Life insurance product recommendations for pension plan holders
Emeklilik planı sahipleri için hayat sigortası ürün önerileri
- Tez No: 929853
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TEVFİK AYTEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Sigortacılık, Computer Engineering and Computer Science and Control, Insurance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Bu yüksek lisans tezi, bireysel emeklilik sözleşmeleri ve hayat sigortası poliçelerinden oluşan bir ürün portföyüne sahip bir sigorta şirketinin mevcut müşteri verilerini kullanarak ürün öneri analizi yapmayı amaçlamaktadır. Çalışmada, bireysel emeklilik ürününe sahip müşterilerin hangi hayat sigortası ürününü tercih edeceğini tahmin etmek hedeflenmiştir. İlk olarak, alan bilgisine dayalı manuel tahminler yapılmıştır. Daha sonra, Random Forest Classifier, XGBoost ve CatBoost algoritmaları kullanılarak makine öğrenimi modelleri geliştirilmiştir. Yapılan kapsamlı deneyler, makine öğrenimi algoritmalarının alan uzmanlığına dayalı manuel tahminlerden daha başarılı olduğunu göstermiştir. Bu tez, sigorta sektöründe veri analitiği ve makine öğrenimi uygulamalarının potansiyelini ortaya koymayı ve bu alandaki gelecekteki araştırmalar için bir kaynak olmayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This master thesis focuses on conducting a product recommendations analysis using the existing customer data of an insurance company with a product portfolio consisting of individual pension contracts and life insurance policies. The study aimed to predict which life insurance product would be preferred by customers who already have an individual pension product. Initially, manual predictions were made based on domain knowledge. Then, machine learning models were developed using Random Forest Classifier, XGBoost, and CatBoost algorithms. We made extensive experiments which showed that the machine learning algorithms outperformed the manual predictions based on domain expertise. This thesis aims to demonstrate the potential of data analytics and machine learning applications in the insurance sector and to serve as a resource for future research in this field.
Benzer Tezler
- Sigortada dağıtım ve tutundurma metodları
Başlık çevirisi yok
BANU GÖNENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
SigortacılıkMarmara ÜniversitesiSigortacılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN GÜRBÜZ
- Pencere veri zarflama analizi ile hayat sigortası şirketlerinin etkinliklerinin analizi
Analysis of the efficiency of life insurance companies using window data envelopment analysis
ABDULLAH İLKAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Türkiye'de Raylı sistem projelerinde yapı bilgi modellemesi(BIM) uygulamasının bir örnek olay üzerinden irdelenmesi
Examination of the application of building information modeling (BIM) in rail system projects in Turkey through a case study
PINAR COŞKUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELÇİN FİLİZ TAŞ
- Yapay zekanın sektörel uygulama alanları ve etkileri üzerine bir inceleme
A study on sectoral application areas and effects of artificial intelligence
GİZEM ALTINDERE YAZICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN VEYSEL ERTEMEL
- Hizmet kalite yönetimi ve satış/alacak departmanında kalite geliştirme çalışmalarına yönelik bir uygulama
Service quality management and an application for improving quality in the sales/credit department
ÜLFET ALTUNCU
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SITKI GÖZLÜ