Sigortacılık geleceğe dair karmaşık tahminlere dayalı olduğundan her zaman veri odaklı bir sektör olmuştur. Geçtiğimiz on yılda yaşanan büyük data patlaması tam da bu nedenle sigortacıların dörtgözle takip ettiği bir şeydir. “IBM’e göre dünya her gün 2,5 milyon baytlık veri üretiyor ve dünyadaki verilerin % 90’ı son iki yılda oluşturuldu.“
Son yıllarda sigortacılar ne yapacaklarını bildiklerinden çok daha fazla veriye sahip oldular. Bugün analitik uygulamalar ve makine öğrenim modelleri büyük veri devriminin ödüllerini almak için artık yeterince olgunlaşmış ve gelişmiş durumda. Ancak bu değişimin kendi zorluklarının yanında mevcut sistem altyapıları da inovasyona karşı direnç oluşturmakta.
Analitik uygulamalar sigorta sistemindeki neredeyse herkesi ve her alanı kapsıyor, bu nedenle yazıda aşağıdaki başlıklara yer verdik;
- Genel data stratejisi,
- Sigorta ekosistemi oyuncuları arasındaki analitik ve data kullanımı,
- Mevcut sistemlerle ilgili sorunlar,
- Analitiğin kullanımdaki çelişkisinin tadı: tanımlayıcı, tanılayıcı, kuralcı, tahmini ve tabi ki yapay zeka.
Analitik sigortacılık konusundaki ilginç nokta birçok uygulamadaki liderliğin reasürörler tarafından üstlenilmesidir. Bu durum reasürörlerin tüm sigorta ekosistemini ileriye götürdüğünün kanıtıdır ve gerçekten de reasürörler çoğu zaman sigortacıların önünü açar. Örneğin reasürans devleri Swiss Re ve Munich Re’nin son iki yıldaki insurtech destekleyici inovasyonları bu duruma güzel bir örnek. (Detaylı bilgi için tıklayın.)
Analitiğin sigortacılığın tüm ana iş kollarında çeşitli uygulamaları vardır. Sağlık ve oto branşları, kullanıma hazır sağlık cihazları ve araç içi sensörler sayesinde datanın kolay temin edilmesi ve analitik modellerin beslenmesi açısından oldukça belirgin örneklerdir. Bu bağlantı yaşam/sürüş alışkanlıklarına göre fiyatlama yapılan kullanım bazlı sigorta uygulamalarını kolaylaştırmaktadır. Ayrıca analitik özellikle değerli varlıklar söz konusu olduğu ticari, oto ve mülk/kaza sigortası gibi alanlarda da bakım ve güvenlik için belirgin uygulama alanlarına sahiptir. Akıllı ev sistemlerinin yaygınlaşması sayesinde konut sigortalarındaki analitik uygulama alanları da artmaktadır.
Analitik stratejiniz şirketinizin genelinde koordine edildi mi?
Sigortacılıkta analitiğin kullanım alanları ve faydaları uzun zamandır açıkça biliniyor, underwritingten sahtekarlık önleme uygulamalarına kadar neredeyse işin tüm uygulamaları alanlarda görülüyor. Teknolojinin ilk günlerinde gösterilen anlık fayda yaklaşımı nedeniyle sistem çok çabuk hantallaşabilir, bu nedenle koordinasyonun sağlayacağı faydalar çok önemlidir.
Harici veri kaynaklarını kullanıyor musunuz?
Sigorta şirketleri kendi edindikleri verinin dışında hem kamuya açık kaynaklardan (sosyal medya vb) hem de veri sağlayıcılardan (satın alma yoluyla) edindikleri veriyi analitik uygulamalarında kullanabilirler. Bu ölçekte sektör oyuncularının sergilediği net bir eğilim yoktur, araştırmamıza göre sigortacıların %77’si, broker ve acentelerin %67’si, teknoloji partnerlerinin %81’i harici veri kaynaklarını kullandıklarını teyit etmiştir. Sonuçlar bölge bazında incelendiğinde Asya-Pasifik’in bu konuda en geriden gelen bölge olduğunu söyleyebiliriz, buradaki harici data kullanımı Kuzey Amerika ve Avrupa bölgesinden daha az gelişmiş durumda. (Konuyla ilgili detaylı bilgiyi araştırmanın tam metninde bulabilirsiniz.)
Eski sistemler işletmeniz için bir sorun mu?
Verileri toplamak analitik temelli bir iş kurmak için hikayenin sadece ilk kısmıdır. Çoğu zaman sigorta şirketlerinin başladıkları analitik ve büyük data projeleri çöküyor, bunun nedeni yatırım ya da stratejik odaklanma eksiliği değil, eski sistemler. Altyapı dar boğazları analitik modelleri beslemek yerine boğuyorsa, ilgili veri havuzlarındaki ölçek içinde çalışmasını engelliyorsa, bunun sonucunda çalışmanın çıktısı sönük ve kullanışsız olacaktır.
Tanımlayıcı analitikten yapay zekaya: Sizin tercihiniz hangisi?
Genelde tüm yeni teknolojiler ve yöntemlerde, teorik olarak mümkün olan ile ticari olarak uygulanabilir olan arasında bir fark veya gecikme vardır. Sigorta ve reasürans şirketlerine aşağıdaki 6 farklı analitik yöntemden hangilerini uyguladıklarını sorduk;
Analitik Yöntemi Kullanan Sigorta – Reasürans Şirketi %
Rakamlardan anlaşılabildiği üzere her analitik yöntem en azından belirli bir kullanım seviyesine ulaşmış. Bu bağlamda farklı analitik uygulamaları arasından benimsenme eğrisini yorumlayabiliriz. Görünen o ki, yanıt verenlerin çoğu analitik sistemleri mevcut durumu tanımlamak ve tahmin etmek için kullanırken, yalnızca küçük bir kesim bunun ötesinde kuralcı analitik (prescriptive) ve yapay zeka alanlarına doğru ilerlemiştir.
Günümüz analitik araçları arasında en büyük heyecanı yaratan şüphesiz yapay zeka. Kimi yorumlara göre önümüzdeki 5-10 yılda robot-danışmanlar ve chatbotlarla tüm hasar sürecini otomatize edebilecek bir potansiyele sahip, bu konuya daha temkinli yaklaşanlar da var. Her şartta analitik uygulamaların ve yapay zekanın sigortacılık sektörünün dönüşümü açısından kilit rol oynayacağı açık gibi görünüyor.
Kaynak:
Insurancenexus.com internet sitesinde “Insurance Map #5: Analytics and AI” başlığıyla yayınlanmış olan yazının Türkçe özetidir.
Yazar; Alexander Cherry
Marmara Üniversitesi’nde Aktüerya (Lisans), Sigortacılık (Yüksek Lisans) ve Bankacılık (Doktora) programlarını tamamladı. Finans sektöründe ürün yönetimi, underwriting ve müşteri yönetimi alanlarında çalıştı. Davranışsal ekonomi ve dijital pazarlama alanlarında eğitim ve danışmanlık hizmetleri vermektedir.