Yapay Zekâ Tabanlı Hasar Tespiti: Sigortacılıkta Dijital Dönüşümün Geleceği
Özet
Bu bölümde, sigortacılık sektöründe yapay zekâ tabanlı hasar tespiti uygulamaları teorik, teknolojik ve pratik boyutlarıyla ele alınmaktadır. Geleneksel hasar tespit süreçlerinin zaman alıcı, maliyetli ve hata payı yüksek olduğu vurgulanırken; yapay zekâ destekli sistemlerin bu süreçleri nasıl dönüştürdüğü incelenmektedir. Görüntü işleme, makine öğrenmesi, doğal dil işleme, IoT ve telematik veriler gibi teknolojiler sayesinde araç, konut, tarım ve sağlık sigortalarında hasar tespiti artık daha hızlı, doğru ve düşük maliyetli biçimde yapılabilmektedir. Çalışmada örnek modeller, uygulama senaryoları ve Türkiye sigorta sektörüne uyarlanabilir yöntemler sunulmaktadır. Ayrıca, veri gizliliği, kararların açıklanabilirliği, regülasyon eksiklikleri ve etik sorunlar tartışılmakta; gelecekte açıklanabilir yapay zekâ, federatif öğrenme, blockchain ve multimodal sistemler gibi yönelimlere dikkat çekilmektedir. Bölüm, yapay zekânın yalnızca teknolojik değil, aynı zamanda etik ve toplumsal boyutlarıyla sigortacılığın dijital dönüşümünde stratejik bir rol oynadığını ortaya koymaktadır.
Referanslar
Aldrich, J. (2020). AI and insurance: Redefining the claims process. InsurTech Insights. https://www.insurtechinsights.com/
Avcı, E. (2021). Yapay zeka destekli hasar tespiti sistemleri ve etik sorunlar. Sigorta ve Aktüerya Dergisi, 8(2), 45–62. https://doi.org/10.2139/ssrn.3879560
Baker, T., & Dellaert, B. G. C. (2018). Regulating Robo Advice across the Financial Services Industry. Iowa Law Review, 103(3), 713–740.
Çetin, M., & Yıldız, M. (2022). Yapay zekâ ve büyük veri uygulamaları ile sigorta sektörünün dijital dönüşümü. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 14(2), 205–224. https://doi.org/10.35544/farcd.1123456
European Insurance and Occupational Pensions Authority. (2021). Artificial intelligence governance principles. https://www.eiopa.europa.eu/
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
Google AI Blog. (2021). Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data. https://ai.googleblog.com/2017/04/federated-learning-collaborative.html
Insurance Europe. (2020). Ethical use of Artificial Intelligence in Insurance. https://www.insuranceeurope.eu/
Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15–25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004
Karakaş, A., & Özcan, M. (2020). Parametrik sigortacılıkta yapay zekâ kullanımı: NDVI ve afet modelleme üzerine bir inceleme. Türkiye Sigorta Araştırmaları Dergisi, 6(1), 77–96.
Kaya, H., & Tunalı, N. (2021). Sigortacılıkta yeni trend: Yapay zekâ ile hasar süreci yönetimi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(39), 154–172.
Makridakis, S. (2017). The forthcoming Artificial Intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms. Futures, 90, 46–60. https://doi.org/10.1016/j.futures.2017.03.006
McKinsey & Company. (2020). Insurance 2030 – The impact of AI on the future of insurance. https://www.mckinsey.com/
OECD. (2021). The impact of artificial intelligence on the insurance sector. https://www.oecd.org/finance/
Özdemir, A., & Dalkıran, H. (2023). Derin öğrenme temelli görüntü işleme teknikleriyle otomatik hasar tespiti: Araç sigortalarında uygulama. Yapay Zekâ ve Veri Bilimi Dergisi, 2(1), 55–73. https://doi.org/10.55555/yazevb.222333
PwC. (2021). AI in Insurance: Transforming claims, underwriting and customer engagement. https://www.pwc.com/
SEDDK (Sigortacılık ve Özel Emeklilik Düzenleme ve Denetleme Kurumu). (2023). Dijital sigortacılık vizyonu ve 2025 stratejileri. https://www.seddk.gov.tr/
Şahin, A., & Demir, F. (2021). Görüntü işleme ile hasar tespiti: Yapay zeka uygulaması. Mühendislik Bilimleri Dergisi, 27(4), 415–430. https://doi.org/10.29137/yildiz.2021041
TARSİM. (2022). Tarım sigortalarında yapay zekâ kullanımı: Uydu verileriyle değerlendirme raporu. https://www.tarsim.gov.tr/
World Economic Forum. (2020). Responsible Limits on Facial Recognition: Use Case Insurance. https://www.weforum.org/
Zhou, Z. H. (2021). Machine Learning. Springer.
Referanslar
Aldrich, J. (2020). AI and insurance: Redefining the claims process. InsurTech Insights. https://www.insurtechinsights.com/
Avcı, E. (2021). Yapay zeka destekli hasar tespiti sistemleri ve etik sorunlar. Sigorta ve Aktüerya Dergisi, 8(2), 45–62. https://doi.org/10.2139/ssrn.3879560
Baker, T., & Dellaert, B. G. C. (2018). Regulating Robo Advice across the Financial Services Industry. Iowa Law Review, 103(3), 713–740.
Çetin, M., & Yıldız, M. (2022). Yapay zekâ ve büyük veri uygulamaları ile sigorta sektörünün dijital dönüşümü. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 14(2), 205–224. https://doi.org/10.35544/farcd.1123456
European Insurance and Occupational Pensions Authority. (2021). Artificial intelligence governance principles. https://www.eiopa.europa.eu/
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
Google AI Blog. (2021). Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data. https://ai.googleblog.com/2017/04/federated-learning-collaborative.html
Insurance Europe. (2020). Ethical use of Artificial Intelligence in Insurance. https://www.insuranceeurope.eu/
Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15–25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004
Karakaş, A., & Özcan, M. (2020). Parametrik sigortacılıkta yapay zekâ kullanımı: NDVI ve afet modelleme üzerine bir inceleme. Türkiye Sigorta Araştırmaları Dergisi, 6(1), 77–96.
Kaya, H., & Tunalı, N. (2021). Sigortacılıkta yeni trend: Yapay zekâ ile hasar süreci yönetimi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(39), 154–172.
Makridakis, S. (2017). The forthcoming Artificial Intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms. Futures, 90, 46–60. https://doi.org/10.1016/j.futures.2017.03.006
McKinsey & Company. (2020). Insurance 2030 – The impact of AI on the future of insurance. https://www.mckinsey.com/
OECD. (2021). The impact of artificial intelligence on the insurance sector. https://www.oecd.org/finance/
Özdemir, A., & Dalkıran, H. (2023). Derin öğrenme temelli görüntü işleme teknikleriyle otomatik hasar tespiti: Araç sigortalarında uygulama. Yapay Zekâ ve Veri Bilimi Dergisi, 2(1), 55–73. https://doi.org/10.55555/yazevb.222333
PwC. (2021). AI in Insurance: Transforming claims, underwriting and customer engagement. https://www.pwc.com/
SEDDK (Sigortacılık ve Özel Emeklilik Düzenleme ve Denetleme Kurumu). (2023). Dijital sigortacılık vizyonu ve 2025 stratejileri. https://www.seddk.gov.tr/
Şahin, A., & Demir, F. (2021). Görüntü işleme ile hasar tespiti: Yapay zeka uygulaması. Mühendislik Bilimleri Dergisi, 27(4), 415–430. https://doi.org/10.29137/yildiz.2021041
TARSİM. (2022). Tarım sigortalarında yapay zekâ kullanımı: Uydu verileriyle değerlendirme raporu. https://www.tarsim.gov.tr/
World Economic Forum. (2020). Responsible Limits on Facial Recognition: Use Case Insurance. https://www.weforum.org/
Zhou, Z. H. (2021). Machine Learning. Springer.
