Sigortacılıkta Aktüeryal Fiyatlandırmaya Yeni Bir Bakış Açısı: Makine Öğrenmesi Temelli Yöntemler
Anahtar Kelimeler
Sigortacılıkta fiyatlandırma, risklerin doğru belirlenmesi
ve primlerin adil şekilde tahmin edilmesi açısından kritik öneme sahiptir.
Geleneksel aktüeryal ve istatistiksel yöntemler uzun yıllardır sigorta prim
hesaplamalarında kullanılmaktadır. Özellikle Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller
(GDM) bu alanda yaygın biçimde tercih edilmektedir. Ancak büyük veri ve dijitalleşmenin
hızla gelişmesi, makine öğrenmesi tabanlı yöntemlerin sigortacılıkta önemli bir
alternatif olarak öne çıkmasına yol açmıştır. Bu bölümde, öncelikle klasik
fiyatlandırma yaklaşımları ele alınmış; ardından karar ağaçları, rastgele
ormanlar, destek vektör makineleri, yapay sinir ağları ve gradyan artırma gibi
makine öğrenmesi algoritmalarının sigorta fiyatlandırmasındaki uygulamaları
incelenmiştir. Makine öğrenmesi yöntemlerinin doğrusal olmayan karmaşık
ilişkileri modelleme, büyük veri üzerinde yüksek performans gösterme ve gerçek
zamanlı güncelleme yapabilme gibi avantajları olduğu; ancak yorumlanabilirlik,
aşırı öğrenme ve yüksek hesaplama maliyeti gibi dezavantajlar da barındırdığı
bu bölümde ortaya konulmuştur. Sonuç olarak, geleneksel yöntemlerle makine
öğrenmesi yaklaşımlarının birbirini tamamlayıcı nitelikte olduğu, özellikle
otomobil ve sağlık sigortalarında hibrit modellerin sektör için büyük
potansiyel oluşturduğu görülmektedir.
Kitap Adı:
Sigortacılıkta Güncel Konular
Atıf Sayısı :