Dijital DönüşümSigortaVerimlilik

Sigorta Sektörü İçin 5 Derin Öğrenme Kullanım Yöntemi

Derin öğrenme, yapay sinir ağlarına dayanan makine öğreniminin alt dalları arasında yer alıyor. Derin öğrenme teknikleri; bir kaza sırasındaki hasarları değerlendirmek, faturalandırmadaki anormallikleri belirlemek, dolandırıcılık tespiti ve müşteri deneyimi gibi pek çok alanda fayda sağlıyor.

Teknolojinin çok yoğun şekilde kullanıldığı sigorta sektöründe de hizmet, otomasyon ve operasyon süreçlerini iyileştirmek adına derin öğrenme teknolojisinden yararlanmanın çeşitli yolları bulunuyor.

Mülk Analizi

Sigorta şirketleri, bir sigorta primi teklif etmeden önce, bir mülkü genellikle bir kez analiz ediyor. Ancak bu analizden sonra müşterilerin mülkü yeniden şekillendirmesi, örneğin; yüzme havuzu gibi eklemeler yapması gibi durumlar yaşanabiliyor. Bu gibi durumlarda, derin öğrenme teknolojisi; sigortacılara, sigorta kapsamını proaktif olarak değiştirme olanağı sunuyor. Sigorta şirketleri, derin öğrenme teknolojisi sayesinde müşterilerine, arıza analizi ve gerçek zamanlı destek gibi konularda da yardımcı olabiliyor.

Kişiselleştirilmiş Teklifler

Sigorta şirketleri, müşteri deneyimini geliştirmek için farklı yollara ihtiyaç duyuyor. Derin öğrenme, farklı müşteri tipleri için etkileşim deneyimlerini gerçek zamanlı olarak iyileştirme olanağı sunuyor. Örneğin; pazarlama stratejilerini ele alacak olursak, sigorta şirketleri derin öğrenme sayesinde kişiselleştirilmiş öneriler ve dinamik yeniden pazarlama yöntemleri ile müşterilerinden daha iyi geri dönüşler sağlayabiliyor.

Fiyatlandırma/ Aktüeryal Analiz 

Aktüeryal analiz ve değerlendirme, sigortacılar için, zaman alıcı olduğu kadar hataya açık süreçler arasında yer alıyor. Ancak bu durum, otomatikleştirilmiş akıl yürütme yoluyla önemli ölçüde iyileştirilebiliyor.

Derin öğrenme teknikleri; istatistikleri, finansı, işletmeyi ve vakaya dayalı akıl yürütmeyi birleştirerek daha iyi risk değerlendirmeleri konusunda sigorta şirketlerine yardımcı oluyor. Derin öğrenme aynı zamanda; geçmiş verilerden görüntü tanıma ve risk değerlendirme ve piyasayı daha iyi anlama açısından da son derece etkili.

Dolandırıcılık Tespiti

 Çoğunlukla bağlantısız bilgi kaynakları sebebiyle dolandırıcılık, sigorta şirketleri için çözümü zor bir sorun olarak görülüyor. Ancak derin öğrenme teknolojileri ile birlikte, sigorta sektöründe dolandırıcılığın ortadan kaldırılabileceği düşünüyor. Derin öğrenme, dolandırıcılık tespitinde farklı şekillerde yardımcı oluyor:

  • Verilerde gizli/ örtük bağıntıları bulma
  • Yüz tanıma
  • Geçmiş verileri kullanarak dolandırıcılık tespit modellerini eğitmek için denetimli öğrenme
  • Belgelerin doğrulanmasında veri ihlali olasılığını artıran zaman gecikmesini ortadan kaldırma

Tahmin Yeteneği

 Derin öğrenme, tahmine dayalı modeliyle sigortacılara hasar maliyetini daha iyi anlama konusunda çözüm sunuyor. Ayrıca, derin öğrenmenin bağlantılı bilgi ekosistemi, sigortacılara daha hızlı tazminat ödemesi ve dolayısıyla müşteri deneyimini iyileştirmede de katkı sağlıyor.

Bu yazı alıntıdır.

Başlangıç Noktası E-bülten

Merak etmeyin. Asla Spam yapmıyoruz.

İlginizi çekebilir
KPIRekabetVerimlilik

Temel Performans Göstergeleri (KPIs)

Dijital DönüşümE-ticaret

Dijitalleşme, KOBİ’ler İçin Bir Seçenek Değil Hayatta Kalma Meselesi Olmalı

Dijital DönüşümGeleceğin İş DünyasıYapay Zeka

Yapay Zekâ 2022 ve Sonrasında Hayatımızı Nasıl Değiştirecek?

Dijital DönüşümSigorta

Sigortacıların InsurTech ile Birleşme Yolları

Başlangıç Noktası E-bülten

Merak etmeyin. Asla Spam yapmıyoruz.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir