Dünya yapay zeka merkezli bir yöne doğru ilerlerken; sürücüsüz araçlar, drone’lar, nesnelerin interneti, öğrenen makineler ve derin öğrenme tüm endüstrilerin geleceğini belirliyor. Bu gelişmelerden sigorta sektörü de had safhada etkileniyor ve etkilenmeye devam edecek gibi görünüyor.
Dijital teknolojiler sayesinde tüm sigorta süreçleri hızla değişirken, sigortacılar bildikleri ürünü satmaya odaklanmak yerine, müşterinin ihtiyacı olan özelleştirilmiş ürün ve hizmetleri tespit etmek zorunda kalacak. Hasar süreci geleneksel yöntem olan “tespit edip onarmak”tan, “tahmin edip önleme”ye doğru evrilecek. Global yönetim ve danışmanlık şirketi McKinsey’in 2030 yılı öngörülerine göre, dijital teknolojiler sigortacılar için kriz ve fırsatları bir arada barındırıyor.
McKinsey’in son araştırması, 2030 yılının müşterisi “Scott”ın gözünden sigorta deneyimini anlatıyor. Yaşadığı şehrin uzak bir yerindeki bir buluşma için dijital asistanı Scott’a bir sürücüsüz araç ayarlıyor. Scott o gün arabayı kendisi kullanmak istiyor ve aracı aktif moduna getiriyor.
Aracı kullanmaya başlamadan önce sürücünün dijital asistanı rotayı belirleyip mobil sigortacıya gönderiyor. Mobil sigortacı ise kaza ihtimalinin daha düşük olduğu alternatif bir rota öneriyor. Aynı zamanda bu rotanın sigortalının aylık primini düşüreceği de belirtiliyor. Dijital asistan, Scott’ın seçimine göre sigorta priminin yüzde 4 ile 8 arasında artacağını ona bildiriyor. Asistan aynı zamanda hayat sigortası konusunda da uyarıda bulunuyor. “Yaşantına göre öde” sistemine göre sürücünün hayat sigortası primi de o çeyrekte yüzde 2 oranında artış gösteriyor. Tercihini değiştirmezse bu ek miktarlar otomatik olarak banka hesabından çekiliyor.
Scott arabayı park ederken trafik tabelalarından birine hafifçe çarpıyor. Araç durur durmaz otomatik tespit sistemi hasarın büyüklüğünü belirliyor. Scott’ın kişisel asistanı ondan arabanın hasarlı bölgesini ve çevresinin fotoğraflarını çekmesini istiyor. Scott fotoğrafları çekip yerine oturana kadar geçen sürede aracın dijital göstergesi hasarın kabul edildiğini ve bir drone’un ekspertiz için yola çıktığını ona bildiriyor. İkame araç geldikten sonra kaza yapan araç eğer hareket edebiliyorsa, tamir edileceği en yakın servise kendisi gidiyor.
Çalışmayı yürüten Mc Kinsey’in uzmanları Ramnath Balasubramanian, Ari Libarikian ve Doug McElhaney’e göre bu senaryonun gerçekleşmesi için çok da uzak bir geleceği beklemek gerekmeyecek. Bu tip hikayeler sigortacılığın her türlü branşında önümüzdeki on yılda sık sık duyulacak.
Aslında yukarda anlatılanların gerçekleşmesi için gereken teknoloji halihazırda mevcut. Derin öğrenme teknikleri sayesinde yapay zeka, insanın akıl yürütmesini, öğrenmesini ve problem çözme yeteneğini taklit edebilme potansiyeline sahip oluyor. Bu potansiyel sayesinde sigortacılığın teşhis/onarım modelinden, tahmin edip önleme fazına geçmesi bekleniyor. Bu evrimle birlikte sigortacılığın tüm süreçleri dönüşüme uğrayacak. Değişimin hızı, sektörün müşterilerle birlikte tüm bileşenlerinin ileri teknolojiye adapte olma süresini kısaltacak. Çünkü müşteri memnuniyeti sağlayan dijital teknolojiler, verimliliği arttırıp masrafları bugünkünden de çok azaltacak.
Yeni döneme uygun şirket kültürü
McKinsey’in uzmanları, yapay zekanın sigorta endüstrisiyle her geçen gün daha sıkı entegre olduğunu, sigortacıların da değişen iş şartlarına göre pozisyon almaları gerektiğini vurguluyor. Uzmanlara göre, sigorta yöneticileri bu değişimi tetikleyen faktörleri anlamalı ve yapay zekanın hasar, dağıtım, underwriting ve fiyatlamayı nasıl yeniden şekillendirdiğinin kavramalılar. Bununla birlikte şimdiden şirketlerinin yeni teknolojilere uygun yetenekler kazanmaya başlamasını sağlamalılar. Ayrıca sigorta endüstrisinin geleceğinde de başarılı birer oyuncu olmak için bu yönde bir şirket perspektifi ve kültürü yaratmalılar.
Sigortacılığı şekillendiren dört yapay zeka trendi
Yapay zeka teknolojileri halihazırda işimizde, arabamızda, evimizde kullandığımız teknolojiler. Yapay zekayla sıkı bir biçimde bağlı dört teknoloji trendinin ise önümüzdeki on yılda sigorta endüstrisine yön vermesi bekleniyor:
Bağlantılı cihazlar ve verilerin hızla yayılması
Sensörlü cihazlar birçok endüstride şu anda da mevcut fakat ilerleyen yıllarda farklı cihazlarla bağlantı oranlarında büyük bir artış görülecek. Mevcut bağlantılı cihazlar çok hızla gelişirken; giysi, gözlük, ev/mutfak aleti, tıbbi araç ve ayakkabı gibi bağlantı kurulabilecek birçok eşya ortaya çıkacak. Bu gelişmeler, şirketlerin müşterilerini daha derinlemesine tanımalarına olanak sağlayacak. Böylece hem yeni ürün kategorileri ortaya çıkacak hem de kişisel fiyatlama ve gerçek zamanlı hizmet sunumu hızla artacak. Örneğin aktüeryal veri tabanıyla bağlantılı bir giyilebilir teknoloji sayesinde müşterilerin kişisel riskleri günlük aktivitelerine dayanarak hesaplanabilecek. Ayrıca bu yolla, karşılaşılabilecek risklerin ihtimal ve şiddeti de tahmin edilebilecek.
Robotların yaygınlaşması
Robotik alanında günümüzde de birçok heyecan verici başarı elde edilmiş durumda. McKinsey uzmanlarına göre, bu teknoloji, insanların çevreleriyle etkileşimini değiştirmeye devam edecek. Üç boyutlu baskı tekniği, ticari sigorta ürünlerini gelecekte radikal biçimde şekillendirecek. 2025 yılına kadar üç boyutlu baskı ile yapılmış binalar ciddi bir şekilde artacak ve sigortacıların risk değerlemesi de radikal biçimde değişecek. Bunun yanı sıra otonom drone’lar, sürücüsüz araçlar, otonom tarım aletleri ve cerrahi robotlar önümüzdeki on yılda ticari olarak büyük bir yaygınlık kazanacak. 2030 yılına kadar sürücüsüz araçların oranı %25’i bulacak. Bunlarla birlikte sigortacılar da artan robotik uygulamaların risk havuzunu nasıl değiştireceğini, müşteri beklentilerini nasıl etkileyeceğini anlamak ve ona göre yeni ürün ve kanallar ortaya çıkarmak zorunda kalacak.
Açık kaynak ve veri ekosistemi
Verinin geçmişte hiç olmadığı kadar arttığı günümüzde, açık kaynak sözleşmeleri, verinin sektörler arasında paylaşılıp kullanılabilmesini sağlıyor. Çeşitli kamu ve özel kuruluşlar, bir düzenleyici otorite ve siber güvenlik çerçevesi altında farklı kullanım amaçlarıyla veri paylaşım ekosistemleri kuruyor. Örneğin, giyilebilir teknolojiler sayesinde veri direkt olarak sigortacıya aktarılabiliyor. Ya da bağlantılı ev ve otomobil verileri Amazon, Apple, Google ve farklı kişisel cihaz üreticileri tarafından kullanılabiliyor.
Bilişsel (Cognitive) teknolojilerdeki gelişmeler
Şu anda öncelikle görüntü, ses ve yapılandırılmamış yazı süreçlerinde kullanılan derin öğrenme teknolojileri, ileride evrimleşerek çok daha geniş ölçekli uygulamalarda kullanılabilecek. Bu bilişsel teknolojiler, sigorta ürünleri tarafından insan davranışlarına bağlı olarak üretilen inanılmaz büyüklük ve karmaşıklıktaki veri akışlarının işlenmesi için standart yaklaşım haline gelecek. Bu tür ileri teknolojilerin ticari hayatta kullanılmasının artmasıyla birlikte, sigortacılar, sürekli öğrenerek çevrelerindeki dünyaya adapte olan modellere erişebilecek. Böylece değişen risk ve davranışlara cevap vermek için gerçek zamanlı ürün ve teknikler geliştirilebilecek.
2030’da sigortacılık alanlarındaki durum
Yapay zeka ve onunla bağlantılı teknolojiler dağıtımdan fiyatlama ve underwritinge kadar sigortacılığın tüm alanlarında sismik bir etkiye sahip olacak. Dijital teknolojiler ve data bugün de neredeyse poliçelerin gerçek zamanlı fiyatlama ve satın alınmasıyla birlikte dağıtım ve underwritingi etkiliyor. Sigortanın 2030’da nasıl olacağına dair MCKinsey’nin yaptığı detaylı inceleme, sigortacılıktaki çarpıcı değişikliklerin bugünden tahmin edilebilmesini sağlamayı hedefliyor:
Dağıtım
Sigorta satın alma deneyimi, günümüzde hem satın alanın hem de satıcının işe daha az müdahale ettiği, eskiye göre hızlı bir işleme dönüşmüş durumda. Sigortacı tarafında, insan davranışından risk profilleri oluşturan yapay zeka algoritmaları sayesinde, poliçeleştirme süresi dakikalara, hatta saniyelere kadar iniyor. Günümüzde oto ve konut sigortalarında anlık teklif verme yeteneği gelişme kaydediyor. Ancak yakın gelecekte telematik ve nesnelerin internetinin fiyatlandırma algoritmalarını olgunlaştırması sayesinde çok geniş kitlelere anında poliçe kesebilecek seviyeye gelinecek.
Hayat tarafına bakılacak olursa, birçok şirket basitleştirilmiş ürünlere yöneliyor ve üstelik bazıları sadece sağlıklı müşterileri seçme eğilimi gösteriyor. Ancak yapay zekanın hayat sigortası underwriting’inin içine nüfuz etmesiyle birlikte, çok daha sofistike ürünler görülecek.
Akıllı sözleşmeler müşterinin hesabından hiç beklemeden blok zinciriyle ödemeyi gerçekleştirecek. Bu arada sözleşme süreci ve ödeme onayının ortadan kaldırılmasıyla şirket açısından müşterinin satın alma maliyeti de düşmüş olacak. Ticari sigortalarda da süreç drone’lar, nesnelerin interneti ve yapay zeka kullanımıyla birlikte kısalacak.
Dinamik ve kullandığın kadar öde temelli sigorta ürünleri yaygınlaşacak ve bu sigorta ürünleri tüketici davranışlarına göre yeni fırsatlar sunacak. Satın alındıktan 1 yıl sonra yenilenen geleneksel ürünler, bireylerin davranışsal modelleri doğrultusunda değişecek. Bunun da ötesinde telefon pili sigortası, uçak gecikmesi sigortası, ev aletleri sigortası gibi mikro ürünler oluşacak. Bu sayede müşterilerin özel ihtiyaçları, sigorta şirketlerinin bireyselleştirilmiş ürün sepetlerinden karşılaştırmalı seçeneklerle anında karşılanabilecek. Araçlarda kullandığın kadar öde ya da evlerde Airbnb gibi varlık paylaşımı sisteminin artmasıyla birlikte “Kullanım bazlı sigorta” yaygın haline geliyor. Bu yüzden sadece bu alanlarda hizmet veren bazı insurtechler halihazırda faaliyet yürütmeye başladı bile.
2030’a kadar sigorta acentelerinin rolü de hızla değişecek. Aktif acentelerin bir kısmının emekli olması ve diğerlerinin verimliliği arttırmak için teknoloji odaklı iş yapmaya başlamalarıyla acente sayısında düşüş yaşanacak. Süreci kolaylaştıran müşteri danışmanı gibi rollere sahip olacak acenteler, müşterileri için en uygun çözümleri bulmak için yapay zekalı asistanlar kullanacak. Bu asistanlar, büyük sigortalı portföyüne sahip acentelere müşterileriyle çok daha kısa sürede etkili iletişim kurma ve özelleştirilmiş hizmet sunma imkanı tanıyacak.
Underwriting ve fiyatlama
2030 yılına kadar özellikle bireysel ve nispeten küçük işlerde otomatik olmayan underwriting yapılmayacak. Ağırlıklı olarak öğrenen makineler ve derin öğrenme modellerine dayanacak underwriting süreçleri birkaç saniye içinde tamamlanacak. Dijital cihazlardan sigorta şirketleri, reasürör ve dağıtım kanalları tarafından toplanan bilgiler veri depolarına aktarılacak. Bu veriler fiyatlama yapılırken sigortalının risk profili ve ihtiyacına göre teklif verme imkanı sağlayacak.
Fiyat, tüketicinin karar verme aşamasındaki merkezi konumunu korumaya devam edecek. Ancak, sadece fiyat üzerinde yapılan rekabet, yapılacak inovatif çalışmalarla azaltılacak. Bazı branşlarda fiyat rekabeti yoğunlaşıp kâr marjı azalırken, farklılaşmış özgün ürünlerde rekabet ve kâr marjı daha geniş olacak. Değişimi yakalayanlar için fiyatlamada hızlı inovasyon yaşanacak. Kullanıma ve dinamik risk değerlemesine dayanan fiyatlama, tüketicilerin kendi davranışlarının sigorta fiyatını ve içeriğini nasıl değiştirdiğini görmelerine neden olacak. Bu sayede sigortalılar da riski azaltıcı davranış biçimlerini tercih edecek.
Hasar
Hasar süreçleri 2030’da da temel fonksiyonlardan biri olmaya devam edecek ancak hasar servisinde çalışan sayısı yüzde 70 ile 90 arasında azalacak. İleri hasar algoritmaları, hasar sürecinde daha doğru ve etkili sonuçlar alınmasını sağlayacak.
Küçük ve bireysel hasar süreçleri büyük ölçüde otomatik hale gelecek ve hasarların onarılması günlerden saatlere, hatta dakikalara kadar inecek. Nesnelerin interneti ile sensör ve drone’lar geleneksel hasar tespit metotlarının yerini alacak. Hasar sırası ve tamir servisleri, hasar gerçekleşince otomatik olarak uyarılıp organize olacak. Örneğin, bir kaza sonrasında sürücü aracın videosunu çekecek ve bu video hasarı belirleyip yaklaşık hasarı tespit edecek. Sürücüsüz araçlar hafif hasarlarda direkt servise giderken, araçtaki sürücü ve yolcuları almaya bir başka sürücüsüz araç gelecek.
Evlerde ise su basması ve sıcaklık artışı gibi risk faktörlerini tespit etmek için nesnelerin internetinden faydalanılacak. Ev sahibi ya da kiracı tehlike artmadan proaktif bir şekilde uyarılacak.
Otomatik müşteri hizmeti uygulamaları ses ve metinden öğrenen sistemlerle hasar, suiistimal, sağlık hizmeti, poliçe ve onarım servisleri ara yüzlerini yönetecek. Birçok hasarın çözüme kavuşturulması için günler ya da haftalar değil, dakikalar yeterli olacak. Geleneksel hasar yönetimi ise siber riskler gibi yeni teknolojik riskler, kompleks ve sıra dışı hasarlar, itiraz edilen hasarlar gibi noktalara odaklanacak.
Hasar organizasyonları hasarı gözlemleme, önleme veya azaltmaya odaklanacak. Sigortalılar hasar araştırması, bakım veya onarımla ilgili müdahaleler için gerçek zamanlı mesajlar alacaklar. Geniş ölçekli afet hasarları için ev, işyeri ve araçlar nesnelerin interneti, telematik ve mobil telefon verileri kullanılarak gerçek zamanlı olarak gözlemleyecek. Mobil telefonların ve güç kaynaklarının kesildiği durumlarda ise uydu, ağ bağlantılı dronelar veya meteoroloji servislerinden veri toplanarak hasar tespiti yapılacak. Bu sistemin halihazırda birçok sigorta şirketi tarafından denemeleri yapıldı ve acil durumlarda doğru tahminde bulunmaya yarayacak uygun bilgilere ulaşıldığı görüldü. Bunlardan çıkan detaylı sonuçlar daha hızlı ödeme için otomatik olarak reasürans şirketlerine aktarılacak.
kutu
Yapay zeka; öğrenen makineler ve derin öğrenme yoluyla iş dünyasının ve müşterilerin ihtiyaç ve beklentilerinin daha hızlı karşılanmasını sağlıyor. Aslında yapay zeka 1950’lerden bu yana endüstride kullanılıyor. Öğrenen makineler 1980’de, derin öğrenme ise 2010’dan sonra devreye giriyor.
