Türkiye'de otomobil sigortası sahtekarlıklarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tespit edilmesi
Detecting automobile insurance frauds in turkey using machine learning approaches
Yazar: EZGİ GÜNBATAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BARBAROS YET
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Sigortacılık = Insurance
Dizin: Kasko sigortası = Comprehensive coverage

Özet:
Sigortacılık, güven ilişkisine dayalı doğası nedeniyle sahtekârlığa elverişli bir sektördür. Kişilerin sigorta sahtekârlığını diğer alanlara göre daha düşük riskli görmesi, kolay yoldan kazanç sağlayabilmeleri, yakalanma riskinin az olması,  soygun ve kaçakçılık gibi suçlara göre daha güvenli bulmaları da bu alandaki sahtekârlığın yaygın olmasına sebep olmuştur. Bu alandaki sahtekârlığın yaygın ve tespitinin zor olması, hem sigorta şirketini hem de diğer sigortalılar gibi ekonomideki farklı aktörleri olumsuz etkilemektedir. Sigortalı tarafından basit gözüken bir eylem bile aslında sigortacının öngöremediği finansal bir yükün altına girmesine yol açmakta ve sigortacılık sektörünün mali dengesini bozmaktadır. Bunun sonucunda yapılan aktüeryal hesaplamalarda sapmalar meydana gelir, hasar için ayrılan karşılıklar yetersiz kalır, günün sonunda da sigorta maliyetlerinin artması nedeniyle bu maliyetin bir kısmı sigorta primlerine yüklenerek suçsuz olan sigortalılar da daha fazla prim ödemek zorunda kalır.

Sigorta sahtekârlıkları dünyada olduğu gibi Türkiye'de de sektörün en önemli sorunlarından biridir. Türkiye'de sigorta sahtekârlığıyla mücadele konusunda hem şirketler hem de düzenleyici otoriteler özelinde farkındalık artmaya başlamış bununla ilgili birimler kurulmaya ve denetimler yapılmaya başlanmıştır.

Buradan yola çıkarak bu çalışmada, Türkiye'deki sigorta verileri üzerinden bir sahtekârlık tespiti çalışması yapılması amaçlanmıştır. Otomobil sigortası verilerine ilişkin kayıt sistemlerinin daha gelişmiş ve verilerin daha sağlıklı olması, ayrıca otomobil sigortalarının sektörün önemli bir payını kapsaması sebebiyle ülkemizdeki kasko sigortası verileri üzerinden bir çalışma yapılmıştır. Türkiye'de herhangi bir sigorta branşında tüm sigorta şirketi verileri üzerinden yapılmış sahtekârlık tespitine yönelik bir çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışma ile eldeki büyük veriyle, Türkiye'de kasko sigortasındaki tazminata dayalı sahtekârlıklarda önemli olan değişkenlerin, konuların tespit edilmesi ve bu alanda sahtekârlık tespiti yapan en iyi makine öğrenmesi yöntemini bulmak amaçlanmıştır.

Bu kapsamda, literatürde benzer problemlere uygulanan istatistik ve makine öğrenme yöntemleri (Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri) ele alınarak büyük veri analizi uygulamaları yapılmıştır. Bunlara ilave olarak, bu alanda literatürde uygulama yeri bulamadığı düşünülen Bayes Ağlarına da yer verilmiştir. Bu çerçevede Bayes Ağları öğrenen üç farklı algoritma ile çalışılmıştır. Uygulanan yöntemlerden sahte hasarların tespiti noktasında tüm yöntemlerin yüksek performans gösterdiği ancak hiçbirinin diğerine çok üstün gelmediği sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
The insurance sector has inherent high risk of fraudulent activity due to its trust-based nature. 
Insurance fraud is often considered to be less risky and easier than other criminal activities like robbery and smuggling. This has also caused the fraudulent behavior to be widespread in this domain. Since insurance frauds are relatively more common and difficult to detect, it has significant impact on insurance companies and other stakeholders in this sector. Even simple frauds may lead to a financial burden that is not expected by the insurer, and this impairs the financial balance of the insurance sector. As a result, deviations occur in the actuarial calculations, claim reserves become insufficient. At the end of the day, increased insurance costs are paid as insurance premiums by the insured who are not guilty.

Insurance fraud is one of the most important problems of the sector in Turkey as well as in other countries. Awareness about fighting against insurance fraud has increased for both insurance companies and regulatory authorities, as they have started to establish units related to fraud and increased the controls on this subject.

This study aims to detect insurance frauds in Turkey by using a large dataset. Since the automobile insurance covers a significant share of the sector, the registration systems for automobile insurance data are more advanced in Turkey, and data can be recorded more accurately. However, previous studies that use comprehensive autmobile insurance data to detect fraud in Turkey are not available. We aim to understand the important variables related to automobile insurance fraud, and evaluate the performance of different machine learning algorithms in this domain.

We have applied various statistical and machine learning methods that are used for similar problems in the previous literature (Logistic Regression, Decision Trees, Artificial Neural Networks, Support Vector Machines). In addition, we have also used Bayesian Networks with three different learning algorithms, which has not been applied for automobile insurance fraud detection in previous studies. All methods had high performance for fraud detection in our evaluations but none of them were superior to the other.