Yapay zeka ile aylık araç hasar tazminat ödemesi tahmin çalışması
Monthly vehicle damage compensation payment forecasting study using artificial intelligence
Yazar: DERYA KAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELÇUK ŞENER
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Sigortacılık = Insurance
Dizin: ARIMA modelleri = ARIMA models ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Kasko sigortası = Comprehensive coverage ; Risk primi = Risk premium ; Sigorta primleri = Insurance premiums ; Trafik sigortası = Traffic insurance

Özet:
Tüm finans dünyası için olduğu kadar sigorta şirketleri içinde özellikle finansman yönetimi için prim – hasar tazminat ödemesi dengesinin önceden tahmin edilebilmesi çok büyük önem taşımaktadır. 
Sigorta şirketleri genel olarak Kasko poliçelerini bir yıllık olarak yapmaktadır. Aynı yıl içinde gerçekleşen hasarların tazminatları o yıl sigorta müşterilerden toplanan primlerle olmaktadır. 
O yüzden prim-hasar tazminat ödeme dengesini önceden tahmin edebilmek sigorta şirketlerinin en önemli problemlerinden biridir.
Bu problemi çözmek için günümüzün gelişen bilgisayar teknolojisi kullanılmaktadır. Bilgisayar teknolojisi ile önceki yıllara ait sigorta poliçelerinden doğan hasar tazminat tutarlarını, istatistik ve yapay zekâ modellerini kullanarak gerçeğe en yakın tahmin verileri üretilmesi amaçlanmıştır. 
Bu araştırma da ilgili literatür araştırması yapılmış ve yıllara ait hasar tazminat verileri gibi doğrusal artış gösteren ve eğitim için çok fazla verinin olmaması durumunda tahminleme başarısı en yüksek başarı sağladığı tespit edilmiştir. 
İstatistik modeli ARIMA ve yapay zekâ modellerinden yapay sinir ağları (YSA) modeli tahminleme çalışması yapılmıştır. Hangi modelin daha verimli ve yakın sonuçlar verdiği incelenmiştir. Veriler tsb.org (Türkiye Sigorta Birliği) sitesinden alınmıştır.
Tezin amacı gelecek dönem tazminat tutarlarını tahmin etmektir. Ve bu tahmin verileriyle finans raporlarını ve yönetimin stratejik kararlar almasında yardımcı olacak nakit akış raporlarının oluşturulmasıdır.

Abstract:
Being able to predict the premium-damage payment balance in advance is of great importance for the entire financial world, as well as for insurance companies, especially for financial management. 
Insurance companies generally issue automobile insurance policies for one year, and compensation for damages occurring in the same year is made with the premiums collected from insurance customers that year. 
Therefore, predicting the premium-damage compensation payment balance in advance is one of the most important problems of insurance companies.
To solve this problem, the advancing computer technology of today is utilized. By employing computer technology, damage compensation amounts arising from insurance policies of previous years are analyzed using statistical and artificial intelligence models to produce the most accurate prediction data. 
In this thesis, a literature review on this topic has been conducted, and it has been determined that the ARIMA statistical model and the Artificial Neural Networks (ANN) model from artificial intelligence, which showed the highest success in predictions for linear growth data such as past damage compensation amounts and in cases with limited training data, are the most effective. 
Using past damage compensation amounts obtained from tsb.org, prediction studies were carried out with these models to determine which model provides more accurate prediction values for future application.
Based on the results of this thesis, the more successful model will be used to develop an application for financial reports and financial cash flow forecast reports.