Title: Artificial Intelligence Based Android Mobile Application Design For Accounting

Abstract: In this study, the necessary data obtained from the databases (such as MSSQL, Mysql, Postgre SQL, etc.) of the softwares like ETA and NETSIS that are used for preaccountancy of the local and global companies will be read, some of the data will be written to the databases, and this data will be used by the end user by using mobile phones or tablets carrying Android operating systems and working with internet and cloud technology. In addition, new data sets that are collected on a cloud system from the accounting data while the company is on will be studied by genetic algorithms which is one of the artificial intelligence algorithms. Then, users will be reported by the App developed here to inform them about the company’s and its brach offices’ performances and making suggestions about such as financial budget estimation, stocks investment budget estimation, how to shape the investments. Our App will be worked on a system of local server, cloud server, mobile devices having Android operating system, and include a user interface and artificial intelligence working background. The most important aims of this study are supplying the most updated software and hardware technologies to companies, increasing the easily availability and deciding or recommending solutions using the characteristics similar to human, such as making the right analysis and decisions right away more rapidly for more realistic solutions.

Keywords: Artificial intelligence; genetic algorithm; Android; cloud server; SQL

Başlık: Yapay Zeka Tabanlı Akıllı Muhasebe Android Mobil Uygulama Tasarımı

Özet: Bu çalışmada yerel ve global şirketlerin ön muhasebesi için kullanılan ETA, NETSİS, vb. muhasebe yazılımlarının kullandığı ilişkisel veri tabanlarından (MSSQL, Mysql, Postgre SQL, vb.) istenilen dataların okunup, belli bilgilerin veri tabanına yazılması ve bu bilgilerin son kullanıcıya Andriod işletim sistemine sahip bir mobil telefon yada tablet üzerinden yerel sunucu sistemine internet üzerinden ve bulut teknolojisi kullanılarak mekandan bağımsız bir sekilde mobil uygulama olarak kullandırılmasını sağlamaktır. Ayrıca şirketin işleyişi anındaki muhasebe bilgilerinden toplanıp bulut sunucu üzerinde oluşturacağımız yeni veri setlerinin yapay zeka algoritmalarından genetik algoritma ile yorumlanıp şirketin genel performansı ve şirketin şubelerinin performansları hakkında kullanıcıya mali bütçe tahmini ve stok yatırım bütçesi tahmini ve yatırımlarının nasıl şekillenmesi gerektiği hakkında uygulama tarafından önerilerde bulunulacaktır. Uygulamamız yerel sunucu – bulut sunucu – Android işletim sistemli mobil cihaz arasındaki iletişimi, kullanıcı arayüzünü ve arka planda calışacak olan yapay zeka ve uygulama servislerini barındırıcaktır. Bu uygulamanın en önemli hedefleri güncel yazılım ve donanım teknolojilerinin firmalara sunulması, kolay erişebilirliğin arttırılması ve bunları doğru analiz yapabilme, anında karar verme gibi insana özgü olan özellikleri kullanarak karar veren veya tavsiyelerde bulunan yapay zeka ile birleştirerek gerçekçi çözümler elde etmektir.

Anahtar kelimeler: Yapay zeka; genetik algoritma; Andriod; bulut sunucu; SQL

• http://www.tuik.gov.tr/Start.do;jsessionid=0YQJZSLQMRYM2HKpvLHQrpK1bp0TpSYLkZl2wr5hDF20fT1sjGsq!-1440153306
• Yildiz B. Finansal Analizde Yapay Zeka. Detay Yayincilik, 2009.
• https://www.xero.com/blog/2017/02/artificial-intelligence-machine-learning-transform-accounting/
• https://www.pwc.com/us/en/financial-services/research-institute/artificial-intelligence.html
• https://www.uk.capgemini-consulting.com/blog/retail-anking/2017/01/chatbots-in-financial-services-artificial-and-emotional-intelligence http://www.finansofisi.com/chatbot-nedir-1-yapay-zekanin-ilk-adimlari/
• https://www.nri.com/~/media/PDF/global/opinion/lakyara/2015/lkr2015227.pdf
• Hassan R, Rahaman MSA, Mokhtar MR, Aman A. Mobile accounting version 1. In 15th International Conference on Advanced Communications Technology (ICACT), January 27-30, 2013, PyeongChang, South Korea, pp. 697-701.
• Aman A, Rahman EZEA. Managing relational risks in accounting outsourcing: Experiences of small firm. World Applied Sciences Journal 2011; 15(1): 56-62.
• Lee KB. The design and development of mobile collaborative learning application using Android. Journal of Information Technology and Application in Education (JITAE) 2012; 1: 1-8.
• Mitchell M. An introduction to genetic algorithms. MIT press, 1998.
• Gen M, Cheng R. Genetic algorithms and engineering optimization. John Wiley & Sons, 2000.