Smart business accounting software as an android mobile application using artificial intelligence

Abstract

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 şekilde mobil uygulama olarak kullandırılmasını sağlamaktır. Ayrıca şirketin işleyişi anındaki muhasebe bilgilerinden toplanıp bulut sunucu üzerinde oluşturulan 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 bulunulmuştur.Uygulamamız yerel sunucu – bulut sunucu – Android işletim sistemli mobil cihaz arasındaki iletişimi, kullanıcı arayüzünü ve arka planda calışacak olan yapay zeka ve uygulama servislerini barındırmaktadır. Toplanan veriden yola çıkılarak, makine öğrenmesi tabanlı bir model aracılığıyla satıcıların satış karakteristiklerine ilişkin bir tahminleme modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan genetik algoritma tabanlı sınıflandırma modeli ile % 88,33 başarım elde edilmektedir.

In this study, the necessary data obtained from the databases (such as MSSQL, Mysql, Postgre SQL, etc.) of the softwares like ETA and NETSİS that are used for preaccountancy of the local and global companies were read, some of the data were written to the databases, and this data was 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 was studied by genetic algorithms which are one of the artificial intelligence algorithms. Then, users were reported by the Application developed here to inform them about the company's and its brach offices' performances and making suggestions about such as financial budget estimation, fieldman area estimation, how to shape the workers investments. Our Applicationis 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. A model of forecasting of the sales characteristics of the sellers has been established through a model learning model based on the collected data. The generated genetic algorithm based classification model achieves % 88,33 performance.