Aksigorta’nın değer odaklı iş modeli

Aksigorta CIO’su Kaan Konak, operasyonel verimlilik yerine değer yaratmaya öncelik veren bir iş  modelini uyguladıklarını söylüyor. Süreç tasarımının arkasına yazılım geliştirmeyi yerleştiren iş modelinde, çevik işletme ve DevOPs/AIOPs süreçlerini koyuyor.

Bu yaklaşım, fayda yaratacak çözümleri geliştirmeyi hızlandırırken fayda yaratmayacağı ortaya çıkan geliştirme süreçlerinden vazgeçmeyi de kolaylaştırıyor ve hızlandırıyor. Bu yapay zekâ dünyasındaki en önemli sorunlardan biri olan false positive (yanlışlıkla doğru kabul etme) konusuna iş süreci ve yazılım geliştirme alanında üretilen bir çözümü oluşturuyor. Bunun değerinin anlaşılır olduğunu düşünüyorum. Bu yaklaşım zaman zaman ödüllerle de takdir ediliyor.

Aksigorta, yapay zekâ destekli dava tahminleme Projesi ile Qorus Innovation in Insurance Awards 2025'te operasyonel verimlilik kategorisinde gümüş ödül kazanıyor. Proje, hasar dosyalarının dava riskini önceden analiz ederek daha hızlı ve doğru karar alınmasını sağlıyor; iş gücü kullanımını optimize ederken operasyonel maliyetlerin etkin yönetimine katkı sunuyor.

Aksigorta Mobil üzerinden sunulan mobil hasar ihbarı, video ekspertiz, yapay zekâ destekli insansız hasar süreci, kişiye özel hasar danışmanı ve ertesi iş günü ödeme uygulamalarıyla hasar yönetimi daha hızlı, şeffaf ve izlenebilir hale getiriliyor.

Şirket, hasar sorgulama ve indirim taleplerini de yapay zekâ desteğiyle insan müdahalesi olmadan karşılayabiliyor. Bunun yarattığı fayda da dijital olanaklar sayesinde ölçülüyor. Sonuçlar şöyle:

• Önümüzdeki üç yıl içinde işlem sayısını yüzde 50 artırarak daha verimli bir operasyonel yapı oluşturmayı hedefliyor.
• Yalnızca suiistimal tespitiyle geçen yıl 140 milyon lira tasarruf sağladı; toplamda 240 milyon TL'lik koruma oluşturdu.
• Müşteri segmentasyonu sayesinde risk analizinde yüzde 10-15 ek kârlılık sağlıyor.
• Hasar tahminleri ve suiistimal tespitinde sektör ortalamasının üzerinde performans gösteriyor.

Buna karşın Aksigorta’nın ana odağı operasyonel verimlik değil, daha yüksek değer ve kâr yaratan çözümler geliştirmek. Konak, “Biz operasyonel verimlilikten çok daha kârlı iş yapmaya odaklanıyoruz. Hasarda suiistimali nasıl önleriz, diye bakıyoruz. Underwriting’de daha pahalıya nasıl satacağımıza değil, doğru müşteriye doğru fiyatı nasıl vereceğimize odaklanıyoruz. Aynı arabayı kullanıyor olsalar da iki kişiye verilen fiyatın aynı olmaması lazım. Sürüş dinamikleri, sürücünün yavaşlayıp yavaşlanması, ani hızlanması burada dikkate alınmalı. Sigorta sektöründe herkes hasar yapıyor gözüyle aynı havuza baktığında bütün toplum sosyal sorumluluk gibi hep beraber bu hasarı ödüyor.” diyor.

Bu yaklaşım müşteri kitlelerine özelleştirmenin (mass customization) yapay zekâ ile üst düzeyde kişiselleştirmeye dönüştüğü bir dünyada iş modeli tarafında yapılması gereken ve herkes bunu yapmadığında fark yaratabilecek bir iş modeli inovasyonuna işaret ediyor.

Aksigorta’da bunun temelinde, sanayi 4.0’daki dijital ikiz kullanımının sigorta sektörüne uygulanması durumunda ne sonuç alınacağı sorusunun akla gelmesi ve bu konuda çalışılmaya başlaması yatıyor.

Konak, “Dijital ikiz uygulamasını ilk olarak fabrikada gördüm. Bir makinenin ikizini yapıyor ve arıza yapıp yapmayacağını ilk olarak orada test ediyorlardı. Biz de benzerini sigortacılıkta yapabilir miyiz dedik ve 2019’da Gartner’dan globalde ödül aldığımız çalışmayı başlattık. Bu dijital ikizle bütün log’ları, kullanıcının bizim görmediğimiz bütün hareketlerini analiz ettik. Kurup açtığımız sistemde saniyede 35 bin işlem aynı anda gerçekleşiyordu. Terabaytlarca veriyi sistemin üzerine topladık ve sürecin nasıl aktığını inceledik. Ciddi bir efor harcadık ve bütün bunların dijital ikizini çıkardık. Ne oluyor? Acenteler bizim görmediğimiz neleri yaşıyor? Bu soruların yanıtlarını bulduktan sonra zaten bunun uygulaması gelişti. Veri bilimci arkadaşlar burada önemli katkı sağladı. Biz de sonrasında rahat ettik.” diyor.

Bu süreç bugün dijital dönüşüm ve yapay zekâ boyutları ile sürüyor. Aksigorta’nın dijital dönüşüm yaklaşımı, “Aksigorta, dijital dönüşüm stratejisinin merkezine müşteri beklentilerini karşılayan yeni nesil iş modellerini yerleştiriyor. Şirket, müşterilerine ve dağıtım kanallarına 7/24 hizmet sunan, üretken yapay zekâ destekleriyle süreçlerini dijitalleştirirken operasyonel verimliliğini artırıyor. Bu kapsamda geliştirilen ADA (Aksigorta Dijital Asistan), acentelerden gelen soruları üretken yapay zekâ ile yanıtlıyor. Teklif süreçleri, indirim yetki talepleri, ürün bilgileri ve süreç takibi gibi birçok alanda acentelerin operasyonel yükünü azaltarak hizmet kalitesini artırıyor. Aksigorta ayrıca yapay zekâ destekli Agency Insights ile acentelere en doğru zamanda en doğru aksiyon önerilerini sunarken, Code Assistant projesiyle yazılım geliştirme süreçlerinde hız ve verimlilik sağlıyor.” şeklinde ifade ediliyor.

Entegre sistem yaklaşımı ile hızlı ilerleniyor

Aksigorta, veri ve siber güvenlikten yapay zekâ uygulamalarına kadar her bileşenin dengeli bir biçimde entegre edildiği bir platform üzerinde ilerliyor.

Şirketin veri ve siber güvenlik alanında attığı adımlar, “Aksigorta, bilgi güvenliği alanındaki çalışmalarını ISO/IEC 27001 Bilgi Güvenliği Yönetim Sistemi sertifikası ile uluslararası standartlarda belgelendirdi. Şirket, üretken yapay zekâ, RPA, process mining ve low-code teknolojilerini süreçlerine entegre ederek güvenli, verimli ve sürdürülebilir dijital dönüşümünü sürdürüyor.” şeklinde özetleniyor. 

Aksigorta’nın sigortacılıkta yapay zekâ dönemine ilişkin değerlendirmesi ise, “Sigorta sektörü, yapay zekâ teknolojilerinin etkisiyle Sigorta 4.0 olarak tanımlanan yeni bir döneme giriyor.” ifadesiyle açıklanıyor. Yapay zekâ etkisi ise,

• Hasar yönetiminde otomatik işleme, görüntü analizi ve sanal ekspertiz uygulamalarını mümkün kılıyor,

• Sahtekârlık tespitinde anormal davranış kalıplarını analiz ederek proaktif koruma sağlıyor,
• Felaket modelleme ve öngörücü analitik ile risk yönetimini güçlendiriyor,
• 7/24 hizmet veren dijital asistanlar ve kişiselleştirilmiş ürünlerle müşteri deneyimini geliştiriyor,
• Risk değerlendirme ve fiyatlandırma süreçlerinde daha yüksek doğruluk ve hız sağlıyor.

başlıkları altında özetleniyor.

Bunların üzerinden fayda analizi yapan ve geleceğe bakan şirket, gelecek vizyonu “Yapay zekâ, önümüzdeki dönemde yalnızca destekleyici bir teknoloji değil, sigorta şirketlerinin iş yapış biçimlerini dönüştüren stratejik bir ortak olacak. Şirket, Türkiye'de ve global ölçekte sektöre yön veren yapay zekâ ve dijital dönüşüm projeleri geliştirmeyi sürdürmeyi hedefliyor.” şeklinde ifade ediliyor.

Gemini ile birlikte gelecek analizi yaptık

Konuyu Aksigorta ile sınırlı tutmayarak her zaman olduğu gibi sevgili yazı işleri müdürüm Gemini ile masaya yatırdık. Özellikle yapay zekâ boyutu ile ilgilensek de sigortacılık ve Aksigorta’nın faaliyet gösterdiği elementer sigorta alanlarına biraz daha derinlemesine bakmaya çalıştık.

Konak’ın ofisindeki beyaz tahtadaki kurguda ilk sırada yer alan süreç tasarımının sigortacılık sektöründe yaratacağı etkiyi Google AI Modu şu şekilde özetledi:

Sigortacılık sektöründe süreç tasarımı; yapay zekâ, otomasyon ve müşteri deneyimi odaklı dönüşmektedir. Manuel ve kâğıt tabanlı geleneksel adımlar, artık uçtan uca dijital platformlara taşınarak teklif, poliçeleştirme ve hasar süreçlerinde işlem sürelerini dakikalara indiren, çok daha hızlı ve yalın bir yapıya evrilmektedir.

Sektördeki bu dönüşüm, başlıca şu alanlarda şekillenmektedir:

• İş Süreçleri Otomasyonu (BPM): Karmaşık ve çok adımlı poliçe başvuruları standartlaştırılarak otomasyona bağlanır. Bu sayede operasyonel yükler ve hata oranları en aza indirgenir.
• Yapay Zekâ ve Veri Analitiği: Hasar yönetimi ve risk değerlendirmesi gibi alanlarda büyük veri (Big Data) kullanımı yaygınlaşmıştır. Hasar ihbarlarında görüntü işleme teknolojileri ile anında hasar tespiti yapılabilir.
• Kusursuz Müşteri Deneyimi: Müşteriler; mobil uygulamalar ve web panelleri üzerinden 7/24 kesintisiz hizmet bekler. Süreçler "müşteri merkezli" olarak yeniden tasarlanır.
• Ekosistem Entegrasyonu ve API'ler: Sigorta bağımsız bir ürün olmaktan çıkıp, e-ticaret siteleri veya araç kiralama gibi platformların içinde "gömülü" (embedded) olarak sunulmaya başlanmıştır.
• Kişiselleştirilmiş Dinamik Fiyatlandırma: Eşyanın İnterneti (IoT) ve telematik cihazlardan gelen veriler sayesinde, müşterilerin kullanım alışkanlıklarına göre dinamik ve kişiye özel prim üretimi süreçleri tasarlanır.

Aynı analizi elementer branşı için yapmasını istediğim Google AI Modu’ndan şu sonucu aldım:

Elementer sigortada (oto, konut, yangın, nakliyat vb. hayat dışı branşlar) süreç tasarımı, yüksek işlem hacmini yönetmek, hasar maliyetlerini düşürmek ve rekabetçi fiyat sunabilmek için tamamen veri odaklı ve anlık (real-time) bir yapıya evrilmektedir.

Hayat veya sağlık sigortalarındaki uzun vadeli ve insan odaklı risk analizlerinin aksine, elementer sigortada süreç tasarımı hız, otomasyon ve nesnel veri üzerine kurulur.

Sektördeki en kritik üç aşamada süreç tasarımının nasıl dönüştüğü aşağıda ayrıntılandırılmıştır:

1. Teklif ve Poliçeleştirme Süreçleri (Underwriting)

Geleneksel süreçlerde günler süren risk analizi ve fiyatlama adımları, yeni nesil süreç tasarımlarıyla saniyelere indirilmektedir.

• STP (Straight-Through Processing): Standart risk grubundaki konut veya oto sigortası başvuruları, insan müdahalesi olmadan sistem tarafından otomatik olarak onaylanır ve poliçeleştirilir.
• Kamu ve Dış Veri Entegrasyonları: Müşteriye onlarca soru sormak yerine, Tramer, MERNİS, UAVT (Adres Kodu) veya tapu/plaka sorguları arka planda API'ler ile anlık yapılır. Süreç, müşteriye minimum soru soracak şekilde tasarlanır.
• Gömülü Sigortacılık (Embedded Insurance): Süreç tasarımı sigorta şirketinin kendi kanallarından taşarak, bir e-ticaret sitesinden elektronik ürün alırken ya da bir platformdan araç kiralarken tek tıkla poliçe satın almayı sağlayacak şekilde API'lerle diğer sektörlere entegre edilir.

2. Hasar Yönetimi Süreçleri (Claims Management)

Süreç tasarımının finansal açıdan en çok fark yarattığı ve müşteri memnuniyetini en doğrudan etkilediği alandır.

• Anlık ve Görsel Hasar Tespiti: Trafik kazası veya konut hasarında, müşterinin mobil uygulama üzerinden yüklediği fotoğraflar Yapay Zekâ (görüntü işleme) tarafından analiz edilir. Hasarın boyutu, değişmesi gereken parçalar ve yaklaşık maliyet dakikalar içinde tespit edilir.
• Otomatik Hasar Onayı ve Ödeme: Küçük montanlı veya net hasarlar (örn: cam kırılması, mini onarımlar), sistemin önceden belirlenmiş kurallarına takılmıyorsa eksper atanmadan otomatik olarak onaylanır ve ödeme süreci başlatılır.
• Suistimal (Fraud) Analizi: Süreç tasarımına entegre edilen makine öğrenmesi modelleri, geçmiş verileri tarayarak şüpheli hasar ihbarlarını anında kırmızı bayrakla (red flag) işaretler ve inceleme ekiplerine yönlendirir.

3. Dinamik Risk Yönetimi ve IoT (Internet of Things)

Elementer sigortada risk, poliçe kesildiği an donup kalan bir olgu olmaktan çıkmıştır. Süreçler sürekli izleme üzerine tasarlanmaktadır.

• Kullandığın Kadar Öde (Pay-How-You-Drive / Pay-As-You-Drive): Araçlara takılan telematik cihazlar veya mobil uygulamalar üzerinden sürücü davranışları (hız, ani fren vb.) izlenir. Süreç tasarımı, iyi sürücülere dinamik olarak prim indirimi sunacak şekilde kurgulanır.
• Akıllı Ev ve Endüstriyel Sensörler: Konut veya iş yeri sigortalarında su sızıntısı, yangın veya gaz kaçağı sensörleri sigorta sistemine bağlanır. Hasar oluştuktan sonra ödeme yapmak yerine, hasarı önleyici süreç tasarımları (anlık uyarı ve otomatik vana kapatma vb.) devreye alınır.

Bunların ardından nihai bölümü hazırlaması için Gemini’a “Elementer sigortada yapay zekânın sağlayabileceği avantajlafı sıralar mısın?” sorusunu yönelttim. Yanlışlıkla “avantajlafı” yazdığımı ihbar etmek için bu tashihi yapmadan size aktarıyorum. Aldığım yanıt konuyu biraz daha ayrıntlık gözler önüne sermeme olanak tanıdı.

Elementer sigortacılık (hayat dışı sigortalar), yapay zekâ (AI) teknolojilerinin verimliliği, hızı ve doğruluğu artırmasıyla büyük bir dönüşüm geçirmektedir. Yapay zekânın bu sektörde sağladığı temel avantajlar şu ana başlıklar altında toplanabilir:

1. Risk Analizi ve Dinamik Fiyatlandırma

• Daha Hassas Risk Değerlendirmesi: Geleneksel yöntemler genellikle geçmişe dönük sınırlı verilere dayanırken; AI, sosyal medya, coğrafi bilgiler, uydu görüntüleri ve hatta gerçek zamanlı IoT (Eşyanın İnterneti) verilerini entegre ederek çok daha dinamik risk profilleri oluşturabilir.
• Kişiselleştirilmiş Teklifler: Müşterilerin yaşam tarzı, sürüş alışkanlıkları (araç sigortalarında) veya mülk durumu gibi veriler analiz edilerek, her bireye özel ve adil prim oranları belirlenebilir.

2. Hasar Yönetimi ve Operasyonel Hız

• Otomatik Hasar Tespiti: Görüntü işleme teknolojileri sayesinde, hasarlı bir aracın veya mülkün fotoğrafları üzerinden onarım maliyetleri anında tahmin edilebilir. Bu, eksper bekleme sürelerini ciddi oranda azaltır.
• Süreç Otomasyonu: Hasar dosyalarının oluşturulması, incelenmesi ve onaylanması gibi manuel süreçler AI ile dakikalar içinde sonuçlandırılabilir.

3. Suistimal (Fraud) Tespiti

• Anomali Tespiti: Sigorta sektörünün en büyük maliyet kalemlerinden biri olan suistimalleri (dolandırıcılık girişimleri), makine öğrenimi algoritmaları ile tespit etmek mümkündür. AI, anormal davranış modellerini ve şüpheli talep kalıplarını gerçek zamanlı olarak yakalayarak şirketlerin maddi kayıplarını minimize eder.

4. Müşteri Deneyimi ve Hizmet Kalitesi

• 7/24 Destek: Yapay zekâ tabanlı sohbet botları (chatbot) ve sanal asistanlar, poliçe sorgulama, hasar ihbarı veya ödeme değişikliği gibi konularda müşterilere kesintisiz hizmet sunar.
• Çapraz Satış ve Elde Tutma: Müşteri davranışlarını analiz eden AI, müşterinin ihtiyacı olabilecek diğer sigorta ürünlerini (çapraz satış) veya poliçe iptal riskini öngörerek müşteri bağlılığını artırıcı stratejiler geliştirebilir.

5. Operasyonel Verimlilik ve Maliyet Tasarrufu

• Veri Girişinin Azaltılması: RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) ve AI birleşimi, manuel veri girişini ortadan kaldırarak insan hatalarını minimize eder ve operasyonel yükü hafifletir.
• Tahminleme: Gelecekteki hasar frekanslarını ve şiddetini öngören modeller, şirketlerin karşılık ayırma ve sermaye yönetimi stratejilerini daha verimli hale getirir.

Özetle

Yapay zekâ, sigortacılıkta "hasar olduktan sonra müdahale etme" anlayışından, veriye dayalı "hasarı önceden tahmin etme ve riski azaltma" anlayışına geçişi mümkün kılar. Bu da hem sigorta şirketleri için daha kârlı bir operasyon hem de müşteriler için daha hızlı ve uygun maliyetli bir hizmet anlamına gelmektedir.

Gemini’ın çıkardığı işlerden duyduğum memnuniyeti, su ve enerji maliyeti yaratmamak için uygulamada belirtmiyorum ama buraya yazayım. Yapay zekâ için bazı yerlerde kullandığı YZ kısaltmalarını AI olarak değiştirdim.

Son olarak hariçten bir gazel atayım. Kadıköy Anadolu Lisesi’nden mezun olmamızın üzerinden 40 yıl geçmiş; okulumuza gittik; eski ve yeni öğrencilerle ve öğretmenlerle bir araya geldik. Öğrenciyken dersini almadığım Mehmet Alkan’ın nostaljik dersine girip kendisinin öğrencisi olmuş sıra arkadaşım Murat Deniz ile birlikte insan hikâyeleri dinledik. Şu anda Maltepe Üniversitesi’nde görevli olan Alkan’ın profil sayfasında tek sözcük olarak yer alan “eğitimci” ifadesi çok şey anlatıyor. Alkan kısa süren derste hem anlattıkları hem de tavırları ile bunun hakkını verdi. Bu dersin ardından hayatım boyunca bir şeyler öğrendiğim değerli insanlar ve öğretmenler üzerine düşünüp yapay zekâyı ve insan zekâsını eğitme konusunda bir muhasebe yaptım. İnsan tarafı öğrenme konusunda çok da başarılı değil. Boşuna dememişler, hafıza-i beşer nisyan ile malûldür, diye. Yani unutma arızasına sahip bir belleğimiz var.

Bunu düşündükten sonra aklıma Türkçe test kitapları yazan öğretmenim Niyazi Demir ve bu kadar iyi bir Türkçe öğretmeninden ders almamıza karşın 40 yıl önce üniversite sınavına hazırlanmak için gittiğim Üsküdar MEF dershanesindeki Türkçe hocam geldi. Onun adını hatırlayamamak da benim belleğimin arızası. Üniversiteden atılan 1402’liklerden olan bu öğretmenimiz bize “varsıl” sözcüğünün anlamını sorduğunda bilememiştik. Kendisi de bunun üzerine “yoksul” sözcüğünün anlamına bilirken “varsıl” sözcüğünü bilememenin bir düşünme –ya da düşünememe- problemi olduğunu bize üslubuyla anlatmıştı. Ben bugün o üslubun dışına çıkıp bu salaklığı analiz etmek istiyorum.

Internet of Things’in (IoT) Türkçe karşılığı konusunda çok düşünür ve tartışırken yazılarından çok şey öğrendiğim Ege Cansen’in bir yazısında Fact of Things ifadesi ile karşılaştım. Hoca bunun Türkçesini “eşyanın tabiatı” olarak vermişti. Biz de ilk olarak “şeylerin interneti” ifadesini kullansak da sonrasında bu kulağa garip geldiği için “nesnelerin interneti” ifadesini kullanmaya başlamıştık. Ben Cansen’in o yazısından sonra eşyanın interneti ifadesini kullanmaya başladım ama piyasada rağbet görmedi. İnsanlar öğrenme konusunda bu kadar yetersizken yapay zekâyı eğitme konusunu bu kadar tartışmaları müthiş enayice. İleride geldiğimiz noktayı değerlendirecek olanların, yapay zekâdaki sorunun, insanın öğrenme konusunda beceriksiz olması olduğunun altını çizmesi için bu satırları not düşüyorum. Bu nedenle iyi öğretmenlerin birkaçına atıfta bulunarak –hepsine olamasa da- doğrusunu yapan istisnai insanları hatırlatmak istedim.