Sigorta sektöründe yapay zekânın rolü: Operasyonel verimlilik ve müşteri deneyimi üzerine bir inceleme

Abstract

Bu tez çalışması, yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin sigorta sektöründeki rolünü, operasyonel verimlilik ve müşteri deneyimi odağında incelemektedir. Günümüzde dijitalleşmenin etkisiyle birlikte YZ, sigorta sektöründe kapsamlı bir dönüşüm yaratmaktadır. Hasar yönetimi, risk analizi, dinamik fiyatlandırma, sahtekârlık tespiti ve müşteri ilişkileri gibi pek çok alanda YZ’nin sunduğu çözümler, operasyonel süreçleri hızlandırmakta ve maliyetleri düşürmekte; aynı zamanda daha kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri sağlamaktadır. Ancak bu teknolojik ilerlemeler beraberinde veri güvenliği, algoritmik önyargılar, etik sorumluluklar ve düzenleyici uyum gibi yeni risk alanlarını da gündeme getirmektedir. Tezin birinci bölümünde, araştırmanın amacı, kapsamı ve yöntemsel çerçevesi ortaya konmuş; YZ’nin sigorta sektörü açısından neden stratejik bir unsur haline geldiği açıklanmıştır. İkinci bölüm, YZ’nin tanımı, tarihsel gelişimi, türleri ve teknolojik bileşenlerine odaklanmakta; makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve robotik süreç otomasyonu gibi alt başlıklar üzerinden teknolojik arka planını detaylandırmaktadır. Ayrıca sigortacılığın temel yapısı, tarihsel gelişimi, ürün türleri, sektörel aktörleri ve dijital dönüşüm süreci ele alınarak sigorta sektörüne ilişkin kavramsal çerçeve oluşturulmuştur. Üçüncü bölüm, uluslararası düzeyde YZ uygulamalarını konu almakta; ABD, İngiltere, Almanya, Çin, Japonya gibi ülkelerdeki kullanım örnekleri ile Lemonade, ZhongAn ve WeFox gibi InsurTech firmalarının inovatif yaklaşımları analiz etmektedir. Ayrıca AB’nin yapay zekâ regülasyonu gibi küresel politikalar ve etik çerçeveler de bu bölümde incelenmiştir. Dördüncü bölümde, Türkiye sigorta sektöründeki YZ kullanım alanlarına odaklanmakta; örnek uygulamalar üzerinden YZ’nin sektöre entegrasyonu analiz etmektedir. Risk değerlendirmeden müşteri hizmetlerine, hasar tespitinden poliçe yönetimine kadar birçok süreçte kullanılan YZ teknolojileri sistematik biçimde bu bölümde açıklanmıştır. Beşinci bölümde, YZ’nin sektöre sağladığı faydalar (hız, maliyet avantajı, müşteri memnuniyeti) ile birlikte karşılaşılan riskler (etik sorunlar, insan kaynağı dönüşümü, veri mahremiyeti, regülasyon eksiklikleri) bütüncül bir şekilde değerlendirilmiştir. Altıncı ve son bölümde, bulguların genel değerlendirmesi yapılmış ve gelecek odaklı stratejik öneriler sunulmuştur. Kurumsal dönüşüm, dijital yetenek geliştirme, etik yönetişim, regülasyonlara uyum ve InsurTech iş birlikleri gibi başlıklarda uygulanabilir çözüm yolları ortaya konmuştur. Ayrıca, gelecekteki araştırmalara yönelik önerilerle birlikte KOBİ’lere özel YZ uygulama modelleri, algoritmik şeffaflık, veri etiği ve insan-YZ iş gücü entegrasyonu gibi temalara da yer verilmiştir. Bu çalışma, YZ teknolojilerinin sigorta sektöründe doğru, etik ve sürdürülebilir bir biçimde entegrasyonu için stratejik bir yol haritası sunmakta ve hem akademik literatüre hem de sektör uygulayıcılarına katkı sağlamayı amaçlamaktadır. This thesis aims to examine the role of Artificial Intelligence (AI) technologies in the insurance sector, focusing on operational efficiency and customer experience. With the acceleration of digital transformation, AI has triggered a profound shift in the structure and functions of the insurance industry. Applications such as claims management, risk assessment, dynamic pricing, fraud detection, and customer service significantly enhance operational processes by reducing costs, increasing speed, and providing more personalized services. However, these advancements also raise new concerns regarding data security, algorithmic bias, ethical responsibilities, and regulatory compliance. The first chapter outlines the purpose, scope, and methodological framework of the study, emphasizing why AI has become a strategic component in the insurance field. The second chapter defines AI, discusses its historical development, categories, and technological foundations, including machine learning, deep learning, natural language processing, and robotic process automation. It also presents the general structure, historical evolution, product types, key stakeholders, and digital transformation of the insurance industry, thereby constructing a comprehensive conceptual framework. The third chapter investigates international AI applications in the insurance sector, analyzing practices in countries such as the United States, the United Kingdom, Germany, China, and Japan. Case studies from innovative InsurTech companies like Lemonade, ZhongAn, and WeFox are included. Additionally, global policies and regulatory frameworks, including the European Union’s AI Act, are discussed. The fourth chapter focuses on AI implementation in the Turkish insurance market. It offers detailed examples of AI usage in areas such as risk evaluation, pricing, automated claims assessment, customer interaction, fraud detection, and policy management. The fifth chapter evaluates the benefits of AI (e.g., efficiency, customer satisfaction, cost savings) as well as the challenges it brings, including ethical dilemmas, workforce transformation, data privacy, and regulatory ambiguity. The sixth and final chapter presents key findings and proposes forward-looking strategic recommendations. These include corporate transformation strategies, digital talent development, ethical governance, compliance with evolving regulations, and fostering InsurTech collaborations. Future research suggestions address topics such as AI implementation in SMEs, algorithmic transparency, data ethics, and hybrid human-AI workforce models. This study aims to offer a strategic roadmap for the ethical and sustainable integration of artificial intelligence in the insurance sector and to contribute meaningfully to both academic literature and sectoral practices in Turkey.