Veri Madenciliği Analizi İle Bir Sigorta Şirketinde Müşteri Risk Faktörlerinin Belirlenmesi
Özet Görüntüleme: 289
/ 
PDF İndirme: 64
Anahtar Kelimeler:
Veri Madenciliği, Sigorta Risk Faktörleri, SınıflandırmaÖzet
Son yıllarda karar destek sistemleri, pazar stratejisi, finansal tahminler gibi alanlarda sektörlere hız ve esneklik kazandırması nedeniyle, veri madenciliği uygulamaları akademik ve sektörel çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Veri yığınlarının içindeki anlamlı bilgiye ulaşılmasını sağlayan veri madenciliği araçları, şirketlerin sürdürülebilirlik düzeyinin artmasına katkı sağlanmaktadır. Giderek ön plana çıkan esneklik, çeviklik, müşteri taleplerindeki değişen dinamikleri karşılayabilme yeteneklerinin gelişmesi için müşteri ilişkileri yönetiminde yaygın olarak veri madenciliği teknikleri kullanılmaktadır. Bu sayede şirketlerin müşteri deneyimleri iyileştirilirken, müşteri memnuniyeti ve sadakati de arttırılmaktadır. Bu çalışmada, bir sigorta şirketinde müşterilerin ödeyeceği sigorta prim değerini etkileyen değişkenler ve acentelerin sağladığı hizmetlerin sigorta primine olan etkisini araştırmak amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında Ankara’da faaliyet gösteren bir sigorta şirketinin trafik sigortası yaptıran 150 müşterisine ve sigorta yapılmak istenen aracına ilişkin bilgi toplanarak analiz edilmiş ve veri madenciliği teknikleriyle sınıflandırılmıştır. Çalışma sonucunda sigorta primini en çok etkileyen değişkenin trafik sigorta basamağı yani sürücünün hasarsızlık durumu olduğu görülmüştür. Sigorta priminin belirlenmesinde acente tarafından sağlanan hizmetlerin etkisinin olup olmadığı araştırılmış ve hizmetlerden faydalanma durumuna göre farklılık bulunmadığı tespit edilmiştir. Çalışmanın potansiyel müşterileri ve risklerini belirleme açısından sigorta sektöründe faaliyet gösteren şirketlere katkı sağlaması beklenmektedir.
Referanslar
Ata, N., Özkök, E. ve Karabey, U. (2008). Survival Data Mining: An Application to Credit Card Holders. Sigma Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi,26(1), 33-42.
Ata, F. (2018). Understanding Customer Value Using Data Mining Applications: A Case Study Of An İnsurance Broker. Yüksek Lisans Tezi. İstanbul: İstanbul Arel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
Attila, İ.ve Gülay, A. (2022). Türkiye’de Sigorta Prim Üretimlerinin Dünya Sigortacılık Sektöründeki Yeri. Uygulamalı Sosyal Bilimler ve Güzel Sanatlar Dergisi, 4(8), 30-45.
Bollier, D.ve Firestone, C. M. (2010). The Promise and Peril of Big Data. Washington, DC: Aspen Institute, Communications and Society Program, s.1-66
Cömert, N., ve Kaymaz, M. (2019). Araç Sigortası Hilelerinde Veri Madenciliğinin Kullanımı. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 41(2), 364-390.
Çığşar, B. ve Ünal, D. (2019). Comparison of Data Mining Classification Algorithms Determining the Default Risk. Scientific Programming
Doğan, B., Buldu, A., Demir, Ö. ve Erol Ceren. (2018). Sigortacılık Sektöründe Müşteri İlişki Yönetimi İçin Kümeleme Analizi. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, 8(1), 11-18.
Doğru, Z. (2019). Türk Sigortacılık Sektöründe Etkinlik Analizi ve Bir Uygulama. Yüksek Lisans Tezi. Burdur: Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü
Erol, B. (2013) Müşteri İlişkileri Yönetimi İçin Veri Madenciliği Kullanılması ve Sigortacılık Sektörü Üzerine Bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi İstanbul: Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Fernández-Fernández, J. A., Berajano-Vázquez, V. ve Vicente-Virseda, J. A. (2015). Classification of Spanish Credit Institutions for the Purposes of Financial Supervision, ECORFAN Journal-Mexico, 6( 14), 1196
Gao, G., Mishra, B.ve Ramazzotti, D. (2018). Causal Data Science for Financial Stress Testing. Journal of Computational Science, 26, 294-304.
https://www.generali.com.tr/hesaplayicilar/arac-kasko-degeri-hesaplama (Erişim Tarihi:16.01.2024)
Gepp, A ve Kumar, K. (2012) A Comparative Analysis of Decision Trees Vis-_a-vis Other Computational Data Mining Techniques in Automotive Insurance Fraud Detection Journal of Data Science, 10, 537-561
Güvel, E. A. ve Öndaş Güvel (2004). Sigortacılık. Ankara: Seçkin Yayınları, 2. Baskı
Hamidi, K. A., Berrado, A., Benabbou, L. ve Tarmouti, A. (2016, October). A Classification Based Framework for Credit Risk Assessment in the Moroccan Financial Market. In 2016 11th International Conference on Intelligent Systems: Theories and Applications (SITA), IEEE, 1-6).
Hsieh, N. (2004) An İntegrated Datamining and Behavioral Scoring Model For Analyzing Bank Customers, Expert Systems with Applications, 27(4), 623-633.
Hu, W. H., Gao, F. ve Huang, C. (2015, August). Financial Crisis Prediction Based on Distance to Default and Feature Weighted Support Vector Machine. In 2015 11th International Conference on Natural Computation (ICNC), IEEE, 58-63,
Huang, B. ve Wei, J. (2021). Research on Deep Learning-Based Financial Risk Prediction. Scientific Programming, 1-8.
Izadparast, S.M., Farahi, A., Nejad, F. F. ve Teimourpour, B. (2022). Using Data Mining Techniques to Predict the Detriment Level of Car Insurance Customers. (English).Journal of Information Processing & Management, 27 (3), , Sept. 2012. ISSN: 22518223, 699-722
Jabeur, S. B., Sadaaoui, A., Sghaier, A. ve Aloui, R. (2020). Machine Learning Models and Cost-Sensitive Decision Trees for Bond Rating Prediction. Journal of the Operational Research Society, 71(8), 1161-1179.
Kang, Q. (2019). Financial Risk Assessment Model Based on Big Data. International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing, 10(04),
Karaman, D. (2018). Sigortacılık Sektörünün Güncel Sorunlarının Belirlenmesi: Alanya’da Bir Araştırma. Uluslararası Yönetim ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(10), 29-37.
Karataş, C. (2021). Trafik ve Kasko Müşteri Eğilimleri ve Trafik Kazasını Etkileyen Faktörlerin Veri Madenciliği ile Risk Analizi Yüksek Lisans Enstitüsü. Karabük: Karabük Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 8.
Kasap, E. (2007) Sigortacılık Sektöründe Müşteri İlişkileri Yönetimi Yaklaşımıyla Veri Madenciliği Teknikleri ve Bir Uygulama Yüksek Lisans Tezi. İstanbul: Marmara Üniversitesi Bankacılık Ve Sigortacılık Enstitüsü Sigortacılık Bölümü
Muslu, D. (2009) Sigortacılık Sektöründe Risk Analizi: Veri Madenciliği Uygulaması. İstanbul: İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi
Ömürbek, N., ve Altın, F. G. (2008). Sigortacılık Sektöründe Bilgi Teknolojilerinin Uygulanmasına İlişkin Bir Araştırma. Suleyman Demirel University Journal of Faculty of Economics & Administrative Sciences, 13(3).
Özüdoğru, H. ve Çetin, Ç. (2017). Türkiye'de Sigortacılıkta Güncel Sorunlar. Third Sector Social Economic Review, 52(2), 57.
Seferzade, A. and Dönmez, İ. (2020).Sigorta Müşteri Risk Gruplarinin Kümeleme Yöntemi ile Analizi International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications (HORA), Ankara, Turkey, 1-7
Smiti, S., Soui, M.ve Gasmi, I. (2018). A Comparative Study of Rule Based Classification Algorithms for Credit Risk Assessment. In 31st International Business Information Management Association Conference: Innovation Management and Education Excellence through Vision 2020, IBIMA 2018. 658-667
Taşkın, E. Şener, H.Y. (2004). Küreselleşme Sürecinde Türk Sigorta Sektörünün Önüne Çıkabilecek Sorunlar, Bu Sorunları Asabilmek İçin Alınması Gereken Önlemler- “Global Normlu Sigorta”, Reasürör Dergisi, Milli Reasürans T.A.S. Yayını, Sayı 51, Ocak 2004, s.15.
TOBB Sigorta Acenteleri İcra Komitesi, Sigorta Acenteleri Dünya Uygulamaları Araştırma ve 2023 Vizyonunu Belirleme https://mobil.tobb.org.tr/DuyuruResimleri/2496-1.pdf (Erişim Tarihi : 10.02.2024)
Tosun, T. (2006) Veri Madenciliği Teknikleriyle Kredi Kartlarında Müşteri Kaybetme Analizi. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul: İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Yao, L. (2019). Financial Accounting Intelligence Management of Internet of Things Enterprises Based on Data Mining Algorithm. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 37(5), 5915-5923.
Yayla, Ş. O. (2019). Sigortacılık ve Türkiye'de Sigorta Sektörünün Durumu. Liberal Düşünce Dergisi, 24(94), 107-125.
Zhang, Y. (2020). Food Safety Risk Intelligence Early Warning Based on Support Vector Machine. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 38(6), 6957-6969.
Zhao, A. (2022). Financial Risk Evaluation of Digital Currency Based on CART Algorithm Blockchain. Mobile Information Systems,
Nisan 2023 tarihli Resmi Gazete https://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2023/04/20230404-2.htm
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2024 Journal of Academic Opinion
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
