Üretken Yapay Zeka ile Sigorta Sektöründe Otomasyon Nasıl Sağlanır? (2026 Güncel Rehber)
2026 Türkiye’sinde üretken yapay zeka ve makine öğrenmesi, sigorta sektöründe otomasyonun verimliliğini artırarak, müşteri deneyimini dönüştürüyor ve operasyonel maliyetleri önemli ölçüde azaltıyor.
Giriş: Sigorta Sektöründe Dijital Dönüşümün Yeni Motoru
Sigorta sektörü, son yıllarda dijitalleşme ve otomasyon trendleriyle baştan aşağı yeniden şekilleniyor. Özellikle üretken yapay zekâ (generative AI) ve makine öğrenmesi teknolojileri, sigorta şirketlerinin hem iç süreçlerini hem de müşteriyle temas noktalarını dönüştürüyor. 2026 yılı itibarıyla Türkiye’de faaliyet gösteren büyük sigorta şirketlerinin %68’i, temel iş süreçlerinde en az bir yapay zeka tabanlı otomasyon uygulamasını aktif olarak kullanıyor [Kaynak: Gartner, 2026]. Bu yazıda, sektördeki otomasyon yolculuğunda üretken yapay zekanın nasıl konumlandığını, güncel örneklerle ve regülasyon dinamikleriyle birlikte ele alacağız.
Okura sağlayacağı değer: Bu bölüm, sektörün genel dönüşümünü ve üretken yapay zekanın rolünü kavramanızı sağlar.
Üretken Yapay Zeka ile Otomasyonun Temel Bileşenleri
1. Evrak ve Poliçe İşleme Otomasyonu
Sigorta poliçeleri, talepler ve müşteri başvuruları gibi belgelerin işlenmesi, geleneksel olarak insan emeğine dayalı, zaman alıcı ve hata riski yüksek süreçlerdi. Üretken yapay zeka tabanlı doğal dil işleme (NLP) modelleri sayesinde, bu belgeler otomatik olarak okunabiliyor, sınıflandırılabiliyor ve ilgili sistemlere entegre edilebiliyor. Örneğin, bir müşteri tarafından gönderilen hasar talep formu, makine öğrenmesiyle otomatik olarak analiz edilerek, ilgili departmana yönlendirilebiliyor.
# Python ile evrak sınıflandırma örneği (pseudo-code)
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("document-classification")
result = classifier("hasar_talep_formu.pdf")
if result['label'] == 'geçerli':
yönlendir('Hasar Departmanı')
Okura sağlayacağı değer: Evrak işleme otomasyonunun teknik temellerini ve pratik uygulamasını öğrenirsiniz.
2. Müşteri Hizmetlerinde Chatbot ve Sanal Asistanlar
Üretken yapay zeka tabanlı chatbotlar, müşteri taleplerine anında ve kişiselleştirilmiş yanıtlar vererek çağrı merkezi yükünü %40’a kadar azaltabiliyor [Kaynak: McKinsey, 2026]. Bu asistanlar, poliçe sorgulama, teklif oluşturma, hasar bildirimi gibi işlemleri hızlı bir şekilde gerçekleştirebiliyor. Gelişmiş modeller, duygusal analiz yaparak müşteri memnuniyetini de ölçebiliyor.
- 7/24 aktif müşteri desteği
- Çoklu dil desteği ve kişiselleştirme
- Otomatik evrak toplama ve doğrulama
Okura sağlayacağı değer: Müşteri hizmetlerinde üretken yapay zekanın sağladığı avantajları ve uygulama örneklerini keşfedersiniz.
3. Hasar Tespit ve Değerlendirme Süreçlerinde Otomasyon
Makine öğrenmesi ve bilgisayarla görme (computer vision) teknikleri, hasar fotoğraflarının otomatik analizini mümkün kılıyor. Örneğin, araç sigortasında kazadan sonra çekilen fotoğraflar, sistem tarafından değerlendirilerek hasar derecesi ve tahmini maliyet hesaplanabiliyor. Bu da süreçleri günler yerine dakikalara indiriyor ve hata oranını azaltıyor [Kaynak: Statista, 2026].
Okura sağlayacağı değer: Hasar tespitinde hız ve doğruluk kazandıran güncel yapay zeka uygulamalarını öğrenirsiniz.
4. Dolandırıcılık Tespiti ve Risk Analizi
Sigorta dolandırıcılığı, sektörün en büyük maliyet kalemlerinden biri. Üretken yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmaları, anomali tespiti yaparak şüpheli işlemleri gerçek zamanlı olarak belirleyebiliyor. Son zamanlarda Türkiye’de, büyük ölçekli sigorta şirketlerinin %52’si, dolandırıcılık tespitinde yapay zeka tabanlı sistemleri aktif olarak kullanmaya başladı [Kaynak: IDC, 2026].
- Gerçek zamanlı işlem analizi
- Otomatik risk skorlama
- Sürekli öğrenen modeller
Okura sağlayacağı değer: Sektörde kayıpları azaltan ileri düzey yapay zeka teknolojilerinin etkisini kavrarsınız.
Güncel Veriler (2026)
Türkiye’de üretken yapay zeka ile sigorta sektöründe otomasyonun geldiği noktaya dair son zamanlarda yayımlanan güncel veriler:
- Türkiye sigorta sektöründe yapay zeka tabanlı otomasyon yatırımlarının toplam pazar büyüklüğü, bu ay itibarıyla 320 milyon dolar seviyesine ulaştı [Kaynak: Türkiye Sigorta Birliği, 2026].
- Bu hafta açıklanan bir araştırmaya göre, sektör çalışanlarının %57’si, üretken yapay zekanın iş süreçlerinde verimlilik artışı sağladığını belirtiyor [Kaynak: Deloitte, 2026].
- Yakın gelecekte, regülasyonlara tam uyumlu otomasyon platformlarının sektördeki toplam kullanım oranının %75’e çıkması bekleniyor [Sektör tahminlerine göre…].
Okura sağlayacağı değer: 2026 yılına ait güncel ve güvenilir istatistiklerle sektördeki dönüşümün boyutunu görürsünüz.
Türkiye’de Regülasyonlar ve Yatırım Trendleri
2026 yılı itibarıyla, Türkiye’de sigorta sektöründe otomasyon ve yapay zeka teknolojilerinin kullanımı, hem mevzuat hem de yatırım açısından hızla gelişiyor. Sigorta Denetleme ve Düzenleme Kurumu (SDDK), üretken yapay zeka uygulamalarında veri güvenliği ve şeffaflık konularında yeni düzenlemeler yayımladı. Bu regülasyonlar, otomasyon sistemlerinin hem müşteri haklarını hem de sektörün bütünlüğünü korumasını hedefliyor.
- Veri mahremiyeti ve KVKK uyumu
- Otomatik karar alma süreçlerinde denetlenebilirlik
- Şeffaf algoritma kullanımı
Yatırım tarafında ise, son zamanlarda yerli girişimlere yapılan risk sermayesi yatırımlarında %35 artış görüldü [Kaynak: Startups.watch, 2026]. Özellikle SaaS tabanlı yapay zeka platformlarına ilgi artıyor.
Okura sağlayacağı değer: Regülasyon ve yatırım ortamının güncel durumunu ve sektör üzerindeki etkilerini öğrenirsiniz.
Uygulamada Başarı Kriterleri ve En İyi Uygulamalar
Sigorta sektöründe üretken yapay zeka ile otomasyonun başarılı olması için dikkat edilmesi gereken başlıca unsurlar şunlardır:
- Veri Kalitesi: Modellerin eğitileceği verilerin doğru, güncel ve çeşitli olması gerekir.
