Sigortacılıkta Tahmine Dayalı Analitiğin Kritik Rolü

Sigorta, insan uygarlığı kadar eskidir. MÖ 4000 yıllarına kadar uzanan, dipçilik adı verilen bir sigorta yönteminin kayıtları var. Bu, bir geminin bir kaptan tarafından krediyle malzeme satın almak için teminat olarak kullanıldığı bir işlem türüydü. Gemi veya tekne denizde doğal nedenlerle tahrip olursa, borç veren durumu kendi kaybı olarak kabul etmek zorundaydı. Borç verenler, sonunda kaptanın teknesi zarar görmeden geri dönme olasılığını belirlemek için hava durumu modellerini incelemeye başladı. Bu, tahmine dayalı analitiklerin erken bir kullanımıydı.

Sigorta, dip günlerinden bu yana çok büyüdü ve tahmine dayalı analitik de öyle. Bu büyümenin önemli bir yönü, modern sigorta sağlayıcıları tarafından tahmine dayalı analiz yapmak için kullanılan veri miktarıdır.

Tahmine Dayalı Analitik Nedir?

Tahmine dayalı analitik, gelecekteki olayları tahmin etmek için modellerin ve istatistiklerin kullanılmasını içeren bir analitik dalıdır. Öyleyse, tahmine dayalı analitiğin sigortacılıkta ne kadar önemli olduğu şaşırtıcı değil.

Tarih, tahmine dayalı analitik kullanımıyla dolu. Folklorda görücülerin kullanılması bile tahmine dayalı analitik bir girişimdi. 1689'da Lloyd şirketi tarafından yolculuk sigortası karşılığında ödenecek primi belirlemek için tahmine dayalı analitik kullanıldı. Şirket, yeni bir tane sigorta ettirmenin olası riskini hesaplamak için geçmiş seferlerin verilerini kullandı.

İkinci Dünya Savaşı'nda Arnold Daniels, savaşta can kaybı olmadığından emin olmak için tahmine dayalı analiz kullandı. Daniels sonunda Tahmini İndeksini (PI) oluşturmaya devam etti ve daha sonra çalışma alanı için uyarlandı.

Analitik, bilgisayar biliminin ana akım haline geldiği 1960'larda bilgisayar kullanımına doğru ilerledi. Bilgisayarların tahmine dayalı analitik için modeller oluşturmak üzere programlanabileceği keşfedildi ve bu nedenle bu amaç için kullanımları hızla arttı. Geçmişte, sigorta şirketleri primlerini belirlemek için birkaç değişken kullandılar, ancak verilerin toplanması ve kullanılması genişledikçe, sigortada daha gelişmiş tahmine dayalı analitikler kullanıldı.

Geleneksel Tahmine Dayalı Analitik

Primler, şartlar ve koşullar geleneksel olarak birkaç doğrusal değişken kullanılarak hesaplanır. O ürünün tüm senaryoları için tek bir formül kullanan basit bir yöntemdir.

Sağlık sigortasını örnek alarak, belirli bir sigorta planını satın alan tüm kırk yaşındakiler için sabit bir prim belirlenebilir. Bu "herkes için prim" yöntemi, sigorta şirketine daha yüksek ödemeler getirebilir, çünkü ailesinde kırklı yaşlarında tip 2 diyabet geliştirme öyküsü olan kişiler olabilir. Bu, bu tür müşterilerin kendi yaş gruplarındaki ortalama sağlıklı kişiden daha fazla sağlık sigortası talebinde bulunacağı anlamına gelir.

Sonuçlar, kronik sağlık sorunları olmayan müşterilerin, kronik sağlık sorunları olan müşteriler için eninde sonunda prim ödeyecekleri ve sağlıklı oldukları için herhangi bir sigorta yardımı alamayacaklarıdır. Bunu anlayan müşteriler, sigortalarını kullanmamak için bir teşvik olmadığı için primlerini korumayı yeniden düşünebilirler.

Karmaşık Tahmine Dayalı Analitik

Bir insanın bir bilgisayar yardımı olmadan analiz edebileceği çok fazla veri var. Bilgisayar kullanımı daha karmaşık hale geldikçe, tahmine dayalı analitik de öyle. Veri analitiği firmalarının portföyünde bir temel olan karmaşık tahmine dayalı analitik, gelecekteki olası olayları tahmin etmek için karmaşık modeller oluşturmak için birçok değişkenin kullanıldığı bir yöntemdir.

İnternet kullanımının patlaması ile eşit boyutta bir veri patlaması yaşanıyor. Bu veri akışlarını kullanarak, sigortayla ilgili daha karmaşık gelecek senaryolarını belirlemek için makine öğrenimi kullanılabilir.

Örneğin, sağlık sigortasına geri dönersek, kırk yaşındaki iki erkeğin aynı planı satın aldığı bir senaryo hayal edelim. Gelişmiş tahmine dayalı analitik kullanan şirket, bunlardan birinin genetik olarak prostat kanserine yatkın olduğunu keşfeder. Bu, diğer bireyden daha fazla iddiada bulunacağı anlamına gelir. Şirket, bu bilgiye dayanarak, onkoloji departmanı ziyaretlerindeki potansiyel maliyeti hesaba katmak için genetik olarak yatkın kırk yaşındakilere biraz daha yüksek prim veriyor.

Bununla birlikte, karmaşık tahmine dayalı analitik zorluklar olmadan değildir. Genellikle makine öğrenimini içeren karmaşık tahmine dayalı analitiğin mevcut sigorta fiyatlandırmasına dahil edilmesi, tüm sigorta pazarını daha az şeffaf ve kafa karıştırıcı hale getirebilir. Daha fazla değişken alan tahmine dayalı analitik, daha doğru risk değerlendirmeleriyle sonuçlanabilir, ancak değerlendirmeler müşterilere açıklanamıyor veya gerekçelendirilemiyorsa, ne kadar doğru oldukları önemli olmayacaktır.

Ancak doğru uygulanırsa, karmaşık tahmine dayalı analitik, sigorta işletmeleri için daha iyi sonuçlar verecektir.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, tahmine dayalı analitikle o kadar derinden bağlantılıdır ki, bazı makalelerde bunlar birbirinin yerine kullanılır. Gerçekte, oldukça farklıdırlar. Tahmine dayalı analitik, geleceğin olası sonuçlarını tahmin etmek için geçmişi kullanmaktır. Makine öğrenimi ise, bilgisayar sistemlerine öğrenmek ve geliştirmek için verileri kullanma yeteneği veren yapay zeka ve bilgisayar biliminin bir dalıdır.

Makine öğrenimi yapısı nedeniyle tahmine dayalı analizde hayati öneme sahiptir. Karar ağaçları, sinir ağları ve regresyon bir sisteme programlanabilir ve daha sonra ona beslenen veriler sistemin gelecekteki olası olayları tahmin etmesine yardımcı olur. Bu gelecekteki olaylar, hava durumu modellerinden doğal afetlere, ekonomik depresyona ve bir pandemi olasılığına kadar bir ürünün pazarlanabilirliğine kadar değişebilir.

Sigortacılıkta Tahmine Dayalı Analitiklerin Önemi

Tahmine dayalı analitiklerin önemi fazla vurgulanamaz. Sigortada özellikle önemlidir çünkü:

• Sigortanın çeşitli dallarında verimliliği artırabilir. Bu mümkündür çünkü tahmine dayalı analitik, risk değerlendirmesini geliştirerek kaynakların daha iyi atanmasını mümkün kılar.
• Tahmine dayalı analitik, müşterilerin deneyimini iyileştirir. Müşterilerin belirli koşullar altında daha iyi fiyatlar almalarını mümkün kılar.
• Hükümetler bunu, hem tüketicilere hem de şirketlere fayda sağlayacak daha iyi sigorta hedefli poliçeler yapmak için kullanabilir. Tahmine dayalı analiz, bir pandemi gibi benzeri görülmemiş bir olay sırasında hükümetin uygun politikalar yapmasına yardımcı olabilir.
• Tahmine dayalı analitikle eşleştirilen makine öğrenimi, insan hesaplama ve önyargısının eksikliklerini ortadan kaldırır. Duyguları ortadan kaldırır ve makine riskleri hesaplamada giderek daha iyi hale geldikçe daha düşük sonuç hatalarına sahiptir.
• Tahmine dayalı analitik, sigorta taleplerinde dolandırıcılığın belirlenmesinde faydalıdır. Bir müşteri sigorta talebinde bulunmak için gerçekleri değiştirirse, tahmine dayalı analitik bu gibi durumlarda usulsüzlükleri keşfedebilir.

Tahmine Dayalı Analitiği İşletmenize Nasıl Dahil Edersiniz?

Tahmine dayalı analizleri sigortaya dahil etmek bugün ve gelecektedir, ancak yanlış yapılırsa işin sürdürülebilirliği için zararlı olabilir.

Çoğu işletme karmaşık tahmine dayalı analitiği dış kaynak kullanır çünkü yapıyı oluşturmak ve gereken işgücünü işe almak zor ve pahalıdır.

Bir sigorta şirketinde mevcut bir fiyatlandırma yöntemi olduğunda, tahmine dayalı analitik, mevcut fiyatlandırma yapısını dikkate alacak şekilde dahil edilmelidir. Bunun nedeni, ani bir fiyatlandırma revizyonunun mevcut müşterilerin aboneliklerini sürdürmelerini engelleyebilmesidir.

Sigortacılıkta Öngörülü Analizin Geleceği

Sigorta şirketleri, finans kurumlarının aksine, teknolojiyi operasyonlarına dahil etmede daha muhafazakar olmuştur. Ancak bu durum değişmeye başladı. Tahmine dayalı analitiğin sigortacılıktaki önemi ve faydaları daha belirgin hale geliyor ve bu da onu benimseme ihtiyacını daha açık hale getiriyor.

Makine öğrenimi artık bir gelecek planı değil, mevcut bir gerçektir. Sektörün çalışma şeklini değiştirerek sigortacılığın geleceğini şekillendirecek.

Veriler ve onu analiz edecek bilgisayarlar olduğu sürece makine öğrenimi de olacaktır. Bu nedenle, tahmine dayalı analitik, sigorta hizmetlerinin temel bir yönü haline geldi ve olmaya devam edecek.