Türkiye'de otomobil sigortası sahtekarlıklarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tespit edilmesi

Sigortacılık, güven ilişkisine dayalı doğası nedeniyle sahtekârlığa elverişli bir sektördür. Kişilerin sigorta sahtekârlığını diğer alanlara göre daha düşük riskli görmesi, kolay yoldan kazanç sağlayabilmeleri, yakalanma riskinin az olması, soygun ve kaçakçılık gibi suçlara göre daha güvenli bulmaları da bu alandaki sahtekârlığın yaygın olmasına sebep olmuştur. Bu alandaki sahtekârlığın yaygın ve tespitinin zor olması, hem sigorta şirketini hem de diğer sigortalılar gibi ekonomideki farklı aktörleri olumsuz etkilemektedir. Sigortalı tarafından basit gözüken bir eylem bile aslında sigortacının öngöremediği finansal bir yükün altına girmesine yol açmakta ve sigortacılık sektörünün mali dengesini bozmaktadır. Bunun sonucunda yapılan aktüeryal hesaplamalarda sapmalar meydana gelir, hasar için ayrılan karşılıklar yetersiz kalır, günün sonunda da sigorta maliyetlerinin artması nedeniyle bu maliyetin bir kısmı sigorta primlerine yüklenerek suçsuz olan sigortalılar da daha fazla prim ödemek zorunda kalır. Sigorta sahtekârlıkları dünyada olduğu gibi Türkiye'de de sektörün en önemli sorunlarından biridir. Türkiye'de sigorta sahtekârlığıyla mücadele konusunda hem şirketler hem de düzenleyici otoriteler özelinde farkındalık artmaya başlamış bununla ilgili birimler kurulmaya ve denetimler yapılmaya başlanmıştır. Buradan yola çıkarak bu çalışmada, Türkiye'deki sigorta verileri üzerinden bir sahtekârlık tespiti çalışması yapılması amaçlanmıştır. Otomobil sigortası verilerine ilişkin kayıt sistemlerinin daha gelişmiş ve verilerin daha sağlıklı olması, ayrıca otomobil sigortalarının sektörün önemli bir payını kapsaması sebebiyle ülkemizdeki kasko sigortası verileri üzerinden bir çalışma yapılmıştır. Türkiye'de herhangi bir sigorta branşında tüm sigorta şirketi verileri üzerinden yapılmış sahtekârlık tespitine yönelik bir çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışma ile eldeki büyük veriyle, Türkiye'de kasko sigortasındaki tazminata dayalı sahtekârlıklarda önemli olan değişkenlerin, konuların tespit edilmesi ve bu alanda sahtekârlık tespiti yapan en iyi makine öğrenmesi yöntemini bulmak amaçlanmıştır. Bu kapsamda, literatürde benzer problemlere uygulanan istatistik ve makine öğrenme yöntemleri (Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri) ele alınarak büyük veri analizi uygulamaları yapılmıştır. Bunlara ilave olarak, bu alanda literatürde uygulama yeri bulamadığı düşünülen Bayes Ağlarına da yer verilmiştir. Bu çerçevede Bayes Ağları öğrenen üç farklı algoritma ile çalışılmıştır. Uygulanan yöntemlerden sahte hasarların tespiti noktasında tüm yöntemlerin yüksek performans gösterdiği ancak hiçbirinin diğerine çok üstün gelmediği sonucuna ulaşılmıştır.