Üretken Yapay Zeka ve Sigortacılık: Gelecek Vaat Eden Uygulamalar

0

BEĞENDİM

ABONE OL

News

0

Sayfa İçerikleri

Toggle

Sigortacılıkta Üretken Yapay Zeka: Değer Sağlayabilir mi?

2025’te Insurtech Insights Europe konferansında, Guidewire’dan Laura Drabik, Indico Data CEO’su Tom Wilde ve AWS’de küresel sigorta çekirdek sistemleri lideri Terry Buechner ile yapay zekanın sigortacılık sektöründeki pratik uygulamaları üzerine önemli bir tartışma gerçekleştirdi. Bu ‘güç yemeği’ oturumunda, üretken yapay zekanın (GenAI) genel sigortacılıkta nasıl değer yaratabileceği masaya yatırıldı.

Yapay Zekanın Getirdikleri ve Aşırı Abartılma Tehlikesi

Wilde, yapay zekanın hangi alanlarda gerçek bir değer sunduğunu ve hangi alanlarda beklentilerin üzerinde bir abartıya maruz kalabileceğini açıklayarak, genAI‘nin yaygınlaşmasının ardından bilgisayarda yazı yazabilen herkesin birer programcıya dönüşebileceğini belirtti. Wilde, sektördeki asıl zorluğun bu teknolojiyi kontrol etmek olduğunu ifade etti. “Sigorta şirketleri olarak, bir gecede herkesin fiyatlandırma modellerini değiştirmesine izin veremezsiniz,” dedi.

Öne Çıkan Uygulamalar

GenAI’nin en güçlü olduğu alanlardan biri özetleme yetenekleridir. Sigortalama ve hasar modellerinin özetlenmesi alanında benzeri görülmemiş sonuçlar elde etmek mümkün. Wilde, “Artık yapılandırılmamış bir nesneyi, örneğin bir sigortalama kılavuzunu, yazılımın bir belgeyle etkileşime girebildiği programatik bir uç noktaya dönüştürebiliyoruz.” dedi.

Sigortacılık ve Belge Yönetimi

Buechner, yapay zekanın belgeleri büyük ölçekte alma ve özetleme kapasitesinin de altını çizerek, bu teknolojinin talepler ve sigortalama gibi yapılandırılmamış süreçleri dönüştürme potansiyeline işaret etti. Yapay zekanın, kimlik doğrulama ve ilk çağrı çözümü gibi alanlarda etkili olduğunu belirtti. Etkin kullanıldığında, GenAI’nin daha hızlı ve şeffaf hasar yönetim süreçlerine yol açacağına dikkat çekti.

Tam Otomasyon ve İnsan Faktörü

Sigortalama süreçlerindeki otomasyon potansiyeline rağmen, özellikle ticari branşlar gibi karmaşık alanlarda insan faktörünün hala önemli olduğunu vurguladı. “İnsani yargılar ve tecrübenin yerini henüz tam olarak alabilecek durumda değiliz,” dedi. Ancak, bu alandaki hızlı gelişmelerin gelecekte bu durumu değiştirebileceğine de dikkat çekti.

Başarı ve Ölçeklendirme Zorlukları

Drabik, Deloitte tarafından yapılan bir araştırmaya atıfta bulunarak, sigortacıların %76’sının en az bir iş fonksiyonunda GenAI uyguladığını, ancak bunların sadece %15’inin etkili bir şekilde ölçeklendirilebildiğini belirtti. Bu bağlamda, sigorta şirketlerinin pilot projelerden kurumsal çapta benimsemeye geçişte karşılaştığı zorluklar ele alındı.

Ölçeklendirme Stratejileri

• Buechner, ölçekleme sürecinde karşılaşılan zorlukların aşılabileceğini belirtti. Boston Consulting Group’un araştırmasına atıfta bulunarak, sigorta sektöründeki şirketlerin yalnızca %26’sının kavram kanıtlarını aşarak somut değer yaratma aşamasına geçtiğini söyledi.
• GenAI’nin güçlü olduğu temelleri benimseyen projelerle başlamanın önemini vurguladı. “Aklınızda net hedefler ve ölçülebilir başarı faktörleri olsun” diyerek, test et ve öğren kültürünün önemine dikkat çekti.
• “Küçükten başlayarak, başarılı olduğunda ölçeklendirip, işe yaramadığında geri çekilebilmeliyiz,” dedi. Bu yaklaşımın, sigortacılık sektörünün geleneksel DNA’sına uygun olmadığını, ancak değişimin kaçınılmaz olduğunu belirtti.