75 / 92
73
UZMAN GÖZÜYLE
EXPERT VIEW
bazı bilgileri paylaşmaya başlasalar da, katmadeğerli çık-
tıları üretmek için içeriğin zenginleşmesi gerekli.
SBM’de Büyük Veri
Sigorta Bilgi Merkezi günümüzün en kıymetli madeni
VERİ’yi sigorta şirketleri adına saklayan ve işleyen bir
merkez. Yılda 14 milyar transaction gerçekleşen SBM veri
sistemleri üzerinde özellikle geçtiğimiz yılda önemli büyük
veri projeleri başlatıldı.
Sigortacılık Ortak Veri Modeli ve Sözlüğü projesiyle tüm
branşlardaki ürünler Kişi, Acente, Şirket, Araç boyutlarında
tek bir veri yapısı üzerinde modellenerek verinin farklı nok-
talardan bütüncül bir bakışla raporlanması sağlandı.
Suistimal projesi kapsamında kurulan analitik modelle su-
istimal risk skoru oluşturularak merkezi bir noktadan tüm
sektörün verileri analiz edildi. 2016 şubat ayında mevcut
yapının üzerine bir katman daha ekleyecek işbirliği SBM,
Sabancı Üniversitesi ve MIT arasında gerçekleşti. Bu
işbirliği kapsamında başlatılan “Sigorta Sektöründe Sahte-
cilik Tespiti Üzerine Büyük Veri Analitiği Projesi” ile merkezi
olarak toplanan sigorta verilerinden sigorta suistimallerine
yol açan profil, etken ve koşulların veri analitiği yöntemleri
kullanılarak analiz edilmesi ve bu sayede suistimallerin
daha yüksek oranda tahmin edilebilmesi hedeflenmiştir.
Elde edilen veriler içinden daha zengin analizler yapmaya
olanak sağlayacak text mining ve picture mining ürün-
lerinin seçimi süreci devam ederken, sosyal medya ana-
litiği çalışmalarıyla sistemin başarı katsayısının bir adım
daha ileri taşınması amaçlanmaktadır.
certain basic information via API Portals, they have developed,
content should be enriched in order to generate outputs with
added value.
Big Data at SBM
Insurance Information and Monitoring Center (SBM) is a
center that saves and processes on behalf of insurance com-
panies, DATA that is the most valuable metal in our times.
Especially during last year, big data projects were started on
SBM data systems, which handles 14 billion transactions per
year.
With the Insurance Common Data Model and Dictionary
project products in all branches are modeled on a single data
structure in the dimensions of individual, agency, company,
and vehicle allowing for reporting of data from different
points with an integrated perspective.
With the analytical model established as part of the fraud
project, a fraud risk score was calculated and data from the
sector as a whole were analyzed from a single point. In Feb-
ruary 2016, another layer was added to the existing structure
and SBM, Sabancı University and MIT entered into a new co-
operation. With the “Big Data Analytics For Fraud Detection
in Insurance Industry” initiated as part of this collaboration,
the goal is to analyze using the data analytics methods, the
profiles, factors and conditions that result in insurance fraud
and to estimate fraud with higher success rates.
While the selection of text mining and picture mining
products that will allow for more detailed analysis, from
among the data collected is underway, the goal is further
improve the effectiveness of the system with social media
analytics projects.