Yapay Zekâ ve Makine Öğreniminin Sigorta Sektörüne Etkisi
Öz
Yapay zekâ ve makine öğrenimi insan zekâsına benzer öğrenme yetenekleri kazandıran teknolojilerdir. Bu tür yenilikçi teknolojiler, sigorta sektörünün iş yapma şeklini radikal olarak değiştirmekle birlikte işlemlerin hızlı gerçekleştirilmesi, gelişmiş güvenlik uygulamaları ve her zaman erişilebilir olma yönleriyle yeni fırsatlar sunmaktadır. Bu teknolojilerin kullanımı, veri analizi, risk değerlendirmesi, poliçe fiyatlandırması, hasar tespiti ve müşteri ilişkileri gibi birçok alanı doğrudan etkilemektedir. Bu sayede sigorta şirketleri büyük miktardaki veriyi daha etkili bir şekilde analiz etme imkanına sahip olacaklardır. Hasar tespiti konusunda ileri görüntü işleme teknikleri ve algoritmalara dayalı analizleri, hasar tespitinin değerlendirilmesini hızlandırmaktadır. Bu çalışma, yapay zekâ ve makine öğreniminin sigorta sektöründe etkili bir biçimde kullanılmasının, avantajlı bir durum yaratabileceği ve özellikle müşteri ilişkileri yönetiminde daha etkili olacağı ortaya konulmaktadır. Ayrıca bu çalışma akademik araştırmalara ve sektör uygulayıcılarına ışık tutacaktır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Aslam, F., Imran Hunjra, A., Ftiti, Z., Louvhichi, W., & Shams, T. (2022). Insurance Fraud Detection: Evidence From Artificial Intelligence. Research in International Business and Finance.
- Atalay, M., & Çelik, E. (2017). Büyük Veri Analizinde Yapay Zekâ Ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları . Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 155-172.
- Başkaya, F., & Karacan, H. (2022). Yapay Zekâ Tabanlı Sistemlerin Kişisel Veri Mahremiyeti Üzerine Etkisi: Sohbet Robotları Üzerine İnceleme. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 481-491.
- Daqar, M. A., & Smoudy, A. K. (2019). The Role of Artificial Intelligence on Enhancing Customer Experience. International Review of Management and Marketing, 22-31.
- Eling, M., Nuessle, D., & Staubli, J. (2022). The impact of artifcial intelligence along the insurance value chain and on the insurability of risks. The Geneva Papers on Risk and Insurance, 205-241.
- Gillis, A. S. (2023, 12 22). Machine Learning Bias. TechTarget: https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/machine-learning-bias-algorithm-bias-or-AI-bias adresinden alındı.
- Hassani, H., Unger, S., & Beneki, C. (2020). Big Data and Actuarial Science. Big Data and Cognitive Computing, 4-40.
- Jaiswal, R. (2023). Impact of AI in the General Insurance Underwriting Factors. Central European Management Journa, 697-705.
- Jarek, K., & Mazurek, G. (2019). Marketing and Artificial Intelligence. Central European Business Review, 46-56.
- Ladva, P. (2023, 12 8). Benefits and Use Cases of AI in Insurance. Swiss Re: https://www.swissre.com/risk-knowledge/advancing-societal-benefits-digitalisation/opportunities-ai-insurance.html adresinden alındı