Finans Sektöründe Yapay Sinir Ağı Uygulaması

Abstract

Prim hesabı ve risk tayini, sigorta sektöründe çok hayati olan konulardır. Özellikle, sağlık sigortasında, hasar miktarını etkileyen, müşteri ile alakalı birçok değişken vardır. Ayrıca, bu değişkenlerle gerçekleşen hasar arasında da doğrusal olmama derecesi çok yüksek olan bir fonksiyon mevcuttur. Bu nedenle, bu tez, sağlık sigortasında risk tayinini yapmak için yapay sinir ağlarını kullanan, yeni bir yöntem önermektedir. Risk tayini sürecini daha etkin kılmak için, bu çalışmada, Kohonen’in Özörgütlenmeli Harita Ağı ve Çok Katmanlı İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları’yla, iki aşamalı bir karar destek sistemi oluşturulmuştur. Bunun yanında, bir Türk sigorta firmasından alınan gerçek hayat verileri ile yöntemin uygulanabilirliği gösterilmiştir. Önerilen yöntem ile bulunan sonuçların, firmada kullanılan sistemin sonuçlarıyla mukayese edilmesiyle çalışma sonlandırılmıştır.

Risk assessment is critical in insurance sector. However, especially for health insurance, the risk of a claim is dependent on many variables about the potential customer and there is quite a nonlinear relationship between the specifications of the customer and amount of his/her future claim. For this purpose, this thesis proposes the use of artificial neural networks for risk assessment in health insurance sector. In this study, a two stage decision support model is structured using both Kohonen self organizing map and multilayer feedforward network in order to make risk assessment process more effective. Moreover, using the data of a Turkish insurance company, the applicability of the model is shown. The thesis is ended comparing the results from the proposed model with the results of the system used in the company.