''Teknoloji risklerinde sigorta şirketlerinin rolünü yalnızca “risk taşıyan” bir yapı olarak değil, aynı zamanda riskin daha doğru yönetilmesine katkı sunan bir paydaş olarak değerlendirmekte fayda var.''

Geleneksel sigortacılıkta risk, büyük ölçüde fiziksel varlıklar ve tarihsel veriler üzerinden ölçülebilen bir yapıdaydı.

Ancak veri hacminin her geçen gün artması ve yapay zeka ile otonom sistemlerin yaygınlaşmasıyla birlikte, sigortacılık bugün “siber risk” olarak tanımladığımız, teknolojinin doğasından kaynaklanan yeni bir risk katmanıyla karşı karşıya. Buna ek olarak, üretken yapay zekanın yaygınlaşmasıyla beraber sigorta sektörü açısından bir başka risk alanı daha öne çıkıyor: “algoritmik karar alma” ve “şeffaflık”. Özellikle üretken yapay zekanın “black box” modellerinin yol açtığı açıklanması güç kararlar, sigorta şirketleri açısından uyum ve itibar risklerini beraberinde getirebiliyor.  Öte yandan, 5G teknolojisinin yaygınlaşmasıyla birlikte gündeme gelen otonom araçlar ve birbirine bağlı IoT cihazları söz konusu olduğunda, riskin kapsamı ve etki alanı genişleyebiliyor. Tek bir yazılım hatasının çok sayıda cihazı eş zamanlı etkileyebilmesi, sistemsel toplu hasar riskini gündeme getiriyor.  Bu tür senaryolarda hasarlar, coğrafi olarak dağınık olsa bile dijital olarak birbirine bağlı bir “hasar havuzu” oluşması anlamına gelebilir; bu da geleneksel aktüeryal modellerin ezberini bozan bir tablo ortaya çıkarabilir.

Sorumluluk alanlarının senaryoya göre değişme durumu, riskin kapsamını tanımlamayı ve fiyatlamayı doğrudan etkiliyor 

Mevcut koşullarda yapay zeka kaynaklı risklerin sınırlarının netleşmesi ve fiyatlamanın yapılması pek mümkün değil.  Özellikle otonom sistemlerin yaygınlaştığı bir senaryoda, sorumluluğun; algoritmayı geliştiren taraf, veriyi sağlayan taraf ya da ürünü üreten taraf arasında nasıl paylaştırılacağı her zaman net olmayabiliyor. Sorumluluk alanlarının senaryoya göre değişme durumu, riskin kapsamını tanımlamayı ve fiyatlamayı doğrudan etkiliyor. Bu nedenle fiyatlama yaklaşımında, statik modellerin yanında daha dinamik ve parametrik modellerin de devreye alınması önem kazanıyor.  Riskin; algoritmanın performansı, yapılan güncellemeler ve siber güvenlik seviyesi gibi değişkenlere bağlı olarak farklılaşabildiği bir çerçeve, değerlendirme açısından daha gerçekçi bir zemin sunabilir. Ancak bu alanın daha olgun bir yapıya kavuşması için, hem açıklanabilir yapay zeka teknolojilerinin gelişmesi hem de sorumluluk alanlarını daha netleştiren hukuki içtihatların oluşması gerekiyor. 

“NeovaNEXT” ile yapay zekanın bizlere getirdiği fırsatları ve tehditleri yakından takip ederek projelerimizi hayata geçiriyoruz

Yapay Zekâda Kurumsal Yol Haritamız olan “NeovaNEXT” yapay zeka stratejimiz ile, yapay zekanın bizlere getirdiği fırsatları ve tehditleri yakından takip ederek projelerimizi hayata geçiriyoruz. 

Teknoloji risklerinde sigorta şirketlerinin rolünü yalnızca “risk taşıyan” bir yapı olarak değil, aynı zamanda riskin daha doğru yönetilmesine katkı sunan bir paydaş olarak değerlendirmekte fayda var. Sektör olarak fiziksel risklerde benimsediğimiz önleyici kontrol yaklaşımının benzerini, siber riskler ve yapay zeka kaynaklı riskleri sigortalamadan önce de kurumların algoritmik yönetişim standartlarını dikkate alacak şekilde bütüncül biçimde ele almalıyız. Bu yaklaşım, sigortacılığın yalnızca tazminat odaklı değil, risklerin azaltılmasını ve önleyici yaklaşımları da içeren bir yapıda ele alınmasına katkı sağlar. Neova Sigorta olarak, bireysel ve kurumsal müşterilere yönelik siber güvenlik ürünümüz NeoSiber’i yakın zamanda hayata geçirdik. Ayrıca kurum içinde yürüttüğümüz yapay zeka tabanlı fraud çalışmalarıyla sahtecilik ve dolandırıcılık vakalarını daha erken aşamada tespit etmeye yönelik kapasitemizi güçlendirmeye odaklanıyoruz.