Motokaravan sigortacılığı tahmin modellemesi ve uygulanan yöntemlerin karşılaştırılması

Sigortacılık, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerin finansal yapılarına olumlu şekilde etki eden sektörlerdendir. Türkiye'de sigortacılık sektörünün son yıllarda çift haneli oranlarda büyüdüğü ve Gayri Safi Yurtiçi Hasıla'ya olan katkısının artmış olduğu görünmektedir. Bu durumun daha iyi seviyelere çıkarak devam etmesini sağlamak için teknolojinin ve makinelerin kabiliyetlerinden faydalanmak gerekmektedir. Veriler arasındaki gözle görünmeyen ilişkilerin tespitinde kullanılan veri madenciliği de sigortacılığın gelişmesi için yararlanılması gereken alanlardan birisidir. Veri madenciliği aktüeryal hesaplamalarda ve her türlü sigorta suistimallerinin tespitinde kullanılır. Günümüzde birçok veri madenciliği metot ve algoritması mevcuttur. Veri kümelerinin karakteristiğine göre hangisinin kullanılacağına karar verilebilir. Bu çalışmada, Avrupa'da popüler olan ve gerekli çalışmalar yapıldığında ülkemizde de gelişme potansiyeli gösterebilecek olan motokaravan sigortacılığı üzerine model geliştirilmiştir. Hangi özellikteki kişilerin bu sigortayı yaptırabileceğine yönelik tahminlemeler yapılmıştır. Modelleme çalışmasında karar ağaçları tekniğinin kullanıldığı J48 algoritması, lojistik regresyonun kullanıldığı algoritma ve yapay sinir ağlarının kullanıldığı MultilayerPerceptron algoritması koşulmuştur. MultilayerPerceptron algoritması en iyi doğruluk oranına sahip olmuştur. J48 ise MultilayerPerceptron algoritmasına yakın bir doğruluk oranına sahiptir. Lojistik regresyonda ise ciddi bir başarı elde edilememiştir. Elde edilen sonuçların motokaravan sigortası yaptırma potansiyeline sahip olan kişilere ulaşmaya yönelik çalışmaları kolaylaştıracağı düşünülmektedir. Anahtar kelimeler: veri madenciliği, sigortacılık sektörü, motokaravan sigortası, karar ağaçları, lojistik regresyon, yapay sinir ağları.