Sigorta sektöründe Yönetilen Yapay Zeka ile desteklenen çözümler: Sigorta sektörü neden en büyük dönüm noktasıyla karşı karşıya?

"Dijital felç"in sonu: Yönetilen yapay zeka sigorta sektörünü nasıl kurtarıyor?

On yıllarca risk biriktirme ve kademeli yeniliğe dayalı istikrarlı bir iş modeli olarak işlev gören yapı, şimdi teknolojik borç, patlayan maliyetler ve düzenleyici baskının bir araya gelmesiyle oluşan mükemmel bir fırtınayla karşı karşıya. Rakamlar her şeyi açıklıyor: Sigorta dolandırıcılığı dünya çapında yılda yaklaşık 122 milyar dolar tazminat talep ederken, paradoksal olarak, geleneksel şirketlerin BT yatırımlarının %90'a kadarı yalnızca eski sistemlerin bakımına harcanıyor; bu da yeniliği engelleyen bir "dijital felç" durumu yaratıyor.

Ancak durgunluğun bedeli artık sadece verimlilik kaybı değil; varoluşsal bir tehdit haline geliyor. Sahtekarlık modellerinin daha dinamik hale geldiği ve müşterilerin gerçek zamanlı deneyimler beklediği bir çağda, sadece politikaları yönetmek artık yeterli değil. Sektörün cevabı, yönetilen yapay zeka çözümlerinin stratejik olarak uygulanmasında yatıyor. Bu teknolojiler artık isteğe bağlı bir hile değil, aksine devasa "eski sistem tuzağını" aşmak, hasar işlemleri gibi süreçleri radikal bir şekilde hızlandırmak ve riskleri her zamankinden daha doğru bir şekilde değerlendirmek için hayati bir kaldıraçtır.

Aşağıdaki analiz, bu dönüşümün ekonomik boyutlarını ayrıntılı olarak inceliyor. Allianz gibi sektör devlerindeki BT monolitlerinin tarihsel nedenlerinden yeni AB Yapay Zeka Yasası'nın tuzaklarına kadar: Sigorta şirketlerinin katı düzenlemeler ve gerekli otomasyon arasında nasıl denge kurduklarını araştırıyoruz. Yönetilen yapay zekanın sadece bir yazılımdan daha fazlası olduğunu – yarının rekabet gücü için altyapı olduğunu – ve hangi stratejilerin önümüzdeki on yılın kazananlarını ve kaybedenlerini belirleyeceğini öğrenin.

İçin uygun:

• UNFRAME.AI: Sigorta Sektörü İçin Yönetilen Yapay Zeka Çözümleri

Sigorta şirketleri geleceklerini otomasyonla nasıl yok ediyor ya da akıllıca nasıl şekillendiriyor?

Sigorta sektörü, teknolojik, ekonomik ve düzenleyici güçlerin bir araya gelerek temel bir değişime zorladığı kritik bir dönüm noktasında bulunuyor. On yıllarca manuel süreçler, merkezi olmayan veri yapıları ve kademeli yenilikler üzerine kurulu sigorta iş modeli, giderek artan bir baskı altında. Gerçek şu ki: Sigorta sektörü şu anda yılda yaklaşık 122 milyar doları mülk ve kaza dolandırıcılığına kaybediyor; yalnızca Almanya'da bu rakam yılda 6 milyar avroyu aşıyor. Aynı zamanda, sigorta şirketlerinin BT bütçelerinin %70'i, kendi karmaşıklıkları altında giderek çöken eski sistemlerin bakımına harcanıyor. Dünya genelindeki sigorta sağlayıcılarının üçte ikisi, yapay zekayı pilot projelerin ötesine taşıyıp günlük operasyonlarına entegre etmeyi henüz başaramadı.

Bu durum sadece bir verimlilik açığını değil, bir hayatta kalma sorununu tanımlıyor. Bu nedenle, sigorta sektörü için yönetilen yapay zeka çözümleri, teknolojik bir hile veya isteğe bağlı bir modernizasyon değil, sigorta şirketlerinin rekabet gücünü, karlılığını ve nihayetinde uzun vadeli pazar varlığını belirleyen stratejik bir gerekliliktir. Bu rapor, bu dönüşüm sürecinin ardındaki ekonomik etkenleri, kurumsal aktörleri ve pazar mekanizmalarını analiz etmektedir. Entegre çözüm platformları olarak yönetilen yapay zeka sistemlerinin, sigortacıların eski sistemlerin üstesinden gelmelerini, dolandırıcılığı gerçek zamanlı olarak tespit edip önlemelerini, hasar süreçlerini hızlandırmalarını ve kişiselleştirilmiş müşteri deneyimlerini ölçeklendirmelerini nasıl sağladığını vurgulamaktadır.

İçin uygun:

• Unframe AI, işletmeler için AI entegrasyonunu rekor sürede dönüştürüyor: Saatler veya günler içinde özel çözümler

Elektromekanik veri işlemeden dijital felce kadar

Sigorta sektöründeki mevcut durumu anlamak için teknolojik gelişimine bakmak gereklidir. Örneğin, Allianz, 1956'da IBM 650 ana bilgisayarını Avrupa'da ilk kullanan sigorta şirketiydi. Bu, veri işlemede devrim yaratan ve sigortacıların milyonlarca poliçeyi verimli bir şekilde yönetmesini sağlayan bir atılımdı. Sonraki on yıllarda, bu sistemler sürekli olarak genişletildi ve yeni gereksinimleri karşılamak üzere uyarlandı. Her yeni işlev entegre edilmedi, aksine katmanlı olarak ortaya çıktı: sigorta yönetimi, hasar işleme, faturalama ve müşteri yönetimi, kısmen izole edilmiş ve kısmen iç içe geçmiş sistemler olarak ortaya çıktı.

Bu durum tarihsel olarak anlaşılabilir ve ekonomik açıdan mantıklıydı. 20. yüzyılın sonuna kadar, bu tür monolitik sistemler sadece sigorta sektöründe değil, neredeyse tüm büyük finans kuruluşlarında standart iş modeliydi. O dönemde ölçeklenebilirlik ve karlılık sağlıyorlardı. Ancak bu sistemler öncelikle esneklik, hızlı yinelemeler veya dış entegrasyon için tasarlanmamıştı. İstikrarlı, öngörülebilir süreçler için optimize edilmişlerdi.

Yeni milenyumun başlangıcı ve sonraki yirmi yıl, bu kararların olumsuz yönlerini ortaya çıkardı. Dünya çapında finansal hizmetler birleşmeler, yeni düzenlemeler ve InsurTech'lerin yükselişi nedeniyle baskı altına girerken, sigortacılar kendilerinin artık tam olarak anlamadıkları sistemlere giderek daha fazla bağımlı hale geldi. Bazı durumlarda, teknik bağımlılıklar o kadar karmaşık hale geldi ki, bir sigorta şirketinde hiç kimse kendi yazılım mimarisine dair tam bir genel bakışa sahip değil. Sisteme ikinci bir e-posta adresi eklemek gibi önemsiz görünen bazı değişiklikler, sistem içindeki yüzlerce yerde ayarlama gerektirdiğinden altı haneli euro aralığında maliyetlere yol açmaktadır.

Bilişim teknolojilerine yapılan yatırımlar, sorunun boyutunu gözler önüne seriyor. Sadece Alman sigorta şirketleri bile 2024 yılında bilişim teknolojisi yatırımlarını rekor seviyeye, 6,2 milyar avroya çıkardı; bu yatırımın büyük bir kısmı, geleceğe yönelik yeniliklere yatırım yapmak yerine mevcut sorunları çözmeye yönelikti. Bu fonların büyük bir bölümü, tahmini olarak %70 ila %90'ı, eski sistemlerin bakımına harcanıyor. Bu, ekonomik verimsizliğin klasik bir örneğini temsil ediyor: Şirketler, rekabet güçleri azalırken aynı işlevsellik seviyesini korumak için sürekli artan meblağlar ödüyor. Teknik borç katlanarak artarken, yenilik ve büyümeye yapılan yatırımlar engelleniyor.

Başlıca faktörlerin analizi: Sistemik verimsizlikler ve dönüşümün teşvik yapıları

Sigorta sektörü, asimetrik bilgi, risk birleştirme ve prim mantığına dayanmaktadır. Sigortacılar riskler hakkında veri toplar, bu riskleri değerlendirir ve bu değerlendirmeye göre primleri hesaplar. Bu değerlendirme için geçmiş verileri, dış bilgileri ve yerleşik hesaplama modellerini birleştirirler. Geleneksel olarak, bunlar manuel veya yarı otomatik süreçlerdi. Bir sigorta uzmanının bu değerlendirmeleri tutarlı bir şekilde yapabilmesi için yıllarca deneyime ihtiyacı vardı. Hasar işlemleri de benzerdi: Bir hasar eksperinin belgeleri okuması, gerçekleri poliçeyle karşılaştırması, olası dolandırıcılık göstergelerini belirlemesi ve ardından bir karar vermesi gerekiyordu.

Bu bağlamda, yönetilen yapay zeka çözümleri katalitik bir dönüştürücü görevi görüyor. Bu çözümler, bilişsel görevlerin yalnızca daha hızlı değil, aynı zamanda daha hassas ve daha ölçeklenebilir bir şekilde yerine getirilmesini sağlıyor. Ancak ekonomik kaldıraç çok daha derine iniyor:

Öncelikle, dolandırıcılığın önlenmesi son derece önemlidir. Küresel olarak, mülk ve kaza sigortasında (P&C) sigorta dolandırıcılığından kaynaklanan kayıplar yıllık yaklaşık 122 milyar dolara ulaşmaktadır. Almanya'da bu rakam yıllık 6 milyar avronun üzerindedir ve sürekli artmaktadır. Geleneksel dolandırıcılık tespiti kural setlerine dayanır: Şüpheli kalıplar uzmanlar tarafından tanımlanır ve daha sonra sistemlere kodlanır. Sorun şu ki, dolandırıcılar bilinen kalıplara uyum sağlar, yeni teknikler geliştirir ve daha yaratıcı hale gelirler. Makine öğrenimine dayalı dolandırıcılık tespiti farklı çalışır: Daha önce insanlar tarafından hiç tanımlanmamış anormal kalıpları tanır. McKinsey analizleri, en gelişmiş dolandırıcılık tespitinin tespit oranını %15 ila %20 oranında artırdığını ve aynı zamanda yanlış pozitifleri %20 ila %50 oranında azalttığını göstermektedir. Bunun acil ekonomik sonuçları vardır: Daha az dolandırıcılık, daha az tazminat ödemesi anlamına gelir. Daha az yanlış pozitif, daha az gereksiz soruşturma ve dürüst sigortalılar için daha hızlı doğrulama anlamına gelir.

İkinci olarak, hasar işleme süreçlerinde verimlilikte büyük bir artış yaşandı. Yapay zekâ tabanlı hasar işleme sistemini uygulayan büyük bir Hollandalı sigorta şirketi, tüm uygun motorlu araç hasarlarının %91'ini otomatik hale getirdi. Hasar başına ortalama işlem süresi %46 azaldı ve müşteri memnuniyeti (Net Promoter Score olarak ölçülür) 9 puan arttı. Belge zekası çözümlerini uygulamaya koyan bir İskandinav sigorta şirketi, gelen belgelerin %70'i için doğru veri çıkarma ve yorumlamayı manuel olarak ve gecikmelerle yapmak yerine gerçek zamanlı olarak gerçekleştirdi. Bu sadece teknik olarak önemli değil, aynı zamanda ekonomik olarak da dönüştürücü oldu: Hasar uzmanları rutin görevlerden kurtulup, insan uzmanlığının gerçekten değer kattığı karmaşık, yüksek değerli vakalara odaklanabildiler.

Üçüncüsü, yapay zeka aracılığıyla dinamik risk değerlendirmesi, fiyatlandırma doğruluğunda radikal bir iyileşme sağlıyor. Geleneksel sigorta değerlendirmesi birkaç değişkene (yaş, sürüş geçmişi, posta kodu) dayanırken, yapay zeka modelleri yüzlerce veya binlerce veri noktasını gerçek zamanlı olarak analiz edip birleştirebilir. Bu, müşteri tabanının büyük bir bölümünü sübvanse eden ortalama primler yerine, gerçek riski yansıtan daha hassas primlere olanak tanır. Bir Allianz vaka çalışması, BRIAN (Underwriter Guidance Tool) yapay zeka sisteminin, sigortacıları daha hızlı ve etkili bir şekilde bilgilendiren risk tabanlı öneriler sunmak için veri entegrasyonunu ve anlamsal analizi nasıl kullandığını göstermektedir.

Dördüncüsü, yapay zeka destekli kişiselleştirme, müşteri edinme ve elde tutmayı büyük ölçüde iyileştiriyor. Üretken yapay zeka ve büyük dil modelleri, sigorta müşterileriyle doğal dilde iletişim kurmayı, otomatikleştirilmiş self-servis çözümleri sunmayı ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri sağlamayı mümkün kılıyor. Tipik olarak günde 100 sorguyla ilgilenen bir müşteri danışmanı, yapay zeka asistanlarıyla bu kapasitesini ikiye veya üçe katlayabilir ve aynı zamanda tavsiyenin kalitesini de artırabilir.

Ancak bu kaldıraçlar yalnızca belirli kurumsal koşullar altında işe yarar. Çoğu sigorta şirketi, eski sistemlerinin hızlı entegrasyonları destekleyecek kadar esnek olmaması nedeniyle bu etkileri gerçekleştirememiştir. Geleneksel bir sigorta şirketinde yapay zeka projesi yıllar sürebilir çünkü her yeni arayüz yüzlerce mevcut bağımlılık yaratır. Dünya genelindeki sigorta şirketlerinin üçte ikisinin yapay zekayı pilot projelerin ötesine taşıyamamasının temel nedeni budur.

Mevcut durum: Veriye dayalı envanter ve zorluklar

Sigorta sektöründeki küresel yapay zeka pazarı olağanüstü bir hızla büyüyor. Kaynağa bağlı olarak, 2024 yılında sigorta sektöründeki yapay zeka pazarının değeri yaklaşık 6,44 milyar ila 11,33 milyar dolar arasında tahmin ediliyordu. Önümüzdeki on yıla ilişkin tahminler ise çarpıcı: Pazarın 2031-2035 yılları arasında 45,74 milyar ila 246 milyar dolar arasında bir değere ulaşması ve yıllık ortalama %32 ila %33 arasında bir büyüme oranı göstermesi bekleniyor.

Bu rakamlar matematiksel soyutlamalar değil, gerçek ekonomik dönüşümlerin ifadeleridir. Dünya çapındaki sigorta şirketleri, yapay zeka teknolojisine, yetenek kazanımına ve dönüşüm projelerine büyük miktarda yatırım yapıyor. Allianz, Munich Re ve Zurich gibi en büyük sigorta şirketleri yatırım birimleri, laboratuvarlar ve araştırma ortaklıkları kurdu. Zurich, sigorta iş modelinin kendisini dönüştürmek amacıyla St. Gallen Üniversitesi ve ETH Zürih ile iş birliği içinde 2025 yılında yeni bir yapay zeka laboratuvarı açacağını duyurdu. Allianz ise tüm kaynaklardan gelen verileri entegre etmek ve böylece yapay zeka uygulamalarını mümkün kılmak için işletme çapında bir veri platformu oluşturuyor.

Ancak bu yatırımlar sınırsız değil. Kaynaklar genellikle eski sistemlere bağlı kalıyor. Alman sigorta şirketleri yıllık olarak yaklaşık 5,9 ila 6,2 milyar avro BT harcaması yapıyor, ancak bunun %70 ila %90'ı mevcut altyapının bakımına gidiyor. Bu da, bu miktarın yalnızca %10 ila %30'unun gerçek inovasyon ve gelecekteki yatırımlar için kullanılabileceği anlamına geliyor. Küçük ve orta ölçekli sigorta şirketlerinin kaynakları daha da az. Bu nedenle, yapay zeka çözümlerinin tek bir kaynaktan hızlı ve entegre bir şekilde sunulması büyük bir avantaj sağlıyor.

En acil zorluklar şunlardır: Birincisi, entegrasyonun teknik karmaşıklığı: Her sigorta şirketinin kendine özgü API'leri, veri yapıları ve iş mantığı olan eski sistemlerden oluşan benzersiz bir altyapısı vardır. Gerçek bir çözüm sağlayıcı, yalnızca yapay zeka algoritmaları değil, aynı zamanda bu çeşitliliğe uyum sağlayan yapılandırılabilir bir bağlantı çerçevesi de sunmalıdır. İkincisi, düzenleyici karmaşıklık: Ağustos 2024'te yürürlüğe giren ve Mayıs 2026'dan itibaren tam olarak uygulanacak olan AB Yapay Zeka Yasası ile, özellikle risk değerlendirme ve fiyatlandırma için kullanılan yüksek riskli yapay zeka sistemleri, yönetişim, dokümantasyon, şeffaflık ve önyargı en aza indirme konularında katı gerekliliklere tabidir. Üçüncüsü, veri koruma ve güven sorunu: Hassas müşteri verileri, sağlık bilgileri ve finansal detaylar en yüksek güvenlik seviyesinde ele alınmalıdır. Sigortacılar, düzenleyici risklere maruz kalmadan bu verileri harici bulut sağlayıcılarına devredemezler. Şirket içi veya kontrollü ortamlarda çalışan, denetim izleri ve tam şeffaflık sunan çözümlere ihtiyaç duyarlar.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu - Görsel: Xpert.Digital

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Platformu

Uygulamadan örnek olay incelemeleri: Farklı dönüşüm stratejilerinin karşılaştırmalı analizi

Bu analizin pratik sonuçlarını göstermek için farklı yaklaşımlara sahip vaka çalışmaları faydalı olacaktır.

Yapay zekâ tabanlı belge zekasını uygulayan İskandinav sigorta şirketi, aşamalı ve sürece özgü dağıtım yolunu gösteriyor. Şirket, hasar işleme süreçlerinde kağıt ve dijital belgelerle on yıllarca deneyime sahipti. Manuel süreç oldukça karmaşıktı: Bir hasar talebi gelir, harici belgeler fotoğraflanır veya taranır, çalışanlar bunları manuel olarak okur ve verileri çeşitli sistemlere kopyalardı. Hata oranları önemliydi. EY Fabric Belge Zekası ile bu iş akışı dönüştürüldü. Belgelerin yüzde yetmişi artık gerçek zamanlı olarak doğru şekilde yorumlanıyor ve veriler otomatik olarak çıkarılıp arka uç sistemlere aktarılıyor. Bu çözüm tamamen yeni bir geliştirme değil, mevcut hasar yönetim sistemlerinin üzerine inşa edilmiş entegre bir bileşendi. Sonuç: Önemli ölçüde daha hızlı hasar işleme, daha az hata ve çalışanların daha analitik, müşteri odaklı görevlere odaklanabilmesi.

Büyük bir Hollandalı sigorta şirketi, daha da radikal bir yaklaşım sergiliyor: geleneksel hasar kararlarının tamamen otomatikleştirilmesi. Bu şirketin çok net bir hipotezi vardı: tüm motorlu araç hasarlarının yaklaşık %91'i standartlaştırılmış karar mantığına dayanıyor ve bir sistem bu mantığı öğrenirse tamamen otomatikleştirilebilir. Sigorta şirketi, deneyimli hasar eksperlerinin karar modellerini modelleyen bir yapay zekâ ajanı eğitti. Ajan, hasarları sınıflandırmak, hasar koşullarını incelemek ve basit vakaları otomatik olarak onaylamak üzere tasarlandı. Bu uygulama, düzinelerce eski sistemi birbirine bağlamayı gerektirdiği için teknik olarak zorlayıcıydı. Ancak iş gerekçesi o kadar ikna ediciydi ki, yatırım haklıydı. Tam uygulama sonrasında, ortalama hasar işleme süresi %46 azaldı, uygun tüm motorlu araç hasarlarının %91'i otomatikleştirildi ve müşteri memnuniyeti 9 NPS puanı arttı. Bununla birlikte, bu insan emeğinin tamamen otomatikleştirilmesi değil, daha ziyade akıllı bir iş bölümüydü: ajan rutin görevleri üstlenirken, insanlar karmaşık işleri üstlendi.

Küresel bir oyuncu olan Allianz, şirket genelinde veri entegrasyonu ve yapay zeka stratejisi yaklaşımını benimsiyor. Şirket, yapay zeka projelerinin ancak veri kalitesi yüksek ve verilere kuruluş genelinde erişilebiliyorsa sürdürülebilir bir şekilde başarılı olabileceğini fark etti. Bu nedenle Allianz, Allianz Veri Platformu'na, veri yönetimine ve bireysel işletme birimlerindeki Baş Veri Sorumlusu pozisyonlarına büyük yatırımlar yapıyor. Bu uzun vadeli bir dönüşüm yolu, ancak temel sorunu ele alıyor: İyi yapay zeka iyi veriye ihtiyaç duyar ve iyi veri de kurumsal yapıya ve kültüre ihtiyaç duyar.

Bunun aksine, Zürih yeni Yapay Zeka Laboratuvarı aracılığıyla araştırma ve inovasyon yaklaşımını benimsiyor. Zürih, mevcut yapay zeka teknolojilerini basitçe uygulamanın gerçek bir iş modeli dönüşümü sağlamak için yeterli olmadığını fark etti. Şirket, yeni yapay zeka teknolojileri ve yöntemleri geliştirmek için önde gelen üniversitelerle ortaklık kurdu. Laboratuvar, daha otonom çalışan ve karmaşık kararlar alabilen ajan tabanlı yapay zeka sistemlerine odaklanıyor. Bu, bugün verimlilik kazanımları elde etmekle ilgili değil, geleceğe yönelik bir oyun.

Bu karşılaştırma birkaç önemli noktayı ortaya koyuyor. Birincisi, tek bir sihirli çözüm yaklaşımı yok. Sürece özgü yapay zeka çözümleri (Belge Zekası gibi), tam süreç otomasyonu (Hollandalı sigorta şirketi gibi), işletme çapında veri stratejileri (Allianz) ve temel araştırmalar (Zürih) hepsi geçerli ve farklı ekonomik zorluklara çözüm sunuyor. İkincisi, uygulama hızı kritik bir rekabet faktörüdür. Yıllar değil, aylar içinde uygulanabilen bir sistem ekonomik avantajlar sunar. Üçüncüsü, mevcut sistemlerle entegrasyon çok önemlidir. Yapay zekayı izole bir proje olarak ele alan sigorta şirketlerinin başarısı sınırlıdır. Yapay zekayı mevcut teknoloji altyapılarına entegre edenler daha etkili bir şekilde ölçeklenir.

İçin uygun:

• Blueprint Yaklaşımıyla Yönetilen Yapay Zeka Kurumsal Çözümleri: Endüstriyel Yapay Zeka Entegrasyonunda Paradigma Değişimi

Gelecekteki gelişim yolları ve potansiyel aksaklıklar

Şimdiye kadar yapılan analizlere dayanarak, olası birkaç gelişim yolu özetlenebilir.

En olası senaryo, sigorta sektörünün kademeli olarak parçalanmasıdır. Allianz, Munich Re ve Zurich gibi kaynaklara sahip büyük oyuncular, yapay zeka ve veri entegrasyonunu başarıyla ölçeklendirecek ve böylece rekabet avantajlarını pekiştireceklerdir. Ayrıca, uyumluluk için gerekli kaynaklara sahip oldukları için düzenleyici denetim altında yenilikçi kalmaya devam edeceklerdir. Orta ve küçük ölçekli sigorta şirketleri bir ikilemle karşı karşıya kalacaklardır: ya yapay zekaya ve modernizasyona büyük yatırımlar yapacaklar (bu da kısa vadede karlılıklarını azaltacaktır) ya da teknolojik olarak geride kalıp pazar paylarını kaybedeceklerdir. Birçoğu dış kaynak kullanımını veya yapay zeka platformlarıyla (örneğin yönetilen yapay zeka çözümleri sağlayıcıları) stratejik ortaklıkları tercih edecektir. Bu, en büyük sigorta şirketlerinin en iyi yapay zeka yeteneklerini çekmesine, daha küçük sigorta şirketlerinin ise dağıtımcılara yönelmesine veya niş stratejiler izlemesine yol açabilir.

İkinci olası senaryo ise, temelde yapay zeka ve veri analitiğine dayalı yeni sigorta modellerinin ortaya çıkmasıdır. Yeni InsurTech şirketleri veya sigorta sektörüne giren teknoloji şirketleri (tıpkı Google'ın sigorta sektöründeki gibi), daha az teknik borca ​​sahip olup yapay zekayı mimarilerine sıfırdan entegre edebiliyorlar. Niş dikey pazarlara hızla hakim olabilirler. Bu durum, yerleşik sigorta şirketlerini yalnızca mevcut süreçlerini optimize etmekle kalmayıp, iş modellerini de yeniden düşünmeye zorluyor. Zurich bunu fark etmiş ve yeni iş modelleri üzerine araştırmalara yatırım yapmaktadır.

Üçüncü bir senaryo ise yapay zekâ standartlarının aşamalı olarak düzenlenmesi ve resmileştirilmesidir. Mevcut AB Yapay Zekâ Yasası sadece bir başlangıçtır. Açıklanabilirlik, önyargı minimizasyonu veya yapay zekâ sistemlerinin güvenilirliği ile ilgili olarak daha fazla düzenlemenin gelmesi beklenmektedir. Bu durum, yalnızca gerçek güvenlik ve uyumluluk sertifikalarına sahip, uzmanlaşmış ve yüksek düzeyde düzenlenmiş yapay zekâ çözüm sağlayıcılarının başarılı olacağı bir duruma yol açabilir. Teknoloji devlerinin genel yapay zekâ araçları, sigorta gibi düzenlemeye tabi sektörler için yetersiz kalabilir.

Dördüncü bir senaryo, daha az olası ancak imkansız olmayan bir durum, iş kayıpları veya ayrımcılık hakkındaki kamuoyu tartışmalarıyla tetiklenen, sigortacılıkta yapay zekâ otomasyonuna karşı bir tepkidir. Bu, belirli bağlamlarda yapay zekâyı sınırlamak veya yasaklamak için siyasi baskıya yol açabilir. Bununla birlikte, ekonomik faydaları çok büyük olduğu için bu olasılık düşüktür.

Bu süreçleri alt üst edebilecek potansiyel aksaklıklar:

1. Büyük bir sigorta şirketinde yaşanan devasa veri ihlali, yapay zeka sistemlerine olan güveni temelden zedeledi.
2. Yüksek riskli durumlarda (Amazon işe alım skandalı gibi, ancak sigorta sektöründe) yapay zeka sistemlerinin ayrımcı etkilerinin gösterilmesi, düzenleyici bir tepkiye yol açtı.
3. Sigorta modellerini daha da dönüştürecek olan ajan tabanlı yapay zeka veya otonom yapay zeka karar sistemlerinde çığır açan gelişmeler.
4. İklim değişikliğinin ve yapay zekâ yoluyla risk değerlendirmesinin iyileştirilmesinin birleşik etkileri, büyük piyasa bozulmalarına yol açmaktadır (örneğin, yapay zekâ belirli bölgelerin daha önce sanıldığından çok daha riskli olduğunu fark ettiğinde).

Stratejik çıkarımlar: Koordineli bir dönüşüme duyulan ihtiyaç

Ampirik analiz net bir tablo ortaya koyuyor: Yönetilen yapay zeka çözümleri sigorta şirketleri için isteğe bağlı değil, olmazsa olmazdır. Mevcut verimsizlikler o kadar büyük, rekabetçi güçler o kadar güçlü ve düzenleyici gereklilikler o kadar açık ki, hareketsiz kalmak rakiplere rekabet avantajı vermekle eşdeğerdir.

Politika yapıcılar için bu, düzenleyici çerçevenin (AB Yapay Zeka Yasası, GDPR, ulusal sigorta yasaları) güçlendirilmesi, ancak aynı zamanda küçük sigorta şirketlerine yönelik pratik desteklerle birleştirilmesi gerektiği anlamına gelir. Destek olmadan, büyük sigorta şirketlerinin yenilikçi kalacağı ve küçük sigorta şirketlerini ya satın almaya ya da piyasadan çıkmaya zorlayacağı iki kademeli bir sigorta sektörü ortaya çıkabilir.

Sigorta yöneticileri için stratejik sonuçlar açık. Bireysel yapay zeka projelerini denemek yeterli değil. Sigortacılar şunları yapmalı:

1. Veriyi kritik bir varlık olarak ele alan, şirket genelinde geçerli bir veri stratejisi geliştirin.
2. Eski sistemleri aşamalı olarak kaldırın veya modernize edin, sürekli yama yüklemekle yetinmeyin.
3. Yapay zekâ, izole bir proje olarak değil, operasyonel mimarinin ayrılmaz bir bileşeni olarak görülmelidir.
4. Yönetişim ve uyumluluk süreçlerini proje uygulamasına en başından itibaren entegre edin, sonradan akla gelen bir unsur olarak değil.
5. Stratejik kararlar almak: Kendi yapay zeka çözümlerinizi geliştirmek ne zaman mantıklı, ne zaman yönetilen yapay zeka çözümleri sağlayıcısı doğru seçimdir?

Yatırımcılar ve paydaşlar için temel çıkarım şudur: Bu dönüşümü başarıyla yöneten sigorta şirketleri rekabet avantajı, daha yüksek karlılık (dolandırıcılığın azaltılması, maliyet verimliliği ve fiyatlandırma doğruluğunun iyileştirilmesi yoluyla) ve daha güçlü müşteri ilişkileri bekleyebilirler. Bunu başaramayan sigorta şirketleri ise giderek daha rekabetçi ve düzenleyici bir ortamda önemlerini kaybedeceklerdir.

Bu analizin temel tezi, yapay zekanın teknolojik bir seçenek değil, önümüzdeki on yılda sigorta şirketlerinin varlığını belirleyecek stratejik bir zorunluluk olduğudur. Yönetişime uygun şekilde yapılandırılmış ve entegre edilmiş yönetilen yapay zeka çözümleri, bu zorunluluğu gerçeğe dönüştürecek ekonomik araçtır.

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Benimle wolfenstein ∂ xpert.digital veya

Beni +49 89 674 804 (Münih) ara

LinkedIn
 

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki küresel sektör ve iş uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi