Hazine ve Maliye Bakanlığı’nın yapay zekâ destekli muhasebe ve ileri analitik sistemi, devreye alındığı tarihten bu yana büyüklüğü 2 milyar TL’yi aşan verimsizlik riski taşıyan kamu harcaması sinyali üretti. Tespit edilen tutar kesinleşmiş kamu zararı ya da usulsüzlük anlamına gelmiyor; sistem, inceleme ve önleyici kontrol gerektiren işlemleri risk odaklı analizle işaretliyor.
Bütünleşik Kamu Mali Yönetim Bilişim Sistemi (BKMYBS), bütçe, muhasebe, ödeme, raporlama ve mali karar destek süreçlerini aynı dijital altyapıda topluyor. Muhasebat Genel Müdürlüğü tarafından geliştirilen yapay zekâ ve ileri analitik uygulamaları, yüksek hacimli mali verilerde hata ve verimsizlik ihtimalini önceden görünür kılmayı, karar vericilere uyarı üretmeyi ve kontrolleri riskli alanlara yönlendirmeyi amaçlıyor.
497 idare, yaklaşık 400 bin kullanıcı
Altyapı 497 kamu idaresi, 4 bin muhasebe birimi ve yaklaşık 400 bin kullanıcıya hizmet veriyor. Sistem üzerinden her yıl yaklaşık 150 milyon muhasebe kaydı, 3 milyon maaş ve ücret hesaplaması, 18 milyon ödeme emri belgesi, 5,5 milyon elektronik imzalı belge ve 10 milyon e-fatura işleniyor. Bu ölçek, kurallara dayalı kontrollerin ötesine geçen analitik araçların neden kamu mali yönetiminin merkezine taşındığını gösteriyor.
Bakanlık, BKMYBS’nin Türkiye’nin ihtiyaçları doğrultusunda yerli imkânlarla geliştirildiğini ve yaklaşık 16 yıl önce başlayan mali dijitalleşme sürecinin yeni aşamaya geçtiğini belirtiyor. Projenin 2025-2026 dönemindeki dijital işlemler sayesinde yaklaşık 200 milyon sayfa kâğıt tasarrufuna ve yaklaşık 5 bin ton karbon salımının önlenmesine katkı sağladığı da açıklanan sonuçlar arasında.
Yapay Zekâ Destekli Muhasebe ve İleri Analitik Projesi, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı’nın 11. Verimlilik Proje Ödülleri’nde yapay zekâ kategorisinde birincilik aldı. Hazine ve Maliye Bakanı Mehmet Şimşek, BKMYBS çatısı altında yapay zekâ ve ileri analitik teknolojilerinin daha yaygın kullanılacağını; hedefin şeffaflık, hesap verebilirlik, verimlilik ve sürdürülebilirlik odaklı mali yönetimi güçlendirmek olduğunu söyledi.
Bir sonraki kritik eşik, üretilen risk sinyallerinin hangi inceleme süreçlerine bağlandığı ve ne kadarının hatalı ödeme gerçekleşmeden önlendiğinin ölçülebilir biçimde açıklanması olacak. Riskli görülen işlemlerde nihai kararın kim tarafından, hangi kanıt standardıyla verildiği de yönetişim tasarımının temel unsuru. Model doğruluğu, yanlış pozitif oranı, insan denetimi ve itiraz mekanizması kamuoyuyla paylaşıldıkça 2 milyar TL’lik sinyalin gerçek bütçe etkisi daha net değerlendirilebilecek. Böylece yapay zekâ, yalnız büyük veri üzerinde alarm üreten bir araç değil, denetlenebilir tasarruf ve hesap verebilirlik altyapısının parçası haline gelebilir.
