Kasko sigortası cam hasarı küme analizi
Cluster analysis of glass damage in motor insurance
- Tez No: 795090
- Danışmanlar: PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 59
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.
Özet (Çeviri)
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.
Benzer Tezler
- Bernstein kopula ile hayat dışı sigortasında bağımlılığın modellenmesi
Dependence modeling of non-life insurance using the Bernstein copula
PINAR ÖZER UYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Aktüerya BilimleriHacettepe ÜniversitesiAktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT BÜYÜKYAZICI
- Kartal Belediyesi sınırları içerisinde oluşan ambalaj atıklarının karakterizasyonu ve ekonomik analizi
Characterization of the packaging waste and economic analysis in Kartal Municipality borderland
LOKMAN GÜVENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Çevre Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN KURTULUŞ ÖZCAN
- Kasko sigortası sözleşmesi
Motor vehicles insurance contract
AKTAN ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
HukukDokuz Eylül ÜniversitesiÖzel Hukuk Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ HAYDAR YILDIRIM
- Türkiye sigorta sektörünün incelenmesi ve kasko sigorta tercihini etkileyen faktörlerin belirlenmesi: Celal Bayar Üniversitesi personeline uygulama
The examination of the insurance sector in Turkey and identification of factors affecting the automobile insurance choice: Application to Celal Bayar University staff
DİLEK ALMA
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
SigortacılıkCelal Bayar Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ECE DEMİRAY EROL