Alan Turing (1912-1954) daha 1940’ların başlarında, yapay zeka (AI) ile orijinal zeka arasındaki farkın bitmek bilmeyen bir tartışma olacağını anlamış ve bir makinenin düşünüp düşünemeyeceğini sormanın yanlış soru olduğunu fark etmişti. Aslında doğru soru: “Makineler, düşünen varlıklar olarak bizim yapabileceğimizi yapabilir mi?” olabilir. Eğer cevap evet ise, yapay zeka ve orijinal zeka arasındaki ayrım özünde anlamsız olmuyor mu?
Dünyanın en iyi GO oyuncusu Ke Jie, Mayıs 2017'de, ] tarafından geliştirilen bir yapay zeka bilgisayar programı olan AlphaGo tarafından üst üste üç kez mağlup edildi. Aslında hiç kimse böyle bir durumun mümkün olabileceğini beklemiyordu bile. AlphaGo’nun başarısı, teknolojik açıdan bugüne kadar ki en etkileyici başarılardan biri olsa da son dönemlerde benzer derecede şaşırtıcı başka gelişmeler de oldu.
David Cope’un çalışmalarına benzer başka bir çalışma da Avrupa’da gerçekleştirildi. Geliştirilen bir yapay zeka uygulaması, Hollandalı ünlü ressam Rembrandt’ın mevcut çalışmalarının analizine dayanarak, yanda görülen sahte Rembrandt tablosunu yapmayı öğrendi.
Yapay zeka uygulaması, yaptığı bu resim ile sanat eleştirmenlerini belki kandıramayacak ama birçok sanat sever bu resmin bir Rembrandt eseri olduğuna inanacaktır. Bu verilen örneklerin amacı, yapay zekanın en azından bu örneklerdeki alanlarda Turing testini geçtiğini göstermektir. Son yıllarda bilgisayar hesaplama gücünde ve iletişim hızında yaşanan logaritmik artış, yapay zeka kullanım alanının yukarıda örneklendirilen akademik çalışmaların çok daha ötesine geçmesini ve kişilerin günlük yaşantıları içinde, başta akıllı telefonlar olmak üzere birçok alanda kullanılmasını da sağladı.
Yapay zeka alanında yaşanan bu hızlı teknolojik ilerleme, başta finans sektörü olmak üzere pek çok sektörde önemli farklar yarattı. Yapay zekanın olayları yorumlama, kararları destekleme, otomatikleştirme ve eylemler gerçekleştirebilme yetenekleri müşteri deneyimi, e-ticaret ve veri işleme olmak üzere pek çok alanda yapılan çalışmaların önünü açtı. Geride bıraktığımız bu son 4-5 yılda, şirketlerin çok sayıda yapay zeka deneme çalışmaları yaptığına tanık olduk. Bu sayede hem sağlayıcılar hem de iş dünyasında yapay zeka konusunda deneyimli uzmanlar yetişmiş oldu. Geçtiğimiz dönemi şirketler için öğrenme ve konuyu algılama zamanı olarak nitelendirebiliriz.
Sigortacılık sektörü için bakarsak, strateji belirlenecek olası yapay zeka kullanım alanları şunlar olabilir.
Google, IBM, Microsoft ve Apple gibi dev teknoloji şirketlerinin doğal dil işleme konusunda milyarlarca dolar yatırım yapmaya devam etmeleri sayesinde akıllı sanal asistanlar öncelikle İngilizce dilinde gerçek bir sanal asistan yetkinliklerine kavuştular, daha sonra da diğer dilleri ve Türkçeyi de öğrendiler.
Doğal dil işleme alanında yaşanan gelişmelerin en çarpıcı örneği ise OPENAI. 2015 yılında, Elon Musk ve Sam Altman tarafından kar amacı olmayan bir kuruluş olarak kurulan OpenAI, yapay zekayı bir bütün olarak insanlığa fayda sağlayacak şekilde geliştirmeyi ve yönlendirmeyi amaçlamaktadır. OpenAI tarafından, derin öğrenme tekniği ile insan benzeri metinler üretmek için geliştirilen GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer) modeli, tam 175Milyar parametreden oluşuyor. GPT3, Haziran 2020 yılında beta kullanıma açıldığında en yakın rakibi olan Microsoft doğal dil işleme sisteminde sadece 17Milyon parametre vardı. GPT-3’ü eğitmek için tüm Wikipedia (3Milyar Token) bilgileri, bugüne kadar basılmış ve dijitalleştirilmiş tüm kitaplar (77Milyar Token) ve geri kalan tüm internet (429Milyar Token) bilgileri kullanıldı. Neticede artık bir yazarın üslubunda yazılar üretebilir duruma geldi. Bir yazardan birkaç dize verdiğinizde GPT-3 yazıyı yazarın tarzında daha önce hiç yazılmamış şekilde devam ettirebiliyor.
Örnek olması açısından OPENAI sayfasında beta programa kayıt oldum ve Nazım Hikmet’in ünlü şiirlerinden Gözlerine Bakarken’nin koyu renkle işaretlenen ilk 7 satırını GPT-3’e girdim. GPT-3’ün ürettiği şiirin devamını yanda görebilirsiniz.
Sigortacılık, yapay zeka ve diğer teknoloji alanlarında yaşanan bu hızlı değişimin ivmesiyle ve InsurTech’lerin katalizör etkiyle, tarihinde hiç görülmemiş bir değişime zorlanmaktadır. 2020 yılında birden ana gündemimiz olan Kovid-19 salgını da bu hızlı değişimin öncüsü olmuş, tüm sektörlerde değişimin ve dijitalleşmenin hızlanmasını sağlamıştır. Bu hızlı değişimde sigorta sektörünün en önemli enstrümanı sahip olduğu verilerdir. Bu nedenle veri uzmanlığı oluşturmak ve verinin bilgiye dönüştürülmesi her şeyden önemlidir. Sigortacılık sektöründe de yapay zeka destekli ileri analitik modellerin kullanılması, verinin içinde saklı olan gizli anlamların çıkartılması ve yapısal olmayan verilerin bilgiye dönüştürülmesi, Veri Mühendisleri ve Veri Bilimcileri yetiştirmek, veri ustalığını tüm iş kollarına yaygınlaştırmak artık kaçınılmazdır. Şirket genelinde gelişmiş veri anlayışı ve kullanımı sağlanması sigorta şirketlerinin karar verme süreçlerini hızlandırmak, müşteri iletişimini kişiselleştirmek ve süreçleri düzene koymak için imkan yaratacaktır. Bunları yapabilmek için, yapay zeka destekli ve gerçek zamanlı tahmine dayalı modellerin etkin bir şekilde kullanılması gerekmektedir. Nitekim bugüne kadar süregelen, ileri analitik yöntemlerin sadece sigorta suiistimallerinde ve aktüerya birimlerinde kullanılması dönemi artık sona ermiştir.
Sigorta sektörünün teknoloji odaklı yıkıcı bir değişimin eşiğinde olduğunun söylenmesi, elbette dolaylı etkiler de göz önüne alınarak dile getirilmektedir. Yapay zeka alanında yaşanan gelişmeler otomobil endüstrisini de yeniden şekillendirmektedir. Büyük teknoloji devleri ve otomobil şirketleri dahil 250’den fazla firmanın otonom araçlar üzerinde çalışmalar yaptığı ve 2030 yılına geldiğinde dünyadaki her 10 araçtan 1 tanesinin otonom araç olacağı tahmin edilmektedir. Otonom araçların piyasaya çıkmasıyla birlikte, robot taksilerin de hızla yaygınlaşacağı ve araç sahiplik yapısını kökten değiştireceği tahmin edilmektedir. Artık araç sahibi olmak yerine kolaylıkla erişilebilen robot taksilerin kullanılması veya kiralanması yaygın olarak tercih edilebilecektir. Ülkemizdeki hayat dışı sigorta sektörü primi üretiminin %60’dan fazlası oto sigortaları branşından gelmektedir. 2030 yılına geldiğimizde, otonom araçların klasik ürünler ile sigortalanmasını beklemek, gerçekleşmeyecek bir hayal olabilir.
2030 yılına kadar sigorta sektöründe yaşanması beklenen evrimde sigorta, mevcut "hasarı tespit etme ve onarma" durumundan, "tahmin etme ve önleme" ye geçecek ve bu süreçte sigortacılık her yönünle tamamen değişecektir. Acenteler, brokerler, müşteriler, sigortacılar ve tedarikçiler karar verme ve üretkenliği geliştirmek, maliyetleri düşürmek ve müşteri deneyimini optimize etmek için gelişmiş teknolojileri kullanma konusunda daha becerikli hale geldikçe, değişimin hızı da artacaktır.
Görüntü, ses ve yapısal olmayan verilerin işlenmesinde yoğun olarak kullanılan makine öğrenmesi veya derin öğrenme teknikleri, giyilebilir cihazlar, araçlar veya evlerdeki sensörler tarafından üretilen büyük verilerin işlenmesinde kullanılmaya başlanacak ve bu verilerin analiz edilme yetenekleri geliştikçe de kişilerin davranışlarına veya faaliyetlerine dayalı yeni sigorta ürünleri geliştirilebilecektir. Aynı zamanda altında yatan riskler veya davranışlardaki değişimler gerçek zamanlı olarak izlenebilecek ve hasarlar oluşmadan risk önleyici tedbirler uygulanabilecektir.
Teknolojide yaşanan bu değişim, son derece dinamik, kullanıma dayalı ve bireysel tüketicilerin davranışına göre uyarlanmış sigorta ürünlerinin çoğalmasını da beraberinde getirebilecektir. Kullanım bazlı ve kişiselleştirilmiş bu yeni ürünler, bireyin davranış kalıplarına sürekli olarak uyum sağladığından, sigorta "satın alma ve yıllık yenileme" modelinden, aylık abonelik modeline geçebilecektir. Üstelik ürünler, tüketicilerin kendi özel ihtiyaçlarına göre özelleştirebilecekleri telefon bataryası sigortası, uçuş gecikme sigortası, çamaşır makinesi sigortası gibi mikro teminatlara ayrılabilecektir. Böylece sigorta okuryazarlığı da yaygınlaşacak, kullanım bazlı sigorta ürünlerinin her alana yaygınlaşması da kaçınılmaz olacaktır.
Teknoloji alanında yaşadığımız hızlı değişim sigortacılık sektörünü tarihte hiç görülmemiş bir şekilde değişime zorlamaktadır. Sigorta sektöründe faaliyet gösteren küçük girişimler de bu değişime katalizör etkisi yapmaktadır. Artık sigorta şirketlerinin teknolojiyi çok iyi kullanması yeterli değildir. Sigorta şirketlerinin en az InsurTechler kadar teknoloji şirketine dönüşmesi zamanı gelmiştir.
Dünyanın en iyi GO oyuncusu Ke Jie, Mayıs 2017'de, ] tarafından geliştirilen bir yapay zeka bilgisayar programı olan AlphaGo tarafından üst üste üç kez mağlup edildi. Aslında hiç kimse böyle bir durumun mümkün olabileceğini beklemiyordu bile. AlphaGo’nun başarısı, teknolojik açıdan bugüne kadar ki en etkileyici başarılardan biri olsa da son dönemlerde benzer derecede şaşırtıcı başka gelişmeler de oldu.
Makineler bizim yaptığımız şeyi yapabilirler mi?
Santa Cruz’daki Kaliforniya Üniversitesi’nden Prof. David Cope, geliştirdiği yapay zeka destekli müzik besteleme uygulaması EMI (Experiments in Musical Intelligence) sayesinde, bir çok klasik müzik eleştirmenini yeni bir Vivaldi bestesi bulunduğuna inandırmayı başardı. David Cope, kendi eğitiği EMI yapay zeka algoritması ile, Vivaldi, Mozart veya Bach bestelerine çok benzer 11.000’den fazla beste yarattı. İlgilenenler David Cope’un bu besteleri dinleyebilirler.David Cope’un çalışmalarına benzer başka bir çalışma da Avrupa’da gerçekleştirildi. Geliştirilen bir yapay zeka uygulaması, Hollandalı ünlü ressam Rembrandt’ın mevcut çalışmalarının analizine dayanarak, yanda görülen sahte Rembrandt tablosunu yapmayı öğrendi.
Yapay zeka uygulaması, yaptığı bu resim ile sanat eleştirmenlerini belki kandıramayacak ama birçok sanat sever bu resmin bir Rembrandt eseri olduğuna inanacaktır. Bu verilen örneklerin amacı, yapay zekanın en azından bu örneklerdeki alanlarda Turing testini geçtiğini göstermektir. Son yıllarda bilgisayar hesaplama gücünde ve iletişim hızında yaşanan logaritmik artış, yapay zeka kullanım alanının yukarıda örneklendirilen akademik çalışmaların çok daha ötesine geçmesini ve kişilerin günlük yaşantıları içinde, başta akıllı telefonlar olmak üzere birçok alanda kullanılmasını da sağladı.
Yapay zeka alanında yaşanan bu hızlı teknolojik ilerleme, başta finans sektörü olmak üzere pek çok sektörde önemli farklar yarattı. Yapay zekanın olayları yorumlama, kararları destekleme, otomatikleştirme ve eylemler gerçekleştirebilme yetenekleri müşteri deneyimi, e-ticaret ve veri işleme olmak üzere pek çok alanda yapılan çalışmaların önünü açtı. Geride bıraktığımız bu son 4-5 yılda, şirketlerin çok sayıda yapay zeka deneme çalışmaları yaptığına tanık olduk. Bu sayede hem sağlayıcılar hem de iş dünyasında yapay zeka konusunda deneyimli uzmanlar yetişmiş oldu. Geçtiğimiz dönemi şirketler için öğrenme ve konuyu algılama zamanı olarak nitelendirebiliriz.
Yapay Zeka Stratejisi Belirlenmesinin Önemi
Yapay zeka teknolojisinin kurum içinde etkin bir şekilde kullanılması ve tüm tarafların aynı hedefe koşması için, öncelikle yapay zeka stratejisinin hazırlanması gerekmektedir. Başarılı bir yapay zeka stratejisinin özü, farklı kullanım durumlarının ilgili paydaşlar tarafından iyi bir şekilde anlaşılmasını ve yapay zekanın işinize en iyi nasıl yardımcı olabileceğini belirlemektir. Bu nedenle zorlukların üstesinden gelebilecek basit, yinelemesi kolay bir yaklaşım benimsenmesi önemlidir.Sigortacılık sektörü için bakarsak, strateji belirlenecek olası yapay zeka kullanım alanları şunlar olabilir.
En Yaygın Yapay Zeka Uygulamaları
Yapay zeka destekli doğal dil işleme sistemleri, sanal asistanlar veya kısaca chatbotlar, her sektörde en yaygın kullanım alanı olan ilk yapay zeka uygulaması oldu. Sohbet robotları gelişmeye başladıkça, popülerlikleri ve mobil telefonlar dahil her yerde bulunmaları, beraberinde bazı eksiklikleri de ortaya çıkardı. İlk etapta kullanıcılara gerçek yapay zeka yeteneklerinden yoksun, komut dosyası ve robotik kullanıcı deneyimleri sunuldu. Bu kural tabanlı geleneksel sohbet robotları, basit nitelikli sık sorulan sorular içeriği için kabul edilebilir şekilde çalıştı. Ancak yapay zeka mühendisleri tarafından manuel eğitilmesi ve bu eğitimin sürekli olarak yapılması gerekiyordu.Google, IBM, Microsoft ve Apple gibi dev teknoloji şirketlerinin doğal dil işleme konusunda milyarlarca dolar yatırım yapmaya devam etmeleri sayesinde akıllı sanal asistanlar öncelikle İngilizce dilinde gerçek bir sanal asistan yetkinliklerine kavuştular, daha sonra da diğer dilleri ve Türkçeyi de öğrendiler.
Doğal dil işleme alanında yaşanan gelişmelerin en çarpıcı örneği ise OPENAI. 2015 yılında, Elon Musk ve Sam Altman tarafından kar amacı olmayan bir kuruluş olarak kurulan OpenAI, yapay zekayı bir bütün olarak insanlığa fayda sağlayacak şekilde geliştirmeyi ve yönlendirmeyi amaçlamaktadır. OpenAI tarafından, derin öğrenme tekniği ile insan benzeri metinler üretmek için geliştirilen GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer) modeli, tam 175Milyar parametreden oluşuyor. GPT3, Haziran 2020 yılında beta kullanıma açıldığında en yakın rakibi olan Microsoft doğal dil işleme sisteminde sadece 17Milyon parametre vardı. GPT-3’ü eğitmek için tüm Wikipedia (3Milyar Token) bilgileri, bugüne kadar basılmış ve dijitalleştirilmiş tüm kitaplar (77Milyar Token) ve geri kalan tüm internet (429Milyar Token) bilgileri kullanıldı. Neticede artık bir yazarın üslubunda yazılar üretebilir duruma geldi. Bir yazardan birkaç dize verdiğinizde GPT-3 yazıyı yazarın tarzında daha önce hiç yazılmamış şekilde devam ettirebiliyor.
Örnek olması açısından OPENAI sayfasında beta programa kayıt oldum ve Nazım Hikmet’in ünlü şiirlerinden Gözlerine Bakarken’nin koyu renkle işaretlenen ilk 7 satırını GPT-3’e girdim. GPT-3’ün ürettiği şiirin devamını yanda görebilirsiniz.
Yapay zeka sigortacılıkta neden önemlidir?
Yapay zeka alanında yaşanan bu heyecanlı gelişmelerin sigorta sektöründe de yakından takip edildiğini gözlemliyoruz. Büyük sigorta şirketlerinin, müşteri deneyimine değer katacak çözümler ararken, sanal asistan çözümlerini ve robotik süreç otomasyonu yöntemlerini kullanmaları hızla artmaktadır. Sigortacılık sektörünün dijital yetenekleri olgunlaşırken, büyük yatırımların temel sigortacılık uygulamalarının modernizasyonuna harcandığı ve mevcut iş süreçlerini daha iyi ve yalın bir şekilde yürütmeye harcandığı ve sigorta sektörünün teknoloji odaklı bir dönüşümün eşiğinde olduğu görülmektedir.Sigortacılık, yapay zeka ve diğer teknoloji alanlarında yaşanan bu hızlı değişimin ivmesiyle ve InsurTech’lerin katalizör etkiyle, tarihinde hiç görülmemiş bir değişime zorlanmaktadır. 2020 yılında birden ana gündemimiz olan Kovid-19 salgını da bu hızlı değişimin öncüsü olmuş, tüm sektörlerde değişimin ve dijitalleşmenin hızlanmasını sağlamıştır. Bu hızlı değişimde sigorta sektörünün en önemli enstrümanı sahip olduğu verilerdir. Bu nedenle veri uzmanlığı oluşturmak ve verinin bilgiye dönüştürülmesi her şeyden önemlidir. Sigortacılık sektöründe de yapay zeka destekli ileri analitik modellerin kullanılması, verinin içinde saklı olan gizli anlamların çıkartılması ve yapısal olmayan verilerin bilgiye dönüştürülmesi, Veri Mühendisleri ve Veri Bilimcileri yetiştirmek, veri ustalığını tüm iş kollarına yaygınlaştırmak artık kaçınılmazdır. Şirket genelinde gelişmiş veri anlayışı ve kullanımı sağlanması sigorta şirketlerinin karar verme süreçlerini hızlandırmak, müşteri iletişimini kişiselleştirmek ve süreçleri düzene koymak için imkan yaratacaktır. Bunları yapabilmek için, yapay zeka destekli ve gerçek zamanlı tahmine dayalı modellerin etkin bir şekilde kullanılması gerekmektedir. Nitekim bugüne kadar süregelen, ileri analitik yöntemlerin sadece sigorta suiistimallerinde ve aktüerya birimlerinde kullanılması dönemi artık sona ermiştir.
Sigorta sektörünün teknoloji odaklı yıkıcı bir değişimin eşiğinde olduğunun söylenmesi, elbette dolaylı etkiler de göz önüne alınarak dile getirilmektedir. Yapay zeka alanında yaşanan gelişmeler otomobil endüstrisini de yeniden şekillendirmektedir. Büyük teknoloji devleri ve otomobil şirketleri dahil 250’den fazla firmanın otonom araçlar üzerinde çalışmalar yaptığı ve 2030 yılına geldiğinde dünyadaki her 10 araçtan 1 tanesinin otonom araç olacağı tahmin edilmektedir. Otonom araçların piyasaya çıkmasıyla birlikte, robot taksilerin de hızla yaygınlaşacağı ve araç sahiplik yapısını kökten değiştireceği tahmin edilmektedir. Artık araç sahibi olmak yerine kolaylıkla erişilebilen robot taksilerin kullanılması veya kiralanması yaygın olarak tercih edilebilecektir. Ülkemizdeki hayat dışı sigorta sektörü primi üretiminin %60’dan fazlası oto sigortaları branşından gelmektedir. 2030 yılına geldiğimizde, otonom araçların klasik ürünler ile sigortalanmasını beklemek, gerçekleşmeyecek bir hayal olabilir.
2030 yılına kadar sigorta sektöründe yaşanması beklenen evrimde sigorta, mevcut "hasarı tespit etme ve onarma" durumundan, "tahmin etme ve önleme" ye geçecek ve bu süreçte sigortacılık her yönünle tamamen değişecektir. Acenteler, brokerler, müşteriler, sigortacılar ve tedarikçiler karar verme ve üretkenliği geliştirmek, maliyetleri düşürmek ve müşteri deneyimini optimize etmek için gelişmiş teknolojileri kullanma konusunda daha becerikli hale geldikçe, değişimin hızı da artacaktır.
Robotik Süreç Otomasyonu (RPA)
Bankalar ve sigorta şirketleri, Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) teknolojilerini son 4 yıldır etkin bir şekilde ülkemizde de kullanmaya başlamışlardır. Eski ve modernizasyon ihtiyacı olan, verimsiz uygulama silolarından verilerin alınması, işlenmesi ve başka bir uygulamaya girilmesi gibi işlemler robotlar tarafından çok kolaylıkla gerçekleştirilmektedir. Eskiden insan gücüyle yapılması mümkün olmayan veya çok fazla kaynak gerektiren işlemler, bugün robotlar sayesinde kolaylıkla yapılabilir hale gelmiştir. RPA sayesinde şirketler daha çevik hale gelirken operasyonel maliyetlerini de azaltmaktadır. Günümüzde RPA uygulamalarının, yapay zeka destekli ileri analitik modelleme yetenekleriyle desteklenerek daha karmaşık ve yorum gerektiren süreçlerde kullanılması için gerekli teknoloji hazır durumdadır.Insurtech’lerin etkisi
Insurtech’ler, 2019 yılına göre yaklaşık %12 artışla, 2020 yılında 7.1Milyar dolar yatırım aldılar. Teknolojiyi çok etkin kullanan bu küçük girişimler, bugüne kadar girdikleri sigorta sektörü dahil her sektörde yıkıcı değişimlere neden oldular. Uzun yıllardır var olan sigorta şirketlerinin, kurumsal değerlerini ve kurum kültürünü koruyarak sigortacılığı çok iyi yapan bir teknoloji şirketine dönüşmeleri de kaçınılmazdır.Robotlar hızla yaygınlaşacak
“Üç boyutlu baskı” olarak bilinen üretim şeklinin endüstride hızla yaygınlaşması ve 2025 yılına geldiğimizde artık evler de dahi kullanılır hale geleceği beklenmektedir. Endüstrideki bu üretim şeklinin değişmesi, ticari sigorta ürünlerini ve risk değerlendirme yöntemlerini yeniden şekillendirebilecektir.Görüntü, ses ve yapısal olmayan verilerin işlenmesinde yoğun olarak kullanılan makine öğrenmesi veya derin öğrenme teknikleri, giyilebilir cihazlar, araçlar veya evlerdeki sensörler tarafından üretilen büyük verilerin işlenmesinde kullanılmaya başlanacak ve bu verilerin analiz edilme yetenekleri geliştikçe de kişilerin davranışlarına veya faaliyetlerine dayalı yeni sigorta ürünleri geliştirilebilecektir. Aynı zamanda altında yatan riskler veya davranışlardaki değişimler gerçek zamanlı olarak izlenebilecek ve hasarlar oluşmadan risk önleyici tedbirler uygulanabilecektir.
Teknolojide yaşanan bu değişim, son derece dinamik, kullanıma dayalı ve bireysel tüketicilerin davranışına göre uyarlanmış sigorta ürünlerinin çoğalmasını da beraberinde getirebilecektir. Kullanım bazlı ve kişiselleştirilmiş bu yeni ürünler, bireyin davranış kalıplarına sürekli olarak uyum sağladığından, sigorta "satın alma ve yıllık yenileme" modelinden, aylık abonelik modeline geçebilecektir. Üstelik ürünler, tüketicilerin kendi özel ihtiyaçlarına göre özelleştirebilecekleri telefon bataryası sigortası, uçuş gecikme sigortası, çamaşır makinesi sigortası gibi mikro teminatlara ayrılabilecektir. Böylece sigorta okuryazarlığı da yaygınlaşacak, kullanım bazlı sigorta ürünlerinin her alana yaygınlaşması da kaçınılmaz olacaktır.
Teknoloji alanında yaşadığımız hızlı değişim sigortacılık sektörünü tarihte hiç görülmemiş bir şekilde değişime zorlamaktadır. Sigorta sektöründe faaliyet gösteren küçük girişimler de bu değişime katalizör etkisi yapmaktadır. Artık sigorta şirketlerinin teknolojiyi çok iyi kullanması yeterli değildir. Sigorta şirketlerinin en az InsurTechler kadar teknoloji şirketine dönüşmesi zamanı gelmiştir.
