İşletmede üretilen finansal tabloların amacı, doğru, dürüst, güvenilir bilgiler aracılığıyla işletmenin içerisinde bulunduğu durumu olduğu gibi sunmak ve ilgili taraflara karar almada yardımcı olacak finansal bilgiyi sağlamaktır. Finansal tablolarda yer alan bilgilerin hata ve hileleri barındırıyor olma olasılığı, finansal tabloların güvenilirliğinin onaylanması aşamasında muhasebe denetimine olan ihtiyacı giderek arttırmıştır. Bu doğrultuda denetim faaliyetleri içerisinde hile denetimi kendisine ayrı bir yer edinmiştir. Günümüz koşullarında iş ve işlemlerin sayısındaki artış ve karmaşıklık sonucu incelenecek veri sayısının oldukça büyük olması, karar alma süreçlerinin de karmaşıklaşmasına yol açmış ve doğal olarak daha fazla sayısal verinin incelenmesi ihtiyacını ortaya çıkartmıştır. Denetçi açısından verilen kararların doğruluğu, karar vericinin yeteneği, deneyimi ve bilgi birikiminin yanı sıra elde edilen veri setinin uygunluğu ve yeterliği ile de ilişkilidir. Veri depolarının büyüklüğünün manuel olarak kontrol edilemeyecek boyutlara ulaşmış olması uygulayıcıları ve araştırmacıları, denetim faaliyetlerinde bilgisayar destekli uygulamalardan yararlanma yollarını araştırmaya yöneltmiştir. Bu çalışmada, mevcut verilerin bilgiye dönüşebilmesi için gerekli işlemler bütünü olarak da tanımlayabileceğimiz veri madenciliği tanıtılmış; karar alma aşamasında veri madenciliğinin kullanılması suretiyle ilgililerin doğru karar alma süreçlerine yardımcı olunabileceği vurgulanmış ve veri madenciliği yöntemlerinden biri olan “k- En Yakın Komşuluk Algoritması”nın hileli uygulamaların tespitinde kullanılabileceği üzerinde durulmuştur. Hile denetiminde veri madenciliğinden yararlanılabileceğinin vurgulandığı çalışmada, özellikle çalışan hilelerinin önlenmesinde en yakın k- en yakın komşuluk algoritmasının kullanılabileceği düşüncesine yer verilmektedir. Bu yöntemin kullanılmasıyla hile yapma eğiliminde bulunabilecek çalışanlar önceden kestirilebilecek, dolayısıyla hilenin oluşmasına fırsat verilmeyecektir. Çalışmada veri madenciliği ve k- en yakın komşuluk algoritması hakkında literatür taraması ile potansiyel hilebazın önceden tespitinde ken yakın komşuluk algoritmasından yararlanılabileceğine ilişkin örneklere yer verilmiştir.

The financial statements produced at an establishment aim to present the current situation of the establishment as is by means of accurate, flawless and reliable information and to provide the parties concerned with the financial information to help them in decision making. The presence of fraudulent financial statements has brought forward the reliability and approval of financial statements. In line with this, accounting auditing has become a need and fraud auditing has gained further importance among the auditing activities. The quite large number of data to be examined as a result of the increase in the numbers of jobs and transactions and as a result of complexity under the present conditions has also caused the decision making processes to become complex and, naturally, led to the need to examine more numerical data. The accuracy of the decisions made in terms of an auditor is associated with the suitability and efficiency of the data set obtained besides the ability, experience and accumulation of knowledge of the decision maker. The fact that the size of data repositories has reached sizes that cannot be manually controlled has directed implementers and researchers to search for ways to make use of computer-aided applications in auditing activities. This study introduces data mining, which we may also define as the whole of procedures required for the transformation of existing data into information; it emphasizes that by using data mining at the stage of decision making, assistance may be provided for the accurate decision making processes of those concerned; and it considers that “k-Nearest Neighbor Algorithm”, one of the methods of data mining, might be used to detect fraudulent applications. The idea that k-nearest neighbor algorithm might be used particularly to prevent employee frauds is contained in the study where it is emphasized that data mining might be utilized in fraud auditing. By using this method, it will be possible to predict those employees who might tend to do fraud and therefore the occurrence of fraud will not be allowed. The study provides a literature review on data mining and k-nearest neighbor algorithm and examples of the possibility of making use of k-nearest neighbor algorithm to detect a potential fraud beforehand.