Kasko sigortası cam hasarı küme analizi
Cluster analysis of glass damage in motor insurance
Yazar: MEHMET İNCİ
Danışman: PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Hasar, sigorta sektöründe karlılık için en önemli değişkendir. Türkiye Sigorta Birliği'nin yayınladığı 2022 yılı ilk çeyrek verilerine göre hasar prim oranı yaklaşık %65'tir. Hasar sebebi cam hasarı olan tazminatlar hasar prim oranın yaklaşık %13'ünü oluşturmaktadır. Şirketler, bu tazminatları düşürmek için araç servisleriyle anlaşmalar yaparak kasko ürününe özel teminatlar geliştiriyor. Bu çalışmada, kasko sigortası kapsamında hasar sebebi cam hasarı olan dosyalar için kümeleme  analizi yapılmıştır. Veriler ihbar tarihi 2022 yılı ilk üç çeyrek içerisinde olan yaklaşık 170 bin adet hasar dosyasını içermektedir. Çalışmada kullanılan temel öznitelikler, anlaşmalı cam servisi, yetkili servis ve anlaşmasız servis kullanım frekansları ve dosya başı maliyet bilgileridir. Bu modeller için, denetimsiz öğrenme algoritmalarından olan "k-means" kümeleme algoritması kullanılmıştır. Her bir model için "Elbow" yöntemi ile en uygun "k" değeri belirlenmiştir. Hasar ili ve müşteri ili kümeleri için Türkiye haritası üzerinde veri görselleştirme çalışması yapılmıştır. Kümeleme değerlerine, oluşturulan modele göre 1 ile 6 arasında iyiden kötüye doğru (1 en iyi, 6 en kötü) olacak şekilde sayılar atanmıştır. Geliştirilen model ile cam hasarını tazminatlarını düşürecek ve geliri arttıracak aksiyonlar alınabilir.

Abstract:
The most crucial variable for profitability in the insurance industry claims. According to the first quarter of 2022 data published by the Insurance Association of Turkey, the loss premium rate is approximately 65%. Compensation whose cause is glass damage constitutes approximately 13% of the damage premium rate. Companies are trying to reduce these indemnities by making agreements with vehicle repair services by developing their coverages for automobile insurance products specifically for glass damage. In this study, a clustering model, one of the unsupervised machine learning methods, was carried out for glass damage claims, a necessary type of damage in motor insurance. The data includes approximately 170,000 claim files with notification dates in the first three quarters of 2022. The essential features of the model are the contracted glass service file rate, authorized service file rate and non-contracted service file rate and their cost per claim file. The "k-means" clustering algorithm, one of the unsupervised learning algorithms, was used for the models. For each model, the most appropriate "k" value was determined by the "Elbow" method. A data visualization study was carried out on the Turkey map for the claim province and customer province clusters. Clustering values were assigned numbers from 1 to 6 from good to bad (one best, six worst) according to the model created. Due to the developed machine learning model, advanced activities could be identified to reduce glass damage  compensation  and increase income.