Son 5 yılda sigortacılık sektöründe yapay zekâ uygulamaları katlanarak arttı. Hasar yönetiminden risk değerlendirmesine, fiyatlandırmadan müşteri hizmetlerine kadar pek çok alanda algoritmalar kullanılıyor. Ancak bu gelişmeyle birlikte bir soru ortaya çıktı: Yapay zekâ, müşteri kararlarında yardımcı mı olacak mı, yoksa insan yargısının tamamen yerini mi alacak?
Bu soru sadece teknoloji tartışması değil. AB’nin Yapay Zekâ Yasası (AI Act) ve benzer düzenlemeler sigortacılara hayati bir sorumluluğu hatırlatıyor: Algoritmaların her kararı açıklanabilir ve sorgulanabilir olmalı. Bir müşteri, “Neden başvurum reddedildi?” diye veya “Neden benden bu prim alınıyor?” sorusuna yanıt alamazsa, en başarılı algoritma bile yasalara uymuş değildir. İçinde ‘kara kutu’ mantığı barındıran bir sistem, ne kadar iyi performans gösterse de, müşteri ve düzenleyicilerin güvenini kaybedecektir.
Algoritmanın doğru tahmin yapması doğru karar vermesi ile aynı değil!
Araştırmalar, sektörün büyük şirketlerinin hasar dosya tasnifi, sahtecilik tespiti ve ilk hasar kabulünde yapay zekâ kullandığını gösteriyor. Özellikle müşteri satın alma davranışını tahmin etmede ve sigorta riskini değerlendirmede algoritmaların kullanımı yaygın hale gelmiş. Bu alanlarda algoritmaların performansı çoğu zaman insanı geçiyor. Ama başarıyı ölçtüğümüz an dikkatli olmamız gerekir: Bir algoritmanın doğru tahmin yapması, doğru karar vermesiyle aynı şey değildir. Tahmin ve karar arasında önemli bir fark var. Birincisi istatistikseldir, ikincisi insan değerleriyle ilgilidir.
Hızlı işleme ve düşük hata oranı, sigortacılık gibi yüksek hacimli sektörlerde gerçekten değerli. Ama algoritmanın “doğru” dediği şey, müşteri için “adil” midir? Toplum için dengeli midir? İçinde önyargı gizli midir? OECD’nin 2024 raporunda vurgulanan sorular bunlar. Özellikle, Avrupa Sigorta Otoritesi (EIOPA), yapay zekâ kullanılan risk modellerinin, yaşlı müşteriler, belirli sosyal gruplar veya coğrafi bölgelere karşı sistematik ayrımcılık yapmamasını talep ediyor.
Gerçek dünyada, bu tür sorunlar ortaya çıkabilir ve çıkmıştır. Bir algoritma, geçmiş verilere dayanarak karar alırsa ve o veriler içinde tarihi ayrımcılıklar varsa, yeni ayrımcılıkları yeniden üretir. Bunu engellemenin yolu, algoritmanın kararlarını insan gözetimi altında tutmaktır. Verileri temizlemek, algoritma çıktılarını test etmek, müşteri şikâyetlerine hızlı yanıt vermek ve düzenli denetimler yapmak gerekir. Bu ayrıntılar, sistem kurma döneminde dikkate alınmazsa, sonrasında düzeltilmesi çok daha zor ve pahalı olur.
Doğru karar; adil, şeffaf ve temyiz edilebilir karardır
Sigortacılıkta doğru karar, sadece istatistiksel açıdan isabetli olmayan, aynı zamanda müşteri için adil, şeffaf ve temyiz edilebilir bir karardır. Birleşik Krallık’ın finansal denetçileri bu yıl yayımladığı rehberde, şirketten müşteri şikâyeti söz konusu olduğunda algoritmanın kararını aşabilecek insan temyiz mekanizması istiyor. Bu, teknoloji karşıtlığı değil, aksine, teknolojinin nerede faydalı olduğunu ve nerede insani yargıya ihtiyaç duyduğunu bilme gerekliliğidir.
Sektor liderlerinin önündeki gerçek zorluk budur. Yapay zekâyı işi hızlandırma ve verimlilik artırma aracı olarak görmek, süreci iyileştirmek, gri alanları tanımlamaya, “evet.” Ama onu karar vericiye dönüştürüp insani sorumluluğu arka plana itmeye,“hayır.” Eğer şirketler bunu karıştırırsa, yatırım yaptığı teknoloji kısa vadede maliyet kaldırırken, uzun vadede düzenleyici cezalar ve müşteri güveninin kaybı ile geri ödüllendirecektir. Geleceği şekillendirecek olan, makineler değil, bu teknoloji hakkında doğru kararları alan insanlar olacak.
