Yapay zekâ, kamyon taşımacılığı sigortasını daha doğru hâle mi getirebilir, yoksa yalnızca daha hızlı mı?

Yapay zekâ, sigortacılara belge incelemelerini otomatikleştirmek, başvurulardaki bilgileri çıkarmak ve geçmiş kayıtları analiz etmek için yeni yöntemler sunuyor. Kamyon taşımacılığı şirketleri açısından bu olanaklar, sigorta kapsamı edinme sürecini karmaşıklaştıran idari gecikmeleri azaltmaya yardımcı olabilir.

Bu verimlilik önemli. Sigortadaki gecikmeler, taşımacıların kamyonlarını hizmete sokmasını, yeni sözleşmeleri kabul etmesini veya faaliyetlerini planlandığı gibi sürdürmesini engelleyebilir.

Ancak daha hızlı kararlar, mutlaka daha iyi kararlar demek değildir.

Kamyon taşımacılığı sigortasında sorun hiçbir zaman verinin tamamen yokluğu olmadı. Sigortacılar denetim geçmişlerini, güvenlik kayıtlarını, kaza raporlarını, faaliyet yetkilerini ve mevzuata uyum belgelerini değerlendirebilir. Asıl güçlük, bu kayıtların bir işletme hakkında gerçekte ne gösterdiğini ve neleri dışarıda bıraktığını belirlemektir.

Yapay zekânın kamyon taşımacılığı sigortasını iyileştirebilmesi için sigorta değerlendirme sürecini hızlandırmaktan fazlasını yapması gerekir. Sigortacıların riski daha doğru anlamasına yardımcı olmalıdır.

Güvenlik Kaydı Hikâyenin Tamamını Anlatmaz

Sigorta sektörüne girmeden önce kamyon taşımacılığı şirketleriyle doğrudan çalışarak güvenlik ve mevzuata uyum konularında destek verdim; taşımacıların faaliyet yetkisi almasına, sürücü yeterlilik dosyalarını düzenlemesine, kayıtlarını tutmasına ve mevzuat gerekliliklerini yerine getirmesine yardımcı oldum. Bu deneyim önemli bir dersi pekiştirdi: Mevzuata uyum kayıtları yararlıdır, ancak bir filonun günlük işleyişini mutlaka yansıtmaz.

Filo büyüklükleri, faaliyet geçmişleri ve denetim kayıtları birbirine benzeyen iki kamyon taşımacılığı şirketini düşünün. Bunlardan biri düzenli bir önleyici bakım programı uyguluyor, sürücü eğitimine yatırım yapıyor ve olası güvenlik sorunlarını ihlale dönüşmeden ele alıyor olabilir. Diğeri ise daha tepkisel bir yaklaşım benimseyerek sorunları ancak ortaya çıktıklarında çözüyor olabilir. Risk yönetimi yaklaşımları farklı olsa da bu şirketler kâğıt üzerinde benzer görünebilir.

Bunun tersi de yaşanabilir. Bir taşımacının kayıtlarında bir ihlal ya da kaza bulunabilir; ancak bu olay, mevcut güvenlik uygulamalarını veya olayın koşullarını bütünüyle açıklamayabilir.

Federal Motor Carrier Safety Administration’ın (FMCSA) Güvenlik Ölçüm Sistemi, güvenlik müdahalesi gerektirebilecek taşımacıları belirlemeye yardımcı olmak için yol kenarı denetimlerinden, kaza ve soruşturma verilerinden yararlanır. Mevzuat denetimi açısından değerli olan bu kayıtlar, bir taşımacının genel güvenlik durumunu veya sigortalanabilirliğini kapsamlı biçimde değerlendirmek amacıyla tasarlanmamıştır.

FMCSA, Güvenlik Ölçüm Sistemi verilerindeki kısıtlılıkları da belgelemiştir. Bunlar arasında verilerin yeterliliğine ve bilgilerin farklı amaçları ne ölçüde güvenilir biçimde destekleyebileceğine ilişkin sorular yer alır.

Yapay zekâ bu kayıtları hızla analiz edebilir, ancak hız tek başına kayıtların kısıtlılıklarını ortadan kaldırmaz.

Eksik Bilgileri Otomatikleştirmenin Riskleri

Ticari sigortacılıkta idari işleri azaltmak için yapay zekâdan yararlanma konusunda açık fırsatlar var. Otomatik sistemler başvurulardaki eksik alanları belirlemeye, belgelerdeki bilgileri karşılaştırmaya, güvenlik kayıtlarını düzenlemeye ve incelenmesi gereken tutarsızlıkları işaretlemeye yardımcı olabilir.

Belge toplama sürecinin çoğu zaman birden fazla tarafı ve sistemi kapsadığı kamyon taşımacılığı sektöründe bu iyileştirmeler özellikle değerli olabilir.

Risk, otomatik değerlendirmeler kesin sonuçlar gibi ele alındığında ortaya çıkar. Örneğin bir yapay zekâ sistemi, olumsuz bir güvenlik göstergesi nedeniyle bir taşımacıyı işaretleyebilir. Sistem kaydı doğru biçimde belirleyebilir, ancak sonraki operasyonel iyileştirmeleri veya olayın yorumlanma biçimini değiştiren ek bilgileri hesaba katmayabilir.

FMCSA’nın Kaza Önlenebilirliğinin Belirlenmesi Programı, bağlamın neden önemli olduğunu gösterir. Program, taşımacıların belirli koşulları karşılayan bazı kazaların incelenmesini talep etmesine olanak tanır. FMCSA bir kazanın önlenebilir olmadığına karar verirse, kaza kayıtlarda yer almaya devam etse de bu olayı Güvenlik Ölçüm Sistemi’ndeki Kaza Göstergesi kategorisinin hesaplamasına katmaz.

Program, yalnızca bir kaza kaydının bulunmasının değil, olayın çevresindeki koşulların da önemli olduğunu kabul eder.

Bu ayrım, küçük filolar değerlendirilirken özellikle önem kazanır. Büyük taşımacılık şirketlerinde özel güvenlik personeli ve entegre raporlama sistemleri bulunabilirken, küçük işletmeler kayıtlarını elektronik tablolara, e-postalara ve dış hizmet sağlayıcılara dağılmış hâlde tutabilir.

Örneğin, bir bakım belgesinin eksik olması bakımın yapılmadığına işaret edebilir. Ancak kayıt, sistemin erişemediği bir yerde de bulunabilir. Bu iki durum otomatik olarak aynı değerlendirmeye yol açmamalıdır.

National Institute of Standards and Technology’nin Yapay Zekâ Risk Yönetimi Çerçevesi, yapay zekâ sistemlerinin güvenilirliğini, şeffaflığını ve itimat edilebilirliğini değerlendirmek için gönüllü rehberlik sunar.

Kamyon taşımacılığı sigortacıları için bu ilkeler, otomatik bir değerlendirmeyi destekleyen bilgilerin güncel, yeterince eksiksiz ve kullanım amacı için uygun olup olmadığını belirlemede yararlı bir başvuru kaynağıdır.

Yapay Zekâ, Daha Fazla Bilgi Gerektiğini Fark Etmeli

Bir yapay zekâ sisteminin sahip olabileceği en yararlı yeteneklerden biri, bir karar için ne zaman ek bağlama ihtiyaç duyulduğunu belirlemektir.

Etkili bir sistem, her başvuruyu doğrudan onay ya da ret olarak ele almak yerine, bilgilerin yeterli olduğu durumlarla açıklama gerektiren durumları birbirinden ayırmalıdır.

Faaliyet profili yakın zamanda değişmiş bir taşımacılık şirketini düşünün. Otomatik bir sistem bu değişikliği saptayabilir; ancak sorulacak ek sorular, şirketin farklı yük kategorilerine yönelip yönelmediğini, yeni ekipman alıp almadığını veya yeni güvenlik prosedürleri uygulamaya koyup koymadığını ortaya çıkarabilir.

Bu faktörlerin her biri, riskin nasıl değerlendirileceğini etkileyebilir.

Açıklanabilirlik de bu noktada önem kazanır. Bir yapay zekâ sistemi belirli bir sonuç öneriyorsa, karardan sorumlu kişiler hangi bilgilerin bu öneriyi etkilediğini ve varılan sonucun makul olup olmadığını anlayabilmelidir.

NIST’in güvenilir yapay zekâya ilişkin rehberi, açıklanabilirlik, şeffaflık, güvenilirlik ve hesap verebilirliği güvenilir sistemlerin önemli özellikleri olarak tanımlar. Ayrıca yapay zekâ performansını değerlendirirken insan muhakemesinin rolünü de kabul eder.

Kamyon taşımacılığı sigortasında amaç, risk değerlendirme sürecindeki soruları ortadan kaldırmak olmamalıdır. Amaç, doğru soruları sürecin daha erken aşamalarında belirlemek olmalıdır.

İnsan Uzmanlığı Hâlâ Önemli

Yapay zekânın benimsenmesi bazen otomasyon ile insanların karar vermesi arasında bir tercih olarak sunuluyor. Oysa pratikte daha yararlı olan yaklaşım, hangi görevlerin teknolojiden fayda sağlayacağını, hangilerinin ise profesyonel muhakeme gerektirdiğini belirlemektir.

Yapay zekâ bilgileri düzenlemeye, örüntüleri belirlemeye ve tekrarlayan idari işleri azaltmaya yardımcı olabilir. Kayıtların belirsiz olduğu veya bir taşımacılık şirketinin koşullarının standart kategorilere tam olarak uymadığı durumlarda insan uzmanlığı özellikle değer kazanır.

Kamyon taşımacılığı faaliyetlerine aşina biri, belirli bir güvenlik sorununun neden önemli olduğunu, farklı çalışma ortamlarının maruz kalınan riski nasıl etkilediğini veya faaliyetlerdeki yakın tarihli değişikliklerin neden daha yakından incelenmesi gerektiğini anlayabilir.

Bu uzmanlık, otomasyonun önünde bir engel olarak görülmemelidir. Otomatik değerlendirmeleri daha yararlı hâle getirebilir.

Hesap verebilirlik açısından da önemli bir nokta vardır.

Aralık 2023’te National Association of Insurance Commissioners, yönetişim, risk yönetimi ve yürürlükteki sigorta mevzuatına uyumla ilgili düzenleyici beklentileri ortaya koyan sigortacıların yapay zekâ kullanımına ilişkin örnek bir bülten kabul etti.

Bültenin düzenleyici etkisi, eyaletlerin kendi başlarına kabul edip uygulamasına bağlıdır; ancak sigortacıların yapay zekâ destekli kararları nasıl denetlediğine yönelik ilginin arttığını gösterir.

İnsan muhakemesi de kusursuz değildir. İnsanlar tutarsız kararlar verebilir veya ilgili bilgileri gözden kaçırabilir. Fırsat, yapay zekânın tutarlılığını ve işleme kapasitesini, karmaşık durumları yorumlamak için gereken operasyonel bilgiyle bir araya getirmektir.

Yalnızca Verimliliği Değil, Doğruluğu da Ölçmek

Sigortacılar, yapay zekânın risk değerlendirmesini iyileştirip iyileştirmediğini anlamak istiyorsa işlem süresinden fazlasını değerlendirmelidir.

Bir başvuruyu günler yerine dakikalar içinde işleme almak operasyonel bir başarı olurdu. Ancak bu, ortaya çıkan değerlendirmenin daha doğru olduğunu tek başına göstermez.

Daha anlamlı bir değerlendirmede, otomatik önerilerin farklı türdeki taşımacılık şirketlerinde ne ölçüde güvenilir kaldığı, değerlendirmelerin ne sıklıkla düzeltilmesi gerektiği ve sistemin eksik ya da tutarsız bilgileri uygun biçimde belirleyip belirlemediği incelenir.

Daha küçük filolara özellikle dikkat edilmelidir. Bir model, kapsamlı dijital kayıtları olan taşımacılık şirketlerinde iyi performans gösterirken belgeleri daha az standartlaştırılmış işletmelerde zorlanıyorsa, etkinliği eşit düzeyde olmayabilir.

Testler, değerlendirilen işletmelerin çeşitliliğini yansıtmalıdır.

Değerlendirme, sistem devreye alındıktan sonra da sürmelidir. Mevzuattaki, çalışma uygulamalarındaki ve mevcut bilgilerdeki değişiklikler, sistemin zaman içinde güvenilirliğini koruyup korumadığını etkileyebilir.

Sigortacılar, sistemlerinin farklı bilgi türlerine verdiği ağırlığı yeniden değerlendirmeye de hazırlıklı olmalıdır. Örneğin, tek bir güvenlik göstergesine sürekli olarak gereğinden fazla ağırlık veren bir model, taşımacılık şirketinin faaliyetleriyle ilgili diğer faktörleri gözden kaçırabilir.

Hedef yalnızca işlemleri hızlandırmak değil, sürekli iyileştirme olmalıdır.

Asıl Fırsat, Riskin Daha İyi Anlaşılmasında

Yapay zekâ, kamyon taşımacılığı sigortasını daha verimli hâle getirme, idari gecikmeleri azaltma ve sigortacıların aksi hâlde gözden kaçabilecek bilgileri belirlemesine yardımcı olma potansiyeline sahiptir.

Ancak en büyük katkısı, sektörde daha bilinçli kararlar alınmasına yardımcı olmak olabilir.

Bir filoyu yalnızca denetim geçmişi tanımlamaz; güvenlik kaydı da yalnızca ihlallerin toplamından ibaret değildir. Riski anlamak için işletmenin nasıl faaliyet gösterdiğini, sorunlara nasıl yanıt verdiğini ve mevcut bilgilerin bugünkü koşullarını yansıtıp yansıtmadığını değerlendirmek gerekir.

En yararlı yapay zekâ sistemleri mutlaka en hızlı yanıtları üretenler olmayacak. Bunlar, sigortacıların mevcut bilgilerin ne zaman karar vermeyi desteklediğini ve ne zaman daha ileri değerlendirme gerektiğini anlamalarına yardımcı olan sistemler olacak.

Sonuçta soru, yapay zekânın kamyon taşımacılığı sigortasını hızlandırıp hızlandıramayacağı değil. Asıl soru, sektörün kararlarını daha isabetli hâle getirip getiremeyeceği.

Başarısı, nihayetinde bu ölçüte göre değerlendirilmelidir.