Sigortada Yapay Zekâ: Faydalar, Zorluklar ve İçgörüler

Sigortada yapay zekâ nedir?

Sigorta sektörü, veri açısından en zengin sektörlerden biridir. Dolayısıyla yapay zekânın sigortadaki potansiyelinin muazzam olması şaşırtıcı değildir. Operasyonel verimlilikte yeni kazanımların, gelişmiş müşteri deneyiminin ve güçlendirilmiş karar almanın kapısını aralıyor.

COVID-19 pandemisinin ardından, sigorta müşterilerinin öncelikleri değişiyor; daha talep üzerine ve kişiselleştirilmiş hizmetlere doğru kayıyor. Bu bağlamda, yeni nesil yapay zekâ araçları, sigortacıların müşterilerin ihtiyaçlarını karşılayan hizmetler sunması için kilit önemdedir.

Sigorta sektörüne kısa bir bakış. Kaynak. DataCamp

Sektördeki bu paradigma değişimiyle birlikte, sigorta şirketleri kârları artırmak ve sürekli evrilen rekabet ortamında ayakta kalmak için makine öğrenimi ve üretken yapay zekâ dâhil yeni teknolojilere yatırımın kilit rol oynadığı derin bir dönüşüm yolculuğuna çıktı. Sudaman Thoppan Mohanchandralal, DataFramed podcast'inde şöyle açıklıyor:

Bununla birlikte, henüz olgunlaşmakta olan bir teknoloji olarak, yapay zekâ çözümlerini nerede ve nasıl doğru biçimde uygulayacağını belirlemek sigorta şirketlerindeki yapay zekâ uzmanları için zorlu bir görevdir. Sigortayı dönüştüren başlıca yapay zekâ teknolojilerini inceleyelim.

Sigortayı Dönüştüren Temel Yapay Zekâ Teknolojileri

Sigortayı hızla yeniden şekillendiren iki temel teknolojiyi öne çıkarabiliriz: son yirmi yılda sigortacılar tarafından büyük ölçüde kullanılan makine öğrenimi ve daha yakın zamanda üretken yapay zekâ çözümleri.  

• Geleneksel yapay zekâ ve makine öğrenimi. Son on yıllarda sigortacılar, öngörücü analiz yeteneklerini artırmak için makine öğrenimi çözümlerini benimsedi. Makine öğrenimi modelleri; sigorta taleplerinde dolandırıcılık tespiti, müşteri elde tutmanın iyileştirilmesi ve zaman serilerinde fiyatların optimize edilmesi gibi alanlarda kilittir. Aynı zamanda makine öğrenimi, sigortacıların müşteri hizmetleri amacıyla kullandığı modern sohbet botlarının doğal dil işleme (NLP) yeteneklerinin arkasındaki teknolojidir. Sigortada veri bilimi ve makine öğreniminin önemi hakkında daha fazla bilgiyi ayrı bir DataCamp makalesinde bulabilirsiniz.
• Üretken yapay zekâ. Geleneksel yapay zekâ ve makine öğrenimi sigortacıların birçok günlük rutininde önemli bir rol oynamaya devam edecek olsa da, üretken yapay zekâ kesinlikle bir sonraki büyük aşamadır. ChatGPT gibi üretken yapay zekâ araçları; kişiselleştirilmiş sigorta ürünlerini ilerleterek, müşteri deneyimini iyileştirerek ve pazarlama stratejilerini yeniden şekillendirerek sigorta sektöründe devrim yaratmaya hazırlanıyor. 

Üretken yapay zekâ ve makine öğrenimine yeniyseniz, Yapay Zekâ Temelleri Beceri Yolu günümüzün en değerli ve devrim niteliğindeki teknolojisine başlamanız için harika bir noktadır. 

Farklı Alt Sektörlerde Sigortada Yapay Zekâ Uygulamaları

İş türü ne olursa olsun, sigortada yapay zekânın kritik bir rolü vardır. Bu bölümde, geleneksel sigorta türlerindeki en yaygın uygulamaları ele alıyoruz: sağlık sigortası, araç sigortası ve hayat sigortası.

Sağlık sigortasında yapay zekâ

Sağlık sigortaları, hastalık veya yaralanma sonucunda lehdarın tıbbi giderlerini karşılar. Bu sektördeki sigortacılar, sigorta planlarının fiyatlandırmasını optimize etmek için, risk primi modellemesi olarak da adlandırılan süreçte, yapay zekâdan yararlanıyor. 

Öngörücü analitikten yararlanarak, sigortacılar müşterinin risk profilini eşi benzeri görülmemiş bir doğrulukla değerlendirebilir; bu da bireylere rekabetçi fiyatlar sunmak için kritiktir. Örneğin, yapay zekâ ile gelecekteki hastalık risklerini anlamak ve tahmin etmek, portföy optimizasyonu ve fiyatlandırmada hayati öneme sahiptir. 

COVID-19 gibi karmaşık olguları tahmin etmek zor olsa da, sağlık sonuçlarını anlamak ve öngörmek sigortacıların hizmetlerini önceliklendirmelerine ve kişiselleştirmelerine imkân tanıyacaktır.

Yapay zekâ destekli sağlık sigortası girişimlerine güzel bir örnek, uzun tıbbi kayıtları otomatik olarak inceleyen, analiz eden ve özetleyen ve manuel yapılması halinde harcanacak sürenin %30'una kadar tasarruf sağlayan Wisedocs platformudur. Kurucu ve CEO'su Connor Atchison'un ifade ettiği gibi:

Araç sigortasında yapay zekâ

Araç sigortaları, bir trafik kazası veya hırsızlık durumunda lehdarları mali kayıplara karşı korur. Dünyanın dört bir yanındaki sigortacılar, otomotiv sigortası işini geliştirmek için veri ve yapay zekânın sunduğu olanakları araştırıyor. 

En açıklayıcı kullanım örneklerinden biri sürücülerin risk profilinin değerlendirilmesidir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri; sürüş kayıtları, kullandıkları araç türleri hatta kredi geçmişleri gibi veriler üzerinden müşterileri ayrıntılı kategorilere ayırmak için kullanılır. Aracın kendisinden ve araç içinde kullanılan telefondan gelenler dâhil telematik veriler, bu modellerin doğruluğunu çarpıcı biçimde artırma potansiyeline sahiptir.

McKinsey & Company'de sigortacılık pratiği ortağı Doug McElhaney, bu yeni olanaklardan bu makalede bahsediyor:

Bir diğer önemli kullanım alanı da dolandırıcılık tespitiyle ilgilidir. Yapay zekâ ve makine öğrenimi sayesinde sigortacılar sürücü davranışını daha iyi anlayabilir; bu da potansiyel sahtekârlık taleplerini belirlemek için kritiktir. Yıllık beklenen sürüş mesafesi, aracın park edildiği garajın konumu veya bir kaza sonrası yaralanmaların boyutu ve uygun tıbbi tedaviler gibi değişkenler, uyarı işaretleri oluşturmak amacıyla izlenebilir. 

Deloitte Consulting başdanışmanı Matthew Carrier, yapay zekânın dolandırıcılık tespitine sağladığı faydaları vurguluyor:

Hayat sigortasında yapay zekâ

Hayat sigortası, sigortacının, sigortalı vefat ettiğinde lehdarlara ödeme yapmayı garanti ettiği bir sözleşmedir. 

Yapay zekânın hayat sigortası alanında çok geniş olanakları vardır. Bu tür hizmetlerin uzun vadeli doğası göz önüne alındığında (hayat sigortası sözleşmelerinin vadesi 1 yıldan 40 yıla veya daha fazlasına uzanabilir), adil bir prim fiyatı sunmak, müşteri memnuniyetini ve elde tutmayı artırmak için kritiktir. Bu nedenle yapay zekâ, risk kabul sürecinde (underwriting) kilit bir araç hâline geliyor.  

Bu araçlar, veri toplama ve değerlendirmeden risk değerlendirmesine ve prim hesaplamasına kadar tüm süreç boyunca kullanılır.

Sigortada Günlük Görevlerde Yapay Zekâ

Sigortacıların en yaygın günlük operasyonlarının bazılarında yapay zekâ ve makine öğreniminin nasıl çalıştığını ayrıntılı olarak inceleyelim.

Sigortada risk kabul (underwriting) süreçlerinde yapay zekâ

Underwriting, sigortacının bir başvuru sahibinin sigortalanabilir olup olmadığını değerlendirdiği ve poliçe primini hesapladığı bir değerlendirme sürecidir. Sağlık ve hayat sigortasından otomobil ve seyahat sigortasına kadar her tür sigortada yaygındır. 

Underwriting sürecinin amacı, bireylerin risk profiline dayalı adil bir prim belirlemektir. Bu, geleneksel olarak büyük miktarda verinin toplanmasını ve değerlendirilmesini gerektiren, çoğu zaman dağınık ve parçalı hâlde bulunan verilerle yürütülen, zahmetli ve zaman alan bir süreç olmuştur. Geleneksel underwriting hataya ve karmaşıklıklara açıktır; süreci uzun, verimsiz ve külfetli kılar. Underwriting kapasitesinin sınırlı olması genellikle daha yüksek primlere ve kişiselleştirme eksikliğine yol açar.

İşte bu noktada yapay zekâ ve makine öğrenimi devreye girer. Gelişmiş veri analitiği, modern underwriting'de kritik bir rol oynar; operasyonel verimliliği artırır, risk değerlendirmelerinin doğruluğunu geliştirir ve sigortacıların kişiselleştirilmiş poliçeler sunmasını sağlar.

Yapay zekânın underwriting süreçlerine nasıl yardımcı olabileceğine harika bir örnek, tıp profesyonelleri sorumluluk sigortasında uzmanlaşmış Indigo'dur. Yapay zekâ destekli underwriting süreci, sağlık hizmeti sunucularının ihtiyaçlarına ve tıbbi uzmanlık alanlarına göre özelleştirilmiş fiyatlandırma sağlamak için binlerce veri noktasını inceler. 

Sigortada hasar süreçlerinde yapay zekâ

Hasar, sigorta işinin diğer yüzüdür. Hasar, bir sigortalının, teminat kapsamındaki bir kayıp veya poliçe olayına ilişkin teminat ya da tazminat için sigorta şirketine yaptığı resmî başvurudur.

Underwriting'de olduğu gibi, hasar süreçleri de tarihsel olarak her bir vakanın ve sigortalı tarafından sağlanan bilgilerin titizlikle analizini içeren, tekrarlı ve zaman alan görevler olmuştur. Bu süreç, insan hatasına ve ciddi darboğazlara sıkça yol açar; ayrıca dolandırıcılık riski de nispeten yüksektir. 

Yapay zekâ, sigorta hasar süreçlerinde devrim yaratıyor. Büyük miktarda veriyi analiz ederek, hasar yönetim sürecini yalınlaştırarak ve rutin görevleri otomatikleştirerek, yapay zekâ araçları verimliliği artırabilir, potansiyel dolandırıcılığı daha yüksek doğrulukla tespit edebilir ve sigorta acentelerinin diğer görevlere odaklanmasını sağlayabilir.

Hasar süreçlerinde yapay zekânın etkilerini örnekleyen güzel bir vaka çalışması, bu makalede bulunabilir; burada bir İskandinav sigorta şirketi, EY wavespace Madrid tarafından geliştirilen bir yapay zekâ çözümünün uygulanmasının ardından belgelerin %70'ini otomatik olarak analiz edebilmiştir.

Sigortada Yapay Zekâ Benimsemenin Zorlukları ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Yapay zekânın faydaları açık olmakla birlikte, başarılı bir yapay zekâ çözümünü hayata geçirmek her zaman kolay değildir; özellikle de çok sayıda hassas verinin söz konusu olduğu sigorta gibi bir sektörde. En önemli zorlukları inceleyelim.

Etik ve düzenleyici zorluklar

Yapay zekânın benzersiz yeteneklerine rağmen, sigorta sektöründeki potansiyel risklerini ve düzenleyici endişeleri dikkate almak önemlidir. Zurich'in Yapay Zekâ Başkanı Christian Westermann, teknik açıdan başlıca endişeleri özetliyor:

Buna ek olarak, hızla gelişen hukukî ortama uyum sağlamak, veri korumasını ve yapay zekânın adil ve güvenli kullanımını temin etmek için sigortacılar açısından zorunludur. Uyumun geleceğinin nasıl olacağına güzel bir örnek, şirketlerin —sigortacılar dâhil— sıkı düzenleyici tedbirler uygulamasını gerektiren kapsamlı bir düzenleme olan yakın zamanda onaylanmış AB Yapay Zekâ Yasası'dır. 

Bu yenilikçi ve iddialı düzenlemeyi ve uyumu nasıl sağlayacağınızı öğrenmek için AB Yapay Zekâ Yasası Temelleri Beceri Yolu içeriğimize göz atın.

Christian Westermann, AB Yapay Zekâ Yasası'nın sigorta işi için başlıca sonuçlarını şöyle aktarıyor:

Entegrasyonlar ve ölçeklenebilirlik

Yapay zekâ çözümlerinin mevcut sistemlerle nasıl entegre edileceği ve ölçeklenebilir hâle getirileceği karmaşık olabilir ve birçok sigorta şirketinde bulunmayan modern bir altyapı gerektirir. Bu şirketlerin genellikle, en ileri yapay zekâ araçlarıyla kolayca arayüz oluşturamayan eski sistemleri vardır. 

Makine öğrenimi ve yapay zekâ teknolojilerinin bu yerleşik süreçlere dahil edilmesi, kesintileri önlemek için dikkatli planlama ve özelleştirme gerektirir. Sigorta şirketlerinin mevcut altyapılarını değerlendirmeleri, potansiyel entegrasyon zorluklarını belirlemeleri ve her iki sistemin de mevcut teknolojilerle uyum içinde çalışmasını sağlamak için gerekli yükseltmelere yatırım yapmaları gerekir.

Ekipleri ve çalışanları yetkinleştirme

Başarılı bir yapay zekâ stratejisi oluşturmak ciddi emek ve kaynak gerektirir; ancak büyük bütçelere sahip şirketler bile yapay zekâ çözümlerini uygulamada başarısız olabiliyor. Neden? Çünkü yeterli sayıda yapay zekâ okuryazarlığına sahip çalışanları yok. 

Yapay zekâ sistemlerinin başarılı şekilde uygulanması ve yönetilmesi yetkin bir iş gücü gerektirir. Veri bilimcileri, yapay zekâ uzmanları ve yapay zekâ ile makine öğrenimi alanlarında uzman diğer profesyoneller; bu teknolojileri geliştirmek, yorumlamak ve yönetmek için olmazsa olmazdır. 

Uygun yetkinlik setine sahip yetenekleri işe almak ve elde tutmak zor olabilir; özellikle de teknoloji profesyonelleri için rekabetçi bir piyasada. Mevcut personel için eğitim ve gelişime yatırım yapmak, yetkinlik açığını kapatmaya yardımcı olabilir ve kuruluşun yapay zekâ yeteneklerinden tam olarak yararlanmasını sağlayabilir. Aşağıdaki grafikte görüldüğü gibi, ilaç keşfinde yapay zekâ benimsemenin en belirgin engellerinden biri uygun personel eksikliği ve yapay zekâyı anlama eksikliğidir.

Neyse ki DataCamp sigortacılara yardımcı olmak için burada. DataCamp for Business çözümümüz ile şirketinizin veri ve yapay zekâ okuryazarı olmasına yardımcı olabiliriz. Her ölçekten ekip için çalışabilen ölçeklenebilir bir çözümün yanı sıra özelleştirilebilir öğrenme yolları ve ayrıntılı raporlamayla, DataCamp for Business işletmenizi dönüştürmenize ve yapay zekâya hazır hâle gelmenize yardımcı olabilir. 

Allianz gibi köklü sigorta şirketleriyle uzmanlığımızı paylaşmaktan memnuniyet duyuyoruz. Bu vaka çalışmasında, Allianz'ın DataCamp ile 6.000'den fazla çalışanını nasıl yetkinleştirdiğini inceliyoruz.

Sigortada Yapay Zekânın Gelecek Trendleri

Sigorta sektörü, son yıllarda sonuçları öngörülemeyen bir değişim yolculuğuna çıktı. Dünya değişiyor ve sigorta sektörü de öyle; PWC'ye göre sektör beş önemli trendle karşı karşıya:

Sigortanın geleceğini etkileyen beş trend. Kaynak. PWC

Bu tablo karşısında, blokzincir veya Nesnelerin İnterneti gibi yapay zekâ çözümleri ve en ileri teknolojiler, sigorta şirketlerinin günümüz dünyasının belirsizliklerinde yol alması için stratejilerde önemli bir rol oynayacaktır.

Sonuç

Yapay zekâ, sigorta sektöründeki değişimin temel itici güçlerinden biridir. Sigortada yapay zekâ ve makine öğreniminin uygulanması, underwriting sürecini hızlandırma ve hasar süreçlerini otomatikleştirme potansiyeline sahiptir; böylece operasyonel verimliliği artırırken daha kişiselleştirilmiş poliçeler sunarak müşteri memnuniyetini ve sadakatini iyileştirir. 

Bu sistemler akıllandıkça, yapay zekâ temellerine sağlam şekilde hâkim olan sigorta şirketleri rakiplerine kıyasla önemli bir avantaj elde edecektir. Kurum içinde sağlam bir veri ve yapay zekâ kültürüne sahip olmanın önemini yaklaşan web seminerimizde, Kurumunuzun Veri ve Yapay Zekâ Olgunluğunu Artırma başlığıyla daha ayrıntılı anlatacağız.

Bir demo talep edin; DataCamp'in tüm ekibinizi yetkinleştirme ve veri-pozitif bir kültür oluşturma sürecinde size nasıl rehberlik edebileceğini öğrenin. Bu arada, yapay zekâ konusundaki özel materyallerimize göz atın:

• Yapay Zekâ Temelleri
• Yapay Zekâ Temelleri Sertifikası
• Sıfırdan Yapay Zekâ Nasıl Öğrenilir 2024: Kapsamlı Uzman Rehberi
• Sigortada Veri Biliminin Geleceği Web Semineri 
• Bugün Sigortada Veri Bilimi | DataCamp
• Finansta Yapay Zekâ: Finansal Yönetimin Geleceğinde Devrim
• Bankacılıkta Yapay Zekâ: Sektör Nasıl Dönüşüyor?
• Sağlıkta Yapay Zekâ: Tanıyı Geliştirme, Tedaviyi Kişiselleştirme ve Operasyonları Yalınlaştırma
• Finans ekibiniz için uygulamalı veri ve yapay zekâ eğitimi
• Finans için ChatGPT Kullanmanın 10 Yolu
• AB Yapay Zekâ Yasası Nedir? Yöneticiler için Özet Rehber
• AB Yapay Zekâ Yasası Temelleri