Veri madenciliği yöntemi ile risklerin yönetilmesi ve sigorta sektörü üzerine bir uygulama

Abstract

Sigorta sektörü, rizikoya karşı önceden ödenen primlerle teminat sunan karmaşık ve çok taraflı işletmeler topluluğudur. Sektör içerisinde pek çok paydaşın yer alması ve bu paydaşların maddi menfaat elde etmek amacıyla kasıtlı olarak hileli eylemlere başvurması finansal ve sosyal maliyetlere yol açmaktadır. Bu bağlamda hile riskinin tespit edilerek uygun aksiyonların alınması çok önemlidir.Temel var oluş nedeni anlamlı ve faydalı bilgilerin elde edilmesi olan veri madenciliği, günümüzde hile riskinin yönetilmesinde yararlanılan bir yöntemdir. Bu tez çalışması, araç sigortası branşı özelinde veri madenciliğinin nasıl kullanılacağını deneysel olarak açıklamak amacıyla ele alınmıştır. Bunun için bir acenteden veri temin edilmiştir. Bu verilere karar ağacı modelinin J.48 algoritması uygulanarak hile şüphesi olan ve olmayanlar tahmin edilmeye çalışılmıştır.

The insurance sector is a community of complex and multilateral businesses that offer guarantee and premiums against risk. The involvement of many stakeholders in the sector and the deliberate application of these stakeholders to fraudulent actions in order to obtain financial benefits results in financial and social costs. In this context, it is very important to determine the risk of fraud and to take appropriate actions.Data mining is a method used in the management of fraud risk, whose main reason is to obtain meaningful and useful information. In this thesis, the purpose of this study is to explain experimentally how to use data mining in vehicle insurance branch. Data from an insurance agent was obtained for this purpose. By applying J.48 algorithm, one of the decision tree models, it is tried to predict those who are suspected of fraud or not.