Yapay zekâ ve dış veri ile dinamik ve daha keskin fiyatlama mümkün

Modern teknoloji kullanılarak daha doğru fiyatlama modellerinin geliştirilmesiyle sorunların çözüme kavuşacağını belirten Lumnion kurucu ortağı ve CEO’su Cenk Tabakoğlu, “Bizim ayrıştığımız en önemli noktalardan biri, bu işi en yeni teknoloji ile yani yapay zekâyı ve makine öğrenmesini yoğun kullanarak yapmamız” dedi.

Insurtech ekosistemimizde global ölçekte faaliyet gösterme başarısına ulaşan çok az sayıda girişim arasında öne çıkan Lumnion, yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknolojilerini kullanarak sigortacılık alanında risk modellemesi ve fiyatlamaya yönelik analitik çözümler sunuyor. 23 Kasım’da düzenledikleri “Dalgalı piyasalarda risk fiyatlaması” başlıklı panelde moderatör olarak yer aldım. Bu vesileyle bir araya geldiğimiz Lumnion kurucu ortağı ve CEO’su Cenk Tabakoğlu ile keyifli bir sohbet yaptık. Son gelişmeler, yeni trendler, sağlık alanındaki hedefleri ve gelecek planları üzerine konuştuk.

Lumnion’dan son haberler ve gelişmeleri konuşarak söyleşiye başlayalım istersen.

Son dönem oldukça yoğun geçiyor. Hem Türkiye’de hem de yurt dışında yeni müşterilerimiz ve iş birliklerimiz oldu. Amazon Web Services (AWS) bünyesindeki güvenlik ve operasyonel mükemmellik standartlarını karşılayarak, Bağımsız Yazılım Satıcısı (ISV) resmi iş ortağı olduk. Ayrıca, SAP Fioneer’in partner programına seçildik. SAP Core sistemi entegrasyonu üzerinde çalışıyoruz. Sağlık alanında ilk müşterimiz Bupa Acıbadem ile çalışmaya başladık. Aynı zamanda Global Startup Awards’ın bir parçası olan Euro-Asia Startup Awards’un Big Data kategorisinin kazananı olduk.

İçinde olduğumuz dalgalı dönemler, pandemi, dijitalleşme, yüksek enflasyon gibi faktörler risk fiyatlaması konusunda nasıl bir etki yaratıyor?

Sigortacılık sektörü için çok zor bir ortam var. Bizim ana odağımız olan oto sigortalarında kısıtlı yeni araç tedariki, ikinci el araç fiyatlarının hızlı artması, enflasyon baskısı, kur artışı, işçilik ve parça maliyetlerinin çok artması gibi faktörler hayatı zorlaştırıyor. Özellikle bu gibi dönemlerde bazı piyasa oyuncularının doğru modelleme yapmamaları ve yanlış fiyatlama politikaları sektörde herkesi etkiliyor. Yanlış fiyatlama yaptığınızda bu herkesin fiyatını bozuyor. Bir taraftan da sigorta şirketleri, dijitalleşmenin dönüştürücü etkisiyle, iş süreçlerini hızla yeniliyor. Fiyatlama süreçlerinde daha büyük ve etkin dataya hâkim şirketler olumlu yönde ayrışma fırsatı yakaladı.

Lumnion bu noktada, sigorta paydaşlarına hangi değer önerileriyle yaklaşıyor? Bu zorlu dönemde nasıl bir rol oynamayı planlıyor?

Bu sorunların modern teknoloji kullanılarak daha doğru fiyatlama modellerinin geliştirilmesi ile çözülebileceğini düşünüyorum. Lumnion’un sigorta fiyatlama platformu da bu aşamada bizce şirketlerin tam da ihtiyacı olan desteği sağlamakta. Bizim ayrıştığımız en önemli noktalardan biri, bu işi en yeni teknoloji ile yani yapay zekâ, makine öğrenmesini yoğun kullanarak yapmamız. Yurt dışında da özellikle bu tarz çözümlere ihtiyaç ve ilgi var. Birçok şirketle çalışıyoruz, birlikte projeler geliştiriyoruz. Birlikte çalıştığımız şirketler arasında teknoloji şirketleri, cloud hizmet sağlayıcıları, ana sistem sağlayıcılar, danışmanlık şirketleri ve tabi sigorta şirketleri var.

Özellikle Avrupa pazarına baktığında, bizle ayrışan yönler, pozitif ve negatif faktörler olarak neler öne çıkıyor?

Lumnion olarak, ilk günden beri nihai hedefimiz global olarak bu işi en iyi yapan oyuncu olmak ve Türkiye’den çıkan bir şirket olarak hepimizin gurur duyacağı bir seviyeye gelmek. Almanya odaklandığımız ana pazarlardan birisi. Orada risk modelleme ihtiyaçları bizden biraz daha farklı. Özellikle makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılması ve fark yaratması bekleniyor. Öte yandan, bir başka ihtiyaç da “black box” dediğimiz kara kutu yapısındaki makine öğrenmesi algoritmalarının şeffaflaştırılması. Bir fiyat çıkar ama genelde o fiyatın niye öyle çıktığını kara kutu algoritmaların içini açıp göremezsiniz. Biz bunları şeffaflaştıran ve içini görmemizi sağlayan bir metodoloji geliştirdik. Bu dünyada bir ilk.

Oto, konut gibi bireysel ürünlere ek olarak, şimdi de sağlık sigortası alanına odaklanıyorsunuz bildiğim kadarıyla. Bu alana yönelik tespitler, planlar, hedefler neler?

Gördüğümüz kadarıyla özellikle yeni nesil modelleme araçlarına en çok ihtiyaç duyulan alanlardan birisi sağlık sigortaları. Birkaç büyük oyuncu dışında, sağlık alanında genel olarak kural bazlı yönetilen, nispeten küçük boyutlarda portföyler oluşmuş. Bize göre portföylerin gittikçe büyümeye başlaması artık bu alanda da modellemeyi zorunlu kılacak. Özellikle verinin ciddi anlamda bol olduğu ve hastalık, tedavi, hastane ağlarının birbirileri ile olan ilişkilerinin haritalandırılmasının risk yönetiminde çok önemli olduğu sektörde makine öğrenmesi algoritmaları bu ilişkileri ortaya çıkarmakta çok faydalı. Biz de platformumuzu mümkün olduğunca daha da geliştirerek önümüzdeki bu döneme hazır hale getiriyoruz. Birçok araştırma geliştirme yatırımı gerçekleştiriyoruz ve yine global partnerlerimizle de platformumuzu bu yolculuğa hazır hale getiriyoruz. Tüm dünyada sağlık alanında en önde gelen aktüerya platformu haline gelmek önemli bir önceliğimiz.

Biraz da gelecek öngörülerine değinelim. Risk fiyatlaması konusunda geleceğin ana trendleri neler olacak sizce?

Öncelikle GLM algoritmaları yerine Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi algoritmaları daha yaygın kullanılıyor. Bu da fiyatlamaların daha doğru yapılmasını sağlıyor, davranışsal fiyatlamaya kadar işi götürmenize yardımcı oluyor. Bir diğer önemli konu veri kullanımı. Sigorta şirketleri sadece kendi sigortacılık verileri ile fiyatlama yapıyor, ama bu böyle olmak zorunda değil. Dış veri çok önemli. Artık araç ve farklı veri ekosistemlerine erişimimiz var. Teknolojik gelişmeler, sinir ağları, algoritmalar ve bunları işletecek bilgisayar gücünün bulut sistemleri ile beraber hayatımıza girmesi sigortacılığı farklı bir noktaya götürecek. Daha keskin risk fiyatlamaları yapmak artık mümkün. Ayrıca, diğer önemli bir trend, müşterinin 360 derece görünümüne bakmak. Bu kişi nerede çalışıyor, nerede yemek yiyor, çocuğu var mı, evi-işi nerede, nasıl bir eğitim geçmişi var gibi veriler aslında riski daha doğru belirlememizi sağlıyor ve gittikçe bu kaynaklar da artıyor. Lumnion da dış veriyi de kullanarak sigorta şirketlerinin daha doğru fiyatlama yapmasına olanak sağlıyor. Tabi bu gelişmelerle aktüerlerin de rolü değişmek üzere. Asıl değişiklik auto ML platformuna geçildiğinde olacak. Aktüeryanın rolü operasyonel işlerden ziyade modelleri kontrol etme ve yönetme noktasına geçecek.

Lumnion için gelecek planları neler? Geleceğin risk fiyatlama dünyası nasıl şekillenecek?

Biz, fiyatlamanın dünyada tamamen değişeceğini öngörüyoruz. Bugün modellemeler tarihsel veri ile yapılıyor ama bu tarihsel veri her zaman doğru olduğu anlamına gelmiyor. Biz canlı akan veri ile tarihsel veriyi birleştirip, hatta bunu auto ML modellemesi ile yapıp, fiyatlamayı da otonom şekilde değiştirebilen bir platforma doğru gidiyoruz. Bu dinamik fiyatlamayı getirecek. Fiyatlamanın çok sık, belki kişiye, kanala, ürüne göre değiştiği bir yapıya doğru gidiyoruz. Algoritmaları kullanarak risk fiyatlamasını yapmak, senaryo analizleri ile sıkıntı yaşadığınız segmentleri bulmak, fiyatlama kararının impact analizini yapıp, sahaya anlık indirebilmek ve hızlı aksiyon alabilmek çok önemli.