Sigorta Şirketleri Yapay Zekayı Nasıl Kullanıyor?

Son derece yüksek bir rekabetin hüküm sürdüğü sigorta sektöründe, şirketinizin karlılığını nasıl artırabilirsiniz? Cevap şirket verilerinizde gizli.

Sigorta şirketleri tarihsel olarak yeni teknolojileri benimsemekte geç davrandılar. Ancak şimdi, yıkıcı insurtech (sigorta teknolojisi) girişimleri pazar payı elde etmek için önde gelen şirketlerle savaşırken, akıllı şirketler ise bu yarışta avantaj elde etmek için yapay zekayı kullanıyor.

  • Sigorta şirketleri yapay zekayı nasıl kullanıyor?
  • Yapay zeka ve veri analitiği, KPI’larınızı nasıl etkileyebilir?
  • En fazla kazancı sağlamak için yapay zeka nasıl kullanılır?
  • 2 ila 4 haftada Kavram Konsepti (POC) nasıl oluşturulur?

Şirketinizde yapay zekadan en iyi şekilde yararlanmanıza yardım edecek ipuçlarını ve uygulanabilir tavsiyeleri içeren konuşma notlarını bu yazıda sizlerle paylaşacağız. 

1– Sigorta sektöründe yapay zeka için en yaygın örnekler

Başarılı bir şekilde uygulanırsa yapay zeka, maliyetleri düşürme, verimliliği artırma ve yüksek karlılık sağlama potansiyeline sahiptir. Peki lider sigorta şirketleri bu teknolojiyi nasıl kullanıyor?

Dolandırıcılığı tespit etme ve hasar talebi otomasyonu;

Dolandırıcılık tespiti konusunda yapay zekanın kullanımı, sigorta sektöründe iyi anlaşılmış bir kullanım örneğidir. Bu teknoloji üzerinden somut yatırım getirisi hedefleri ve anahtar performans göstergeleri (KPI) oluşturabiliyorsunuz, çünkü dolandırıcılık girişimlerini bu şekilde tespit edebiliyorsanız lüzumsuz hasar taleplerine para harcamıyorsunuz demektir

Ve ardından günümüzde talep otomasyonunda ortaya çıkan yeni bir fırsat alanı var. Gündemdeki en kritik konulardan biri, sigorta şirketlerinin hasar belirleme sürecinin önemli bölümlerini otomatikleştirerek elde edebilecekleri verimlilik.

Verimlilik elde etmek için yapay zekanın elinde bulundurduğu potansiyel ve üzerinde çalıştığı yeni bir olası satış puanlama sisteminde müşterinin sizden bir şey almaya ne kadar hazır olduğu ortaya çıkıyor. 

Bu şekilde satış ekibinizin verimliliğini ve üretkenliğini en üst düzeye çıkarabilirsiniz çünkü bu sistem sayesinde en umut vaat eden müşterilere odaklanılabilir. Ek olarak, pazarlama ekibiniz bu iç görüleri ürünleri kişiselleştirmeyi iyileştirmek ve satış yapılma olasılığı en yüksek müşterilere veya bu müşterilerin ait olduğu segmentlere odaklanarak yatırım getirisini artırmak için kullanabilir.

Asıl hedef, doğru müşterilere doğru zamanda ulaşmak ve onlara doğru tavsiyenin verildiğinden emin olmak. Firmaların belirli içerik türleriyle ilgilenen müşterilerini daha iyi anlamak için iletişim çeşitleri ile içerikleri de haritalandırmak son derece önemli.

2 – Paydaşların desteğini almak

Sigorta sektörü dijital dönüşümde diğer sektörlerin gerisinde kalıyor. Öte yandan birçok sigorta şirketi, değeri bilinmemiş ve yapay zekaya gerek duyan çok sayıda değerli veriye sahip olduğunu biliyor. 

3 – Gizli cevherleri bulmak

Verileriniz içerisindeki gizli cevherleri bulmanın yolu doğru bir perspektife sahip olmaktan geçer. Genellikle şirketler yapay zekaya verilerine, çalışmaya başladıkları ilk noktada yönelirler ve onunla ne yapabileceklerini görmeye çalışırlar. 

Öncelikle çözmek istediğiniz bir iş sorunu olmalı, sonrasında çözmek için hangi verilere ihtiyacınız olduğunu bulabilirsiniz. Bu yolu izleyerek gerekli veriye sahip olup olmadığınızı ya da veri toplamanız gerektiğini de görebilirsiniz.

Bir sonraki adım ise doğrulamadır. Yani her bir kullanım senaryosunun ne kadar uygulanabilir olduğunu ve şirketiniz üzerinde ne gibi bir etkiye sahip olacağını belirlemek anlamına gelir. Bu sayede, düşük fizibiliteye sahip veya düşük katkı getiren durumları ortadan kaldırabiliriz. Sonuç olarak en çok odaklanmamız gereken iki ya da üç durumla baş başa kalıyoruz.

Verilerden her şeyi elde edebilirsiniz ancak en fazla değeri elde etmek için öncelikle çözmeniz gereken bir soruna ihtiyacınız vardır. 

4 – Kullanım senaryolarının değerini karşılaştırmak

Muhtemel kullanım vakalarınızı belirledikten sonra yatırım yapacağınız yeri belirlemeden önce bir benchmark yapabilirsiniz. 

Normalleştirilmiş iş getirisi etkisiyle karşılaştırılabilir durumda olan kullanım vakaları oluşturmaya çalışmalıyız. Bu nedenle, bir kayıt alma dönüşüm hunisini optimize etmeyi amaçlayan bir kullanım vakası ile satış dönüşüm hunisindeki oranı artırmayı amaçlayan bir kullanım vakası karşılaştırılabilir.

Bu şekilde, her kullanım vakasını aynı seviyeye konumlandırabilirsiniz ve elmaları elmalarla armutları ise armutlarla kıyaslamış olmazsınız. Bu yöntem de önerilerimizi ve savlarımızı paydaşlarımızın gözünde daha ikna edici hale getiriyor.

5 – Etkili Kavram Kanıtı Oluşturmak

Bir uygulama için bir POC yani kavram kanıtı oluştururken şunlar önerilir:

Bir katma değer sunabilmek için makine öğrenmesi sisteminin nasıl ölçülmesi gerektiği konusunda biz de noktaları birleştirmeye çalışın. Makine öğrenimi vakasında, optimize etmek istediğiniz KPI’ları belirtin ve ardından bu performans göstergelerini makine öğrenimi sistemine entegre edin.

Aslında elde edebileceğiniz yatırım getirisini bir referans olarak belirlemeniz önerilir. Eğer proje kar elde etme potansiyeline sahipse, yineleyerek ilerleyebilirsiniz ve bunu tipik bir agile yazılım geliştirme süreci olarak yönetebilirsiniz. Böylece her seferinde bir KPI’ı iyileştirebilirsiniz.

Eğer halihazırda işleyen yeterince iyi bir değişim yönetimi planınız yoksa, makine öğrenmesi ve yapay zeka açısından harika iş modelleri tasarlayıp sunsanız dahi, bu modeller işe yaramayabilir. Çok iyi sonuçlar elde edebilirsiniz ancak müşteriniz nasıl bir aksiyon olması gerektiğini veya çözümü nasıl kullanacağını anlamıyorsa, yine sorunlarla karşılaşabilirsiniz.

6 – Sigorta sektörü için öneriler

Özellikle çok fazla tekrar eden küçük işin olduğu, çok insan gerektiren ve çok zaman alan süreçlerinize odaklanın. Bunlar iyi birer başlangıç noktası olabilir. Çünkü böylece makine öğrenmesinin görevleri nasıl otomotize edebileceğini değerlendirirsiniz.

Her zaman iş süreçlerinizden başlayın ve ilk önce ‘neden?’ sorusunu sorun. Ne tür KPI’lar ile ilgileniyoruz?  Bunu açıkça belirledikten sonra, veri kaynağı ve teknoloji gereksinimlerini değerlendirebilirsiniz.

Hızlı hareket etmek ve fayda elde etmek için verilerinizi yapay zeka, makine öğrenimi ve iş zekası alanlarında birçok farklı projede değerlendirmek amacıyla nasıl bir araya getirebilirsiniz diye düşünün.

Ayrıca, projeleri şirket içerisinde oluşturur ve yönetirseniz bu durumda oluşacak fırsat maliyetini ölçmeniz de önemlidir. Şirketinizi saran dört duvarın ötesine bakın. Ve size pozitif faydalar sağlayacak Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) sunan tedarikçileri dikkate alın.

Yapay zeka ile performansı artırmanın anahtarı nedir?

Sigorta sektöründe yapay zekadan başarılı bir şekilde yararlanmanın anahtarı, işinizde tespit ettiğiniz sorunlarla başlamaktır. Ve yaptığınız işi en iyi siz bilirsiniz, bunu unutmayın. 

Yapay zeka ile oldukça kolayca iyileştirilebilecek veya otomatikleştirilebilecek birçok maliyetli veya manuel iş süreci var. Hatta bunu başarmak için basit sezgisel yaklaşıma dayanan bir iyileştirme yöntemi veya başka bir otomasyon teknolojisi de kullanılabilir. Sonuç olarak etraftaki trendlere körü körüne kapılmamak ve bu sebeple kendi işinizde süreçleri iyileştirmek adına elde edebileceğiniz bir fırsatı kaçırmamak gerekir.

Webtures
Webtures

Yorumları Oku (1)

  1. Bu tarz bir içeriği ilk defa okudum ve bilgi sahibi oldum. Teşekkürler.

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.