Yapay Zekanın Sigortacılığın Geleceği Üzerindeki Etkisi

Alan Turing (1912-1954) daha 1940'ların başlarında, yapay zekâ¹ (AI) ile orijinal zekâ arasındaki farkın bitmek bilmeyen bir tartışma olacağını anlamış ve bir makinenin düşünüp düşünemeyeceğini sormanın yanlış soru olduğunu fark etmişti. Aslında doğru soru: "Makineler, düşünen varlıklar olarak bizim yapabileceğimizi yapabilir mi?" olabilir. Eğer cevap evet ise, yapay zekâ ve orijinal zekâ arasındaki ayrım özünde anlamsız olmuyor mu?

Dünyanın en iyi GO oyuncusu Ke Jie, Mayıs 2017'de, Google DeepMind tarafından geliştirilen bir yapay zekâ bilgisayar programı olan AlphaGo tarafından üst üste üç kez mağlup edildi. Aslında hiç kimse böyle bir durumun mümkün olabileceğini beklemiyordu bile. AlphaGo'nun başarısı, teknolojik açıdan bugüne kadarki en etkileyici başarılardan biri olsa da son dönemlerde benzer derecede şaşırtıcı başka gelişmeler de oldu.

¹ Yapay zekâ, verileri analiz ederek veya modelleyerek insan deneyimlerini taklit edebilen ve topladığı verileri kullanarak yenilemeli olarak insan müdahalesi olmadan kendini geliştirebilen bilgisayar yazılımlarıdır.

Santa Cruz'daki Kaliforniya Üniversitesi'nden Prof. David Cope, geliştirdiği yapay zekâ destekli müzik besteleme uygulaması EMI (Experiments in Musical Intelligence) sayesinde, birçok klasik müzik eleştirmenini yeni bir Vivaldi bestesi bulduğuna inandırmayı başardı. David Cope, kendi geliştirdiği EMI yapay zekâ algoritması ile, Vivaldi, Mozart veya Bach bestelerine çok benzer 11.000'den fazla beste yarattı.

İlgilenenlerin David Cope'un Youtube kanalından bu besteleri dinleyebilirler.

David Cope'un çalışmalarına benzer başka bir çalışma da Avrupa'da gerçekleştirildi. Geliştirilen bir yapay zekâ uygulaması, Hollandalı ünlü ressam Rembrandt'ın mevcut çalışmalarının analizine dayanarak, yanda görülen sahte Rembrandt tablosunu yapmayı öğrendi. Yapay zekâ uygulaması, yaptığı bu resim ile sanat eleştirmenlerini belki kandıramayacak ama birçok sanatsever bu resmin bir Rembrandt eseri olduğuna inanacaktır.

Bu verilen örneklerin amacı, yapay zekânın en azından bu örneklerdeki alanlarda Turing testini geçtiğini göstermektir. Son yıllarda bilgisayar hesaplama gücünde ve iletişim hızında yaşanan logaritmik artış, yapay zekâ kullanım alanının yukarıda örneklendirilen akademik çalışmaların çok daha ötesine geçmesini ve kişilerin günlük yaşantıları içinde, başta akıllı telefonlar olmak üzere birçok alanda kullanılmasını da sağladı.

Yapay zekâ teknolojisinin kurum içinde etkin bir şekilde kullanılması ve tüm tarafların aynı hedefe koşması için, öncelikle yapay zekâ stratejisinin hazırlanması gerekmektedir. Başarılı bir yapay zekâ stratejisinin özü, farklı kullanım durumlarının ilgili paydaşlar tarafından iyi bir şekilde anlaşılmasını ve yapay zekânın işinize en iyi nasıl yardımcı olabileceğini belirlemektir. Bu nedenle zorluklarla üstesinden gelebilecek basit, yinelemesi kolay bir yaklaşım benimsenmesi önemlidir.

Sigortacılık sektörü için bakarsak, strateji belirlenecek olası yapay zekâ kullanım alanları şunlar olabilir.

Yapay zekâ alanında yaşanan bu hızlı teknolojik ilerleme, başta finans sektörü olmak üzere pek çok sektörde önemli farklar yarattı. Yapay zekânın olayları yorumlama, kararları destekleme, otomatikleştirme ve eylemler gerçekleştirebilme yetenekleri müşteri deneyimi, e-ticaret ve veri işleme olmak üzere pek çok alanda yapılan çalışmaların önünü açtı. Geride bıraktığımız bu son 4-5 yılda, şirketlerin çok sayıda yapay zekâ deneme çalışmaları yaptığına tanık olduk. Bu sayede hem tedarikçiler hem de iş dünyasında yapay zekâ konusunda deneyimli uzmanlar yetişmiş oldu. Geçtiğimiz dönemi şirketler için öğrenme ve konuyu algılama zamanı olarak nitelendirebiliriz.

Yapay zekâ destekli doğal dil işleme sistemleri, sanal asistanlar veya kısaca chatbotlar her sektörde en yaygın kullanım alanı olan ilk yapay zekâ uygulaması oldu. Sohbet robotları gelişmeye başladıkça, popülerlikleri ve mobil telefonlar dahil her yerde bulunmaları, beraberinde bazı eksiklikleri de ortaya çıkardı. İlk etapta kullanıcılara gerçek yapay zekâ yeteneklerinden yoksun, komut dosyası ve robotik kullanıcı deneyimleri sunuldu. Bu kural tabanlı geleneksel sohbet robotları, basit nitelikli sık sorulan sorular içeriği için kabul edilebilir şekilde çalıştı. Ancak yapay zekâ mühendisleri tarafından manuel eğitimesi ve bu eğitimin sürekli olarak yapılması gerekiyordu.

Google, IBM, Microsoft ve Apple gibi dev teknoloji şirketlerinin doğal dil işleme konusunda milyarlarca dolar yatırım yapmaya devam etmeleri sayesinde akıllı sanal asistanlar öncelikle İngilizce'de gerçek bir sanal asistan yetkinliğine kavuştular, daha sonra da Türkçe yi ve diğer dilleri de öğrendiler.

Doğal dil işleme alanında yaşanan gelişmelerin en çarpıcı örneği ise OpenAI. 2015 yılında, Elon Musk ve Sam Altman tarafından kâr amacı olmayan bir kuruluş olarak kurulan OpenAI, yapay zekâyı bir bütün olarak insanlığa fayda sağlayacak şekilde geliştirmeyi ve yönlendirmeyi amaçlamaktadır. OpenAI tarafından, derin öğrenme tekniği ile insan benzeri metinler üretmek için geliştirilen GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer) modeli, tam 175 milyar parametreden oluşuyor. GPT3, Haziran 2020 yılında beta kullanıma açıldığında en yakın rakibi olan Microsoft doğal dil işleme sisteminde sadece 17 milyon parametre vardı. GPT-3'ü eğitmek için tüm Wikipedia (3 milyar Token) bilgileri, bugüne kadar basılmış ve dijitalleştirilmiş tüm kitaplar (77 milyar Token) ve geri kalan tüm internet (429 milyar Token) bilgileri kullanıldı. Neticede artık bir yazarın üslubunda yazılar üretebilir duruma geldi. Bir yazardan birkaç dize verdiğinizde GPT-3 yazıyı yazarın tarzında daha önce hiç yazılmamış şekilde devam ettirebiliyor.

Örnek olması açısından OpenAI sayfasına kaydoldum ve Nazım Hikmet'in ünlü şiirlerinden Gözlerine Bakarken'in koyu renkle işaretlenen ilk 7 satırını GPT-3'e girdim. GPT-3'ün ürettiği şiirin devamını yanda görebilirsiniz.

Yapay zekâ alanında yaşanan bu heyecanlı gelişmelerin sigorta sektöründe de yakından takip edildiğini gözlemliyoruz. Büyük sigorta şirketlerinin, müşteri deneyimine değer katacak çözümler ararken, sanal asistan çözümlerini ve robotik süreç otomasyon yöntemlerini kullanımı hızla artmaktadır. Sigortacılık sektörünün dijital yetenekleri olgunlaşırken, büyük yatırımların temel sigortacılık uygulamalarının modernizasyonuna ve mevcut iş süreçlerini daha iyi ve yalın bir şekilde yürütmeye harcandığı ve sigorta sektörünün teknoloji odaklı bir dönüşümün eşiğinde olduğu görülmektedir.

Sigortacılık, yapay zekâ ve diğer teknoloji alanlarında yaşanan bu hızlı değişimin ivmesi ve InsurTechlerin katalizör etkisiyle, tarihinde hiç görülmemiş bir değişime zorlanmaktadır. 2020 yılında ana gündemimiz haline gelen Covid-19 salgını da bu hızlı değişimin öncüsü olmuş, tüm sektörlerde değişim ve dijitalleşmenin hızlanmasını sağlamıştır. Bu hızlı değişimde sigorta sektörünün en önemli enstrümanı sahip olduğu verilerdir. Bu nedenle veri uzmanlığı oluşturmak ve verinin bilgiye dönüştürülmesi her şeyden önemlidir. Sigortacılık sektöründe de yapay zekâ destekli ileri analitik modellerin kullanılması, verinin içinde saklı olan gizli anlamların çıkartılması ve yapısal olmayan verinin bilgiye dönüştürülmesi, veri mühendisleri ve veri bilimcileri yetiştirmek, veri uzmanlığını tüm iş kollarına yaygınlaştırmak artık kaçınılmazdır. Şirket genelinde gelişmiş veri anlayışı ve kullanımı sağlanması sigorta şirketlerinin karar verme süreçlerini hızlandırmak, müşteri iletişimini kişiselleştirmek ve süreçleri düzene koymak için imkân yaratacaktır. Bunları yapabilmek için, yapay zekâ destekli ve gerçek zamanlı tahmine dayalı modellerin etkin bir şekilde kullanılması gerekmektedir. Nitekim bugüne kadar süregelen, ileri analitik yöntemlerin sadece sigorta suiistimallerinde ve aktüerya birimlerinde kullanılması dönemi artık sona ermiştir.

Sigorta sektörünün teknoloji odaklı yıkıcı bir değişimin eşiğinde olduğunun söylenmesi, elbette dolaylı etkiler de göz önüne alınarak dile getirilmektedir. Yapay zekâ alanında yaşanan gelişmeler otomobil endüstrisini de yeniden şekillendirmektedir. Büyük teknoloji devleri ve otomobil şirketleri dahil 250'den fazla firmanın otonom araçlar üzerinde çalışmalar yaptığı ve 2030 yılına gelindiğinde dünyadaki her 10 araçtan 1 tanesinin otonom araç olacağı tahmin edilmektedir. Otonom araçların piyasaya çıkmasıyla birlikte, robot taksilerin de hızla yaygınlaşacağı ve araç sahiplik yapısının kökten değişeceği tahmin edilmektedir. Artık araç sahibi olmak yerine kolaylıkla erişilebilen robot taksilerin kullanılması veya kiralanması yaygın olarak tercih edilecektir.

Ülkemizdeki hayat-dışı sigorta sektörü prim üretiminin yaklaşık %50'si oto sigortaları branşından gelmektedir. 2030 yılına geldiğimizde, otonom araçların klasik ürünler ile sigortalanmasını beklemek, gerçekleşmeyecek bir hayal olabilir.

2030 yılına kadar sigorta sektöründe yaşanması beklenen evrimde sigorta, mevcut "hasarı tespit etme ve onarma" durumundan "tahmin etme ve önleme"ye geçecek ve bu süreçte sigortacılık her yönüyle tamamen değişecektir. Acenteler, brokerler, müşteriler, sigortacılar ve tedarikçiler karar verme ve üretkenliği geliştirmek, maliyetleri düşürmek ve müşteri deneyimini optimize etmek için gelişmiş teknolojileri kullanma konusunda daha becerikli hale geldikçe, değişimin hızı da artacaktır.

Bankalar ve sigorta şirketleri, Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) teknolojilerini son 4 yıldır etkin bir şekilde ülkemizde de kullanmaya başlamışlardır. Eski ve modernizasyon ihtiyacı olan verimsiz uygulama silolarından verilerin alınması, işlenmesi ve başka bir uygulamaya girilmesi gibi işlemler robotlar tarafından çok kolaylıkla gerçekleştirilmektedir. Eskiden insan gücüyle yapılması mümkün olmayan veya çok fazla kaynak gerektiren işlemler, bugün robotlar sayesinde kolaylıkla yapılabilir hale gelmiştir. RPA sayesinde şirketler daha çevik hale gelirken operasyonel maliyetlerini de azaltmaktadır. Günümüzde RPA uygulamalarının, yapay zekâ destekli ileri analitik modelleme yetenekleriyle desteklenerek daha karmaşık ve yorum gerektiren süreçlerde kullanılması için gerekli teknoloji hazır durumdadır.

"Üç boyutlu baskı" olarak bilinen üretim şeklinin endüstride hızla yaygınlaşması ve 2025 yılına geldiğimizde artık evlerde dahi kullanılır hale geleceği beklenmektedir. Endüstrideki bu üretim şeklinin değişmesi, ticari sigorta ürünlerini ve risk değerlendirme yöntemlerini yeniden şekillendirebilecektir.

Görüntü, ses ve yapısal olmayan verilerin işlenmesinde yoğun olarak kullanılan makine öğrenmesi veya derin öğrenme teknikleri, giyilebilir cihazlar, araçlar veya evlerdeki sensörler tarafından üretilen büyük verilerin işlenmesinde kullanılmaya başlanacak ve bu verilerin analiz edilme yetenekleri geliştikçe de kişilerin davranışlarına veya faaliyetlerine dayalı yeni sigorta ürünleri geliştirilebilecektir. Aynı zamanda altta yatan riskler veya davranışlardaki değişimler gerçek zamanlı olarak izlenebilecek ve hasarlar oluşmadan risk önleyici tedbirler uygulanabilecektir.

Teknolojide yaşanan bu değişim, son derece dinamik, kullanıma dayalı ve bireysel tüketicilerin davranışına göre uyarlanmış sigorta ürünlerinin çoğalmasını da beraberinde getirebilecektir. Kullanım bazlı ve kişiselleştirilmiş bu yeni ürünler, bireyin davranış kalıplarına sürekli olarak uyum sağladığından, sigorta "satın alma ve yıllık yenileme" modelinden, aylık abonelik modeline geçebilecektir. Üstelik ürünler, tüketicilerin kendi özel ihtiyaçlarına göre özelleştirebilecekleri telefon bataryası sigortası, uçuş gecikme sigortası, çamaşır makinesi sigortası gibi mikro teminatlara ayrılabilecektir. Böylece sigorta okuryazarlığı da yaygınlaşacak, kullanım bazlı sigorta ürünlerinin her alana yaygınlaşması da kaçınılmaz olacaktır.

InsurTechlere, 2019 yılına göre yaklaşık %12 artışla, 2020 yılında 7,1 milyar ABD doları yatırım yapıldı. Teknolojiyi çok etkin kullanan bu küçük girişimler, bugüne kadar girdikleri sigorta sektörü dahil her sektörde yıkıcı değişimlere neden oldular. Uzun yıllardır var olan sigorta şirketlerinin, kurumsal değerlerini ve kurum kültürünü koruyarak sigortacılığı çok iyi yürüten birer teknoloji şirketine dönüşmeleri de kaçınılmazdır.

Teknoloji alanında yaşadığımız hızlı değişim sigortacılık sektörünü tarihte hiç görülmemiş bir şekilde değişime zorlamaktadır. Sigorta sektöründe faaliyet gösteren küçük girişimler de bu değişime katalizör etkisi yapmaktadır. Artık sigorta şirketlerinin teknolojiyi çok iyi kullanması yeterli değildir. Sigorta şirketlerinin en az InsurTechler kadar teknoloji şirketine dönüşmesinin zamanı gelmiştir.

Anadolu Anonim Türk Sigorta Şirketi Mehmet ABACI Genel Müdür Yardımcısı