Son 5 y\u0131lda sigortac\u0131l\u0131k sekt\u00f6r\u00fcnde yapay zek\u00e2 uygulamalar\u0131 katlanarak artt\u0131. Hasar y\u00f6netiminden risk de\u011ferlendirmesine, fiyatland\u0131rmadan m\u00fc\u015fteri hizmetlerine kadar pek \u00e7ok alanda algoritmalar kullan\u0131l\u0131yor. Ancak bu geli\u015fmeyle birlikte bir soru ortaya \u00e7\u0131kt\u0131: Yapay zek\u00e2, m\u00fc\u015fteri kararlar\u0131nda yard\u0131mc\u0131 m\u0131 olacak m\u0131, yoksa insan yarg\u0131s\u0131n\u0131n tamamen yerini mi alacak?<\/p>\n
Bu soru sadece teknoloji tart\u0131\u015fmas\u0131 de\u011fil. AB\u2019nin Yapay Zek\u00e2 Yasas\u0131 (AI Act) ve benzer d\u00fczenlemeler sigortac\u0131lara hayati bir sorumlulu\u011fu hat\u0131rlat\u0131yor: Algoritmalar\u0131n her karar\u0131 a\u00e7\u0131klanabilir ve sorgulanabilir olmal\u0131. Bir m\u00fc\u015fteri, \u201cNeden ba\u015fvurum reddedildi?\u201d diye veya \u201cNeden benden bu prim al\u0131n\u0131yor?\u201d sorusuna yan\u0131t alamazsa, en ba\u015far\u0131l\u0131 algoritma bile yasalara uymu\u015f de\u011fildir. \u0130\u00e7inde \u2018kara kutu\u2019 mant\u0131\u011f\u0131 bar\u0131nd\u0131ran bir sistem, ne kadar iyi performans g\u00f6sterse de, m\u00fc\u015fteri ve d\u00fczenleyicilerin g\u00fcvenini kaybedecektir.<\/p>\n
Ara\u015ft\u0131rmalar, sekt\u00f6r\u00fcn b\u00fcy\u00fck \u015firketlerinin hasar dosya tasnifi, sahtecilik tespiti ve ilk hasar kabul\u00fcnde yapay zek\u00e2 kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steriyor. \u00d6zellikle m\u00fc\u015fteri sat\u0131n alma davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 tahmin etmede ve sigorta riskini de\u011ferlendirmede algoritmalar\u0131n kullan\u0131m\u0131 yayg\u0131n hale gelmi\u015f. Bu alanlarda algoritmalar\u0131n performans\u0131 \u00e7o\u011fu zaman insan\u0131 ge\u00e7iyor. Ama ba\u015far\u0131y\u0131 \u00f6l\u00e7t\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz an dikkatli olmam\u0131z gerekir: Bir algoritman\u0131n do\u011fru tahmin yapmas\u0131, do\u011fru karar vermesiyle ayn\u0131 \u015fey de\u011fildir. Tahmin ve karar aras\u0131nda \u00f6nemli bir fark var. Birincisi istatistikseldir, ikincisi insan de\u011ferleriyle ilgilidir.<\/p>\n
H\u0131zl\u0131 i\u015fleme ve d\u00fc\u015f\u00fck hata oran\u0131, sigortac\u0131l\u0131k gibi y\u00fcksek hacimli sekt\u00f6rlerde ger\u00e7ekten de\u011ferli. Ama algoritman\u0131n \u201cdo\u011fru\u201d dedi\u011fi \u015fey, m\u00fc\u015fteri i\u00e7in \u201cadil\u201d midir? Toplum i\u00e7in dengeli midir? \u0130\u00e7inde \u00f6nyarg\u0131 gizli midir? OECD\u2019nin 2024 raporunda vurgulanan sorular bunlar. \u00d6zellikle, Avrupa Sigorta Otoritesi (EIOPA), yapay zek\u00e2 kullan\u0131lan risk modellerinin, ya\u015fl\u0131 m\u00fc\u015fteriler, belirli sosyal gruplar veya co\u011frafi b\u00f6lgelere kar\u015f\u0131 sistematik ayr\u0131mc\u0131l\u0131k yapmamas\u0131n\u0131 talep ediyor.<\/p>\n
Ger\u00e7ek d\u00fcnyada, bu t\u00fcr sorunlar ortaya \u00e7\u0131kabilir ve \u00e7\u0131km\u0131\u015ft\u0131r. Bir algoritma, ge\u00e7mi\u015f verilere dayanarak karar al\u0131rsa ve o veriler i\u00e7inde tarihi ayr\u0131mc\u0131l\u0131klar varsa, yeni ayr\u0131mc\u0131l\u0131klar\u0131 yeniden \u00fcretir. Bunu engellemenin yolu, algoritman\u0131n kararlar\u0131n\u0131 insan g\u00f6zetimi alt\u0131nda tutmakt\u0131r. Verileri temizlemek, algoritma \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131 test etmek, m\u00fc\u015fteri \u015fik\u00e2yetlerine h\u0131zl\u0131 yan\u0131t vermek ve d\u00fczenli denetimler yapmak gerekir. Bu ayr\u0131nt\u0131lar, sistem kurma d\u00f6neminde dikkate al\u0131nmazsa, sonras\u0131nda d\u00fczeltilmesi \u00e7ok daha zor ve pahal\u0131 olur.<\/p>\n
Sigortac\u0131l\u0131kta do\u011fru karar, sadece istatistiksel a\u00e7\u0131dan isabetli olmayan, ayn\u0131 zamanda m\u00fc\u015fteri i\u00e7in adil, \u015feffaf ve temyiz edilebilir bir karard\u0131r. Birle\u015fik Krall\u0131k\u2019\u0131n finansal denet\u00e7ileri bu y\u0131l yay\u0131mlad\u0131\u011f\u0131 rehberde, \u015firketten m\u00fc\u015fteri \u015fik\u00e2yeti s\u00f6z konusu oldu\u011funda algoritman\u0131n karar\u0131n\u0131 a\u015fabilecek insan temyiz mekanizmas\u0131 istiyor. Bu, teknoloji kar\u015f\u0131tl\u0131\u011f\u0131 de\u011fil, aksine, teknolojinin nerede faydal\u0131 oldu\u011funu ve nerede insani yarg\u0131ya ihtiya\u00e7 duydu\u011funu bilme gereklili\u011fidir.<\/p>\n
Sektor liderlerinin \u00f6n\u00fcndeki ger\u00e7ek zorluk budur. Yapay zek\u00e2y\u0131 i\u015fi h\u0131zland\u0131rma ve verimlilik art\u0131rma arac\u0131 olarak g\u00f6rmek, s\u00fcreci iyile\u015ftirmek, gri alanlar\u0131 tan\u0131mlamaya, \u201cevet.\u201d Ama onu karar vericiye d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcp insani sorumlulu\u011fu arka plana itmeye,\u201chay\u0131r.\u201d E\u011fer \u015firketler bunu kar\u0131\u015ft\u0131r\u0131rsa, yat\u0131r\u0131m yapt\u0131\u011f\u0131 teknoloji k\u0131sa vadede maliyet kald\u0131r\u0131rken, uzun vadede d\u00fczenleyici cezalar ve m\u00fc\u015fteri g\u00fcveninin kayb\u0131 ile geri \u00f6d\u00fcllendirecektir. Gelece\u011fi \u015fekillendirecek olan, makineler de\u011fil, bu teknoloji hakk\u0131nda do\u011fru kararlar\u0131 alan insanlar olacak.<\/p>\n
\n