Makine Öğrenmesi Yaklaşımı ile Acente Kredi Riski Hesaplama
Agency Credit Risk Calculation with Machine Learning Method
Yazar: Kırca, Serkan; Canatan, Güldeniz; Güneş, Vedat
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 15 No. 2, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; agency,agency risk,anadolu insurance,financial risk,risk prediction ; Acenteler,Acente Riski,Anadolu Sigorta,Finansal Risk,Risk Tahminleme

Ekonomik trendlerin hızla dijital süreçlere uyum sağladığı günümüzde finans sektöründe risk analizi ilgili kurumların sahip oldukları değerler, birlikte çalıştıkları paydaşlar ve faaliyet gösterdikleri sektörler için büyük önem arz etmektedir. Risk analizi herhangi bir anda müşterinin ya da çalışılan firmanın risk potansiyelini ölçümleyebilmek adına son derece önemli bir çalışma olup, sadece finans sektöründe değil, diğer sektörlerde faaliyet gösteren şirketlerin de değerlendirmesi gereken bir çalışma haline gelmiştir. Riskini önden bilme gayreti şirket finansal durumunu doğru yönetmek adına emek yoğun bir çaba haline dönüşmüştür. Bununla birlikte veri merkezli çalışmaların arttığı günümüzde risk değerlendirme çalışmaları da veri analitiği teknolojileri ile zenginleşmekte ve eskiye nazaran daha iyi sonuçlar üretmeye başlamışlardır.  Geniş bir ekosistem ile müşterilerine hizmet vermeye gayret eden sigorta şirketleri risk konusunda iki temel alanda; müşterinin ve kendisine bağlı faaliyet gösteren acentelerin, risk değerlerini hesaplamak için veri merkezli analitik süreçler geliştirmektedir. Sigorta şirketleri için risk analizleri son derece önemli olup, finansal riski belirlenen müşteri ya da acenteye göre iş akışlarında kurallar tanımlamakta veya yaptırımlara varan aksiyonlar alabilmektedirler. Acente ağı sigortacılık sektörü için gelirlerin %70’i anlamına gelmektedir. Yapılan hesaplamalar sonucunda her bir acentenin sigorta şirketi için ifade ettiği finansal risk değeri tahminlenmiştir. Çok riskli bulunan acenteler bütün portföyün yaklaşık %0,2’si kadardır. Bu çalışmada acente risk değerlendirme süreci makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak hesaplanmıştır ve uygulanan faaliyetler paylaşılacaktır.

Financial risk analysis is evolving according to the fast moving economical trends and it is getting more important for companies, ecosystem, and stakeholders.  Risk prediction algorithms help companies to estimate their potential and define mitigation activities. Insurance is a risk centered topic in finance and risk managment is the basic activity to make profit. There are two main stakeholders in insurance; cusotmers and distributors. Distributors communicate with customers on behalf of insurance company for underwriting and claim processes. Distributors generate more than 70% revenue in total for insurance companies. Mainly, distributors collect money from customers and keep it for a while and then transfer to the company account. Anadolu Insurance have almost 5.000 distributors. This means more than 7 billion revenue generation in 2021. In this study, we developed a data analytics flow to predict the distributors which have high financial risk and define mitigation activities in order to handle the risk, identified. Also, it is a critical information for Anadolu Insurance to prevent the customers who are managed by the distributor, has high risk potential. Distributors can damage customer relations while they are trying to manage financials. In the flow we developed, we will share details about how Anadolu Insurance predicted financial risk value for each distributor by using machine learning algorithms. We identified 0.2% of the distributors have higher financial risk and Anadolu Insurance will try to handle this by not harm its customers.