Sigorta Sektöründe Veri Bilimi

Sigorta sektöründe veri bilimi

Sigorta şirketlerinin veri bilimi analizlerini aktif olarak kullanmaları şaşırtıcı değildir.

Veri bilimi analitiğinin sigorta sektöründe uygulanmasının temel amacı diğer endüstrilerle aynıdır: Pazarlama stratejilerini optimize etmek, müşteri sayısını arttırmak, iş geliştirmek, geliri artırmak ve maliyetleri azaltmak. Bunları sigorta sektöründe gerçekleştirmek için çeşitli algoritmalardan yararlanılır.

Sigortacılık sektöründe uygulanan bazı veri bilimi uygulamaları:.

Kişiselleştirilmiş Pazarlama

Müşteriler her zaman ihtiyaçlarına ve yaşam tarzlarına göre kişiselleştirilmiş hizmetler almaya isteklidir. Sigorta endüstrisi de bir istisna değildir. Sigortacılar, bu talepleri karşılarken müşterileri ile dijital iletişim sağlama zorluğuyla karşılaşır.

Platformlar, büyük müşterilerin gereksinimlerini tanımlamak için mümkün olan tüm verileri toplar. Daha sonra, hangi verilerin değerlendirileceğine dair hipotez üretilir. Çıkan sonuçlardan öneriler geliştirilir ve bu öneriler uygun müşterilerle eşleştirilir.

Tavsiye Motorları

Tavsiye motorları, müşterilere uygun teklifler sağlamak için uygulanan algoritmalardır. Müşterilerin günlük kararlarını, seçimlerini ve tercihlerini etkilemeye yardımcı olurlar.

Bu algoritmalar, müşterilerin tercihlerini belirlemek için özel filtreleme sistemleri, demografik verileri , anketlerden elde edilen verileri, sigorta deneyimi ile ilgili bazı kişisel bilgileri kullanır.

Buna dayanarak, motorlar belirli müşteriler için özel olarak tasarlanmış sigorta teklifleri üretir. Böylece, sigorta şirketi, sağlık sigortası teklifi arayan bir müşteriye araba sigortası teklifini sunmaktan kaçınabilir.

Sahtekarlık Tespiti

Sigorta dolandırıcılığı, sigorta şirketlerine her yıl büyük mali kayıplar getirir. Veri bilimi platformları ve yazılımları, farklı algoritmalar kullanarak hileli etkinlikleri tespit edebilir. Bunun için algoritmaya sabit bir veri akışı gerekir.

Sahtekarlık tespiti

Sigorta şirketleri genellikle sahtekarlık tespiti için istatistiksel modeller kullanır. Bu modeller, geçmişteki hileli faaliyet vakalarına dayanır ve bunları analiz etmek için örnekleme yöntemini uygular. Ayrıca, dolandırıcılık örneklerinin analizi ve filtrelenmesi için öngörücü modelleme teknikleri uygulanmaktadır. Şüpheli faaliyetler arasındaki bağlantıların belirlenmesi, daha önce fark edilmeyen sahtekarlıkların tespit edilmesine yardımcı olur.

Fiyat Optimizasyonu

Fiyat optimizasyonu oldukça karmaşık bir kavramdır. Bu nedenle, fiyat optimizasyonu için yöntem ve algoritmaların çeşitli kombinasyonları kullanılır. Bu prosedür; sigorta sektöründe uygulanması tartışmalı olsa da, her geçen gün daha fazla sigorta şirketi tarafından benimsenmektedir.

Fiyat optimizasyonu süreci, önceki yıllara ve şirket politikalarına göre değişiklikleri göz önünde bulundurur ve müşterilerin fiyat hassasiyeti ile yakından ilişkilidir.

Başka bir deyişle, geçmişteki maliyetler, giderler, talepler, risk ve kârlar geleceğe yansıtılır. Özel algoritmalar; sigortacılara kote edilen primleri dinamik olarak ayarlama fırsatı verir.

Fiyat optimizasyonu müşterilerin sadakatini uzun dönemde artırmaya yardımcı olur. Bununla birlikte, kâr ve gelirin maksimize edilmesini sağlar.

Talep Tahmini

Sigorta şirketleri geleceği tahmin ederek finansal kayıplarını azaltabilir.

Sigortacılar bu amaç için oldukça karmaşık algoritmalar kullanır. En çok kullanılan yöntemler; karar ağacı, rassal orman, ikili bir lojistik regresyon ve destek vektör makinesidir. Bu algoritmalarla çok sayıda farklı değişken analiz edilmektedir. Böylece bireysel müşteri portföyü yapılır.

Gelecek taleplerin tahmin edilmesi, çok yüksek ve çok düşük olmayan rekabetçi primlerin tahsil edilmesine yardımcı olur. Ayrıca fiyatlandırma modellerinin geliştirilmesine de katkıda bulunur.

Müşteri Segmentasyonu

Müşterilerin sigorta sektöründen farklı farklı beklentileri vardır. Sigorta sektörü müşteri sayısını artırmak ve çeşitli pazarlama stratejileri geliştirmek için değişik teknikler uygular. Bu bağlamda, müşteri segmentasyonu kilit bir yöntemdir.

Müşteri segmentasyonu

Algoritmalar finansal durum, yaş, konum gibi ölçütlere göre müşterilerin segmentasyonunu gerçekleştirir. Böylece, tüm müşteriler tutumları, tercihleri, davranışları ve kişisel bilgileri doğrultusunda gruplara ayrılırlar. Bu gruplama, özellikle belirli müşteriler için ilgili tutum ve çözümlerin geliştirilmesine imkan sağlar.

Sonuç olarak, çapraz satış politikaları geliştirilebilir ve her bir müşteri segmenti için kişisel hizmetler uyarlanabilir.

Yaşam Boyu Değer Tahmini

Müşterilerin yaşam boyu değeri (CLV), bir müşterinin şirkete kattığı değeri temsil eden karmaşık bir olgudur. Bu müşteriden elde edilmesi öngörülen gelir ile harcanacak giderler arasındaki farktır.

Yaşam boyu değer tahmini, müşterinin sigorta şirketine sağladığı kârı tahmin etmek için genellikle müşteri davranış verilerinden yararlanılarak yapılır. Bu nedenle çapraz satın alma ve müşterileri elde tutmayı tahmin etmek için davranışa dayalı modeller yaygın olarak uygulanır. Müşterinin bir şirket için parasal değeri ve frekansı gelecekteki geliri hesaplamada çok önemlidir.

Algoritmalar, tahmin yapmak için tüm verileri bir araya getirir ve işler.  Bu da, müşterilerin davranış ve tutumlarının tahmin edilmesini, müşterilere özel hizmetlerin sürdürülmesini sağlar. Ayrıca müşterilerin öngörülerini elde etmek pazarlama stratejilerini geliştirmek için yararlı olabilir.

Risk Değerlendirmesi

Sigorta endüstrisinde risk değerlendirme araçlarının uygulanması, riskin tahmin edilmesini sağlar ve zararları azaltmak için riski en aza indirir. İki ana risk türü vardır: saf ve spekülatif. Risk değerlendirme sürecinde şirketin kârlılığına denge getirmek ve her iki risk türünden de kaçınmak gerekir.

Risk değerlendirmesi, risk miktarının ve risk nedenlerinin belirlenmesinde yatmaktadır.

Risk değerlendirmesi, risk miktarının ve risk nedenlerinin belirlenmesinde yatmaktadır. Bunlar veri analizi ve hesaplamalarının temelini oluşturur. Analizin matris modeli bu alanda yaygın olarak uygulanmaktadır. Bu model, zaman içinde karşılaştırılabilir risk bilgilerine sistematik bir yaklaşım sağlar. Değişen bireysel risklerle ilgili verileri tespit eden ve birleştiren algoritmalardan faydalanılır. Ardından, potansiyel risk grupları değerlendirilir. Böylece, şirketin riski tahmin edilir.

Pınar Yazgan

Business Intelligence Specialist

Data Science Earth

Data Science Earth ekibi, üst düzey Veri Bilim çözümleri üretmek amacı ile toplanmış akademisyenler ve uzmanlardan oluşmaktadır. Öncelikli olarak veri bilincini geliştirmeyi ve küreselleşen rekabet ortamında verinin gücünün doğru kullanılmasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Sponsor

QuestionPro 35 farklı soru seçim özelliği ile anket çalışmalarımıza güç katmaktadır.