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.