Makine öğrenmesiyle sağlık sigortalarında kümeleme ve sınıflandırma
Clustering and classification in health insurances with machine learning
Yazar: ÖMER GÜL
Danışman: DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
İstanbul Ticaret Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Fiyatlandırma = Pricing ; Karlılık = Profitability ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Özel sigortacılık = Private insurance

Özet:
Birçok sektörde olduğu gibi, sigortada da en büyük hedef şirketin karlılığını 
maksimize etmektir. Bu hedefe ulaşmanın temel unsurlarından biri, karlı 
olabilecek yeni müşteriler çekmektir. Sigorta sektöründe sağlık branşı, bir sigorta 
şirketine hem kar hem de zarar getirebilen bir branştır. Bu nedenle, hedeflenen 
müşteriler için doğru fiyatları sunarak şirketin taleplerini minimize etmek 
gereklidir. Sağlık branşında, müşteri bir poliçe satın alabilir ve o poliçe 
kapsamında birden fazla kişi sigortalı olabilir. Bu alandaki önceki akademik 
çalışmalar, sigorta şirketlerinin genellikle karlılıklarını poliçe düzeyinde 
hesapladıklarını göstermektedir. Bu nedenle, bir müşterinin sigortalı grubunda 
ne kadar karlı olduğu belirsiz kalmaktadır. Ayrıca, faydalı bir müşteriye doğru 
fiyatın verilmediği tespit edilmiştir ve bu da müşterinin kaybedilmesine neden 
olmaktadır. Fiyatlandırma ve satış süreçlerindeki kilit değer doğru fiyatın yani 
sigorta şirketi için toplamda kar edebileceği satış tutarının belirlenmesidir. 
Ancak bu nokta çok kolay hesaplanamamakla birlikte gelir gider dengesini 
kurgulamak da çok meşakatlidir. Bu durumun zorluğundan kaynaklı olarak, 
düşük fiyattan yapılan bir poliçeden zarar edilebileceği gibi yüksek kar elde 
edilebilecek bir müşteriye de yüksek fiyat verilerek müşteri kaybedilebilir. Bu 
çalışma kapsamında, karlılık hesabı sigortalı düzeyine indirgenmiştir. Sigorta 
şirketinin portföyündeki müşterilerin karlılığı, K-ortalama algoritması ile 
kümelenmelere ayrılmıştır. Sigortalı müşterinin demografik bilgilerini, doktorlar 
tarafından girilen teşhis bilgilerini, ödenen primleri, talep edilen tutarı ve karlılık 
miktarlarını içeren yaklaşık 480.000 poliçe sahibinin verileri kümelenmelerde 
kullanılmıştır. Yeni gelen müşteriler, makine öğrenimi algoritmasıyla işlem görür 
ve benzer özelliklere sahip müşterilerin kümesine düşer. Bu şekilde, müşterinin 
şirket için karlı olup olmayacağı öngörülür. Müşterinin karlılığına göre, şirketin 
kaybını minimize etmek için fiyatlandırmada indirim veya fazlalık tanımlanabilir. 
Yapılan araştırmalara neticesinde ulusal yada uluslar arası sigortacılık alanında 
bu çalışmaya benzer bir çalışmaya rastlanmamıştır. Dolayısıyla yapılan çalışma 
sektör düzeyinde önem kazanmaktadır.

Abstract:
As in many sectors, the biggest target in insurance is to maximize the company's 
profitability. One of the essential elements of achieving this goal is to attract new 
customers that can be profitable. In the insurance sector, the health branch is a 
branch that can bring profit as well as loss to an insurance company. For this 
reason, minimizing the company's claim is necessary by offering the right prices 
for the targeted customers. In the health branch, the customer can purchase a 
policy and have more than one person covered by that policy. Past academic 
studies in this field show that insurance companies usually calculate their 
profitability at the policy level. Therefore, it stays unclear how profitable a 
customer is at the insured group. Also, it has been determined that the correct 
price is not given to a beneficial customer, resulting in the loss of the customer. 
The key value in pricing and sales processes is determining the correct price, 
which is the total sales amount that the insurance company can make a profit 
from. However, this point is not easy to calculate, and building a balance between 
income and expenses is also very challenging. Due to the difficulty of this 
situation, it is possible to incur losses from a policy sold at a low price, and a 
customer who can provide high profits can also be lost by offering a high price 
Within the scope of this study, the profitability account is reduced to the insured 
level. The customers' profitability in the insurance company's portfolio is divided 
into Sınıfs with the K-means algorithm. The data of approximately 480.000 
policyholders, which include the features demographic information of the 
insured customer, the diagnosis information entered by the doctors, the 
premiums paid, the amount of claim and the profitability amounts, have been 
used in Sınıfing. New incoming customers pass through the machine learning 
algorithm and fall into the Sınıf of customers with similar characteristics. In this 
way, it is predicted whether the customer will be profitable for the company. 
According to the customer's profitability, a dis