daha iyi anlaşılabilir. Bu faktörler arasında mali tablo verileri, işletme operasyonları, sektörel trendler, ekonomik göstergeler ve rekabetçi faktörler bulunmaktadır. Yapay zekâ algoritmaları, bu verileri analiz ederek olası riskleri ve işaretleri belirlemekte ve böylece işletmelerin finansal krizlere veya başarısızlıklara karşı daha dirençli olmalarını sağlamaktadır. Sonuç olarak, işletmelerin finansal başarısızlıklarının erken tespiti, hem işletme sahipleri ve yöneticileri için hem de finansal kuruluşlar için kritik bir öneme sahiptir. Yapay zekâ teknikleri, bu amaç doğrultusunda geleneksel finansal analiz yöntemlerini tamamlayabilir ve daha güçlü tahmin yetenekleri sunabilir. Bu çalışma, işletmelerin finansal sürdürülebilirliğini artırmak ve ekonomik istikrarı sağlamak amacıyla yapay zekâ teknolojilerinin nasıl kullanılabileceğini vurgulamaktadır.

In today's rapidly changing and competitive business world, the financial success and sustainability of businesses is critical to economic growth and job creation. However, many businesses can face financial challenges and end up in financial failure over time. Therefore, it is critical to accurately assess the financial condition of businesses and identify signs of potential failure at an early stage. This study aims to examine how artificial intelligence techniques can be used to predict the financial failure of businesses. While traditional financial analysis methods are usually performed with limited data sets and calculations based on specific rules, artificial intelligence techniques stand out with the ability to perform in-depth analysis on large data sets. The aim of this study is to investigate how we can adapt artificial intelligence algorithms to predict future adverse situations using financial data of businesses. Artificial intelligence, especially machine learning and deep learning methods, offers powerful tools that can be used to predict the risk of financial failure of businesses. By analyzing large data sets, one can better understand the factors that can affect the financial performance of businesses. These factors include financial statement data, business operations, industry trends, economic indicators and competitive factors. By analyzing this data, artificial intelligence algorithms identify potential risks and signals, thereby enabling businesses to be more resilient to financial crises or failures. As a result, early detection of financial failures is critical for business owners and managers as well as financial institutions. For this purpose, artificial intelligence techniques can complement traditional financial analysis methods and offer stronger forecasting capabilities. This paper highlights how AI technologies can be used to enhance the financial sustainability of businesses and ensure economic stability.
An application on estimating financial failure risk in businesses with artificial intelligence techniques
Keywords: Artificial Intelligence; Derin öğrenme; Finansal başarısızlık; Makine öğrenmesi; Veri madenciliği; Yapay sinir ağları; Yapay zekâ; Artificial intelligence; Artificial neural networks; Data mining; Deep learning; Financial failure; Machine learning