Günümüzde, yüksek performanslı sigorta kuruluşları rekabetçi bir ortamda işlerini ilerletmek için veri biliminden yararlanıyor. Yakın tarihli bir web seminerinde Allianz Benelux Bölgesel Veri ve Analitik Direktörü Sudaman Thoppan Mohanchandralal, sigortada veri biliminin mevcut durumunu ve sektördeki heyecan verici makine öğrenimi kullanım örneklerini tartıştı.
Veri Bilimi Neden Bugün Sigorta Sektöründe Değerli?
Son dönemde sektördeki talep, geniş kitlelere hitap eden hizmetlerden ziyade daha kişiselleştirilmiş hizmetlere kaydı. Sudaman’ın atıfta bulunduğu bu değişimi bu McKinsey raporu açıklıyor. Raporda, stratejik kişiselleştirilmiş pazarlama ve hizmet teklifleri aracılığıyla tüketicilerle ölçeklenebilir şekilde derin bire bir ilişkilerin nasıl kurulabileceği anlatılıyor.
İhtiyaçlardaki ve ilişkilerdeki bu değişimler, bireysel müşteriler için erişilebilir verilerin büyük ölçüde artması ile makine öğrenimi ve kaynaklardaki ilerlemeler sayesinde mümkün oluyor. Bu makalede IBM, sigortacıların, kitlelere hitap eden ürünlere kıyasla kişiselleştirilmiş hizmetler oluşturduklarında kârlılığa ulaşma süresinde %22–25 iyileşme gördüklerini tartışıyor. Bu ürünler ancak makine öğrenimi kullanılarak ölçekli biçimde geliştirilebilir.
Sigortada veri biliminin mevcut durumu
Sudaman, web seminerinde makine öğreniminin nedensel çıkarımdan ziyade tahminler için kullanıldığında ve sorun yeterince kendi içinde kapalı olduğunda değer sağladığını açıklıyor. Bugün itibarıyla, kurumlar bu algoritmaları bir kristal küre ya da kara kutu gibi kullanmaya çalıştıklarında, insanlara keşfedilecek yönler hakkında bilgi veren bir araç olarak görmek yerine başarısız oluyor. İşte web seminerinde ele alınan bazı kullanım örneklerine kısa bir bakış:
1. Sigorta Taleplerinde Sahtekârlık Tespiti
Makine öğrenimi, çok miktarda verinin bulunduğu tahmin görevlerinde çok iyi performans gösterir. Bu nedenle, bir sınıflandırma algoritmasını (lojistik regresyon veya karar ağacı gibi) eğitmek ve devreye almak için sahtekârlık tespiti harika bir kullanım örneğidir. Bu sistem, şüpheli görünen talepleri işaretlemek için kullanılabilir. Bu da en olası sahtekârlık içeren talepleri öne çıkararak bir analistin iş akışını destekler ve sahtekârlık önlemeyi önemli ölçüde daha yönetilebilir hale getirir.
2. Elde Tutma Faaliyetleri için Müşteri Belirleme
Herhangi bir kuruluşun ölçeğini büyütmenin bir başka önemli yolu da müşteri elde tutmayı iyileştirmektir. Makine öğrenimi, hangi müşterilerin kuruluşunuzdan ayrılma riski taşıdığını belirlemenize yardımcı olabilir. Bu müşterileri ölçekli biçimde tespit etmek ve kalmaları için teşvikler sunmak, uzun vadede daha iyi müşteri yaşam boyu değerine yol açacak—daha derin kişiselleştirmeyi mümkün kılacaktır.
3. Zaman Serisi Verileriyle Fiyatlandırmayı Optimize Etme (Risk Primi Modellemesi)
Bir müşterinin talep açma riskini anlamak, onlara sunulacak planın doğru fiyatını ve yapısını belirlemede kritik öneme sahiptir. Tüm sigortacılar bunu belli bir düzeyde yapıyor. Mevcut verilerin genişlemesiyle birlikte, bir müşterinin risk profilini belirlemeye yönelik model doğruluğu iyileştirilebilir ve bireylere daha rekabetçi fiyatlandırma sunulabilir.
4. Gelecekteki Hastalık Tahmini
Bir önceki kullanım örneğine benzer şekilde, gelecekteki hastalık risklerini anlamak portföy optimizasyonu ve fiyatlandırmada kritiktir. Sigorta sektörünün COVID kaynaklı taleplerde 100 milyar doların üzerinde ödeme yapmak zorunda kalacağını tartışıyor. Pandemiyi önceden tahmin etmek zor olsa da, sağlık sonuçlarını anlamak ve öngörmek, sigortacıların hizmetlerini önceliklendirmesini ve kişiselleştirmesini sağlayacaktır.
5. Portföy Optimizasyonu
Son olarak ele alacağımız kullanım örneği portföy optimizasyonudur. Portföy yönetimi birkaç adımdan oluşur: analiz edilecek anlamlı risk gruplarını belirlemek, en uygun kararları bilgilendirmek ve fırsatları tespit etmek. Bu alt görevlerin her biri, veri bilimi optimizasyon teknikleriyle çözülebilir.
Sigortada veri biliminin geleceği hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, web seminerini buradan mutlaka izleyin.
