''Yapay zekâ, suistimal girişimlerini destekleyen bir araç olduğu kadar, bunlarla mücadelede de önemli bir imkân sunmaktadır. Görüntü analizi, belge sınıflandırma, anomali tespiti, bağlantı analizi ve davranışsal modelleme gibi teknolojiler sayesinde şüpheli dosyaların daha erken aşamada belirlenmesi mümkün hale gelmektedir.''

Üretken yapay zekânın, sigorta suistimallerini yalnızca sayı olarak artırmaktan ziyade daha organize ve tespit edilmesi güç bir yapıya dönüştürmesi bekleniyor. Geçmişte belirli bir teknik uzmanlık gerektiren görüntü, ses veya belge manipülasyonları artık daha düşük maliyetle ve daha kısa sürede üretilebiliyor.

Önümüzdeki dönemde karşılaşılabilecek riskler arasında hasar fotoğraflarının yapay olarak değiştirilmesi, gerçekte bulunmayan hasarların görüntüye eklenmesi, aynı hasarın farklı araç veya poliçeler için yeniden kullanılması, sahte eksper raporları, sentetik faturalar, yapay kimlikler ve ses taklidiyle gerçekleştirilen sosyal mühendislik girişimleri öne çıkıyor.

Emaa Sigorta olarak özellikle motor branşında uzaktan ekspertiz ve fotoğraf üzerinden hasar değerlendirme süreçlerinin; sağlık branşında fatura, reçete ve tedavi belgesi kontrollerinin; hayat ve ferdi kaza branşlarında ise kimlik, sağlık beyanı ve hak sahipliği doğrulama süreçlerinin önümüzdeki dönemde daha fazla önem kazanacağını düşünüyoruz.

Motor hasarlarında yalnızca görselin gerçek olup olmadığı değil, bildirilen kaza senaryosu ile hasarlı parçalar arasındaki teknik uyum da önem kazanacaktır. Örneğin darbe yönü, hasarın geometrisi, parçalardaki deformasyon sırası, aracın geçmiş hasarları ve fotoğrafın çekildiği zaman ile konum bilgilerinin birlikte değerlendirilmesi gerekecektir.

Bunun yanında yapay zekâ, suistimal girişimlerini destekleyen bir araç olduğu kadar, bunlarla mücadelede de önemli bir imkân sunmaktadır. Görüntü analizi, belge sınıflandırma, anomali tespiti, bağlantı analizi ve davranışsal modelleme gibi teknolojiler sayesinde şüpheli dosyaların daha erken aşamada belirlenmesi mümkün hale gelmektedir.

Emaa Sigorta olarak temel hedefimiz, tüm dosyaları daha ağır kontrollerden geçirmek değil, yüksek riskli işlemleri doğru şekilde ayrıştırarak suistimal riskini daha etkin yönetirken, sigortalılarımıza hızlı, güvenilir ve adil bir hasar deneyimi sunmaktır.

Emaa Sigorta olarak yapay zekâ kaynaklı fraud risklerinin tek bir kontrol mekanizmasıyla tespit edilemeyeceğini düşünüyoruz. Bu nedenle fraud ile mücadelede teknoloji, veri analitiği ve insan uzmanlığını bir araya getiren çok katmanlı bir doğrulama modelini esas alıyoruz.

Emaa Sigorta’da bu modelin ilk katmanını görüntü ve belge adli analizleri oluşturuyor. Hasar fotoğraflarında görüntü üzerinde yapılan olası müdahaleler, sentetik içerik izleri, görsel tutarlılık ve teknik veriler değerlendirilirken; belge tarafında ise içerik doğrulama, belge bütünlüğü ve olası tutarsızlıkların analiz edilmesi önem taşıyor. Ancak metadata bilgilerinin silinebileceği veya değiştirilebileceği dikkate alındığında, tek bir teknik bulgunun yeterli olmadığını düşünüyoruz. Görsel ve belge analizlerinin; poliçe bilgileri, araç ve hasar geçmişi, servis kayıtları ve ihbar bilgileriyle birlikte bütüncül olarak değerlendirilmesi daha sağlıklı sonuçlar elde edilmesini mümkün kılıyor.

Fotoğraf ve video gibi dijital içeriklerin güvenilirliğinin doğrulanmasına yönelik teknolojiler de üretken yapay zekâ ile birlikte daha kritik hale geliyor. İçerik kaynağını ve değişiklik geçmişini doğrulamaya imkân sağlayan dijital içerik kimliği standartlarının önümüzdeki dönemde fraud ile mücadelede daha yaygın kullanılacağını öngörüyoruz.

Modelin ikinci katmanını veri analitiği ve risk skorlama modelleri oluşturuyor. Hasar tutarı, poliçe yaşı, hasarın poliçe başlangıcına yakınlığı, aynı kişi veya araçla ilişkili dosyalar, servis ve tedarikçi ilişkileri, ödeme hesabı, telefon numarası, cihaz bilgisi ve geçmiş dosya davranışları gibi farklı değişkenlerin birlikte değerlendirilmesi, fraud riskinin daha doğru analiz edilmesine katkı sağlıyor.

Geleneksel iş kurallarının yanında gözetimli makine öğrenmesi, gözetimsiz anomali tespiti, grafik analitiği ve bağlantı analizi gibi yöntemlerin birlikte değerlendirilmesiyle ilk bakışta birbirinden bağımsız görünen dosyalar arasındaki ilişkilerin ortaya çıkarılması da önemli avantajlar sunuyor.

Üçüncü katmanda ise kimlik ve işlem güvenliği yer alıyor. Çok faktörlü doğrulama, cihaz parmak izi, IP ve oturum analizi, canlılık kontrolü ve işlem davranışlarının değerlendirilmesi; özellikle uzaktan hasar ihbarı ve ödeme değişikliği taleplerinde güvenliğin güçlendirilmesine katkı sağlıyor.

Mevcut hasar inceleme süreçlerinin önemli bir kontrol altyapısı sunduğunu düşünüyoruz. Bununla birlikte üretken yapay zekâ ile birlikte ortaya çıkan yeni riskler, geleneksel belge ve fotoğraf kontrollerinin tek başına yeterli olmayacağını ortaya koyuyor. Bu nedenle süreçlerin gerçek zamanlı risk skorlama, farklı doğrulama mekanizmaları ve uzman değerlendirmesiyle desteklenmesinin önemli olduğuna inanıyoruz.

Emaa Sigorta olarak yapay zekâyı, uzman değerlendirmesinin yerine geçen değil, karar süreçlerini güçlendiren bir araç olarak görüyoruz. Yapay zekâ sistemlerinin şüpheli unsurları ve bunlara ilişkin gerekçeleri uzman ekiplerin değerlendirmesine sunmasını; nihai kararın ise dosyanın bütünü ve sigortalının hakları dikkate alınarak yetkili kişiler tarafından verilmesini esas alıyoruz.

Bunun yanında yapay zekâ modellerinin performansının düzenli olarak izlenmesi de büyük önem taşıyor. Yanlış pozitif oranları, veri kalitesi, açıklanabilirlik ve modellerin değişen risklere uyumunun düzenli olarak değerlendirilmesi; yapay zekâ uygulamalarının güvenilir, şeffaf ve sürdürülebilir şekilde yönetilmesine katkı sağlıyor.

Dünya sigorta sektöründe öne çıkan yaklaşım, fraud tespitinin yalnızca tek bir hasar dosyası üzerinden değil; sigortalı, araç, servis, sağlık kuruluşu, tedarikçi, ödeme hesabı ve cihaz gibi farklı veri noktaları arasındaki ilişkileri birlikte değerlendiren bütüncül bir yapıyla ele alınmasıdır.

Gelişmiş pazarlarda gerçek zamanlı risk skorlama, grafik analitiği ve bağlantı analizi, dijital kimlik doğrulama, görüntü ve belge doğrulama teknolojileri ile otomatik kontrol mekanizmalarının giderek daha yaygın kullanıldığını görüyoruz.

Teknolojik gelişmelerin yanında düzenleyici çerçeve de bu dönüşümün temel unsurlarından biri olarak öne çıkıyor. Günümüzde yapay zekâ uygulamalarında yalnızca teknolojik yetkinlik değil; veri kalitesi, model yönetişimi, açıklanabilirlik, kişisel verilerin korunması, siber güvenlik, insan denetimi ve karar süreçlerinin izlenebilirliği de uluslararası ölçekte giderek daha fazla önem kazanıyor.

Türkiye’de sektörün bu dönüşüme güçlü bir iş birliği anlayışıyla hazırlanmasının önemli olduğuna inanıyoruz. Organize fraud yapılarının daha etkin tespit edilebilmesi için, kişisel verilerin korunmasına uygun şekilde sektör genelinde güvenilir veri paylaşımını destekleyen altyapıların ve ortak risk göstergelerinin geliştirilmesi önemli bir ihtiyaç olarak öne çıkıyor.

Bunun yanında görüntü ve belge doğrulama süreçlerinde ortak standartların yaygınlaştırılması ve sektör paydaşları arasındaki koordinasyonun güçlendirilmesi de fraud ile mücadelede etkinliği artıracaktır. Düzenleyici otoritelerin ortaya koyduğu çerçevenin sektör genelinde ortak standartların gelişimini desteklemesi ve teknolojinin güvenilir şekilde kullanılmasına rehberlik etmesi de bu dönüşüm açısından büyük önem taşıyor.

Teknoloji kadar insan kaynağının da bu dönüşüme hazırlanması gerektiğine inanıyoruz. Hasar süreçlerinde görev alan ekiplerin üretken yapay zekâ kaynaklı yeni fraud yöntemleri konusunda bilgi ve yetkinliklerinin sürekli geliştirilmesi, gelişen risklere karşı sektörün dayanıklılığını artıran önemli unsurlardan biridir.

Yapay zekâ destekli fraud ile mücadeleyi yalnızca teknolojik bir yatırım olarak değerlendirmiyoruz. Başarılı bir fraud yönetimi; güvenilir veri, güçlü doğrulama mekanizmaları, gelişmiş analitik modeller, uzman insan kaynağı, sektör iş birliği ve dengeli bir düzenleyici çerçevenin birlikte işletilmesini gerektiriyor. Teknolojinin temel amacı, sigortalılarımızın süreçlerini zorlaştırmak değil; riskli işlemleri daha erken belirleyerek hızlı, adil ve güvenilir bir hasar yönetimini desteklemek olmalıdır.