Türkiye sigorta piyasasında oto branşı, değişken ekonomik ve regülatif konjonktörün getirdikleri ile son yıllarda oldukça rekabetçi bir hale geldi. Fiyatlamada giderek daha karmaşık yapıların kulanılması ve sektöre giren yeni oyuncuların pastadan pay alma iştahı, piyasanın güçlü Teknik ve kişi bazlı fiyatlandırmanın sağladığı faydalara olan ihtiyacını, başta Kasko branşında olmak üzere giderek arttı.
Rekabetteki tüm bu baskılarla yüz yüze gelen, Türkiye’nin lider sigorta şirketlerinden Axa Sigorta; oto branşında kar marjını ve prim hacmini arttırmak ve branştaki performansını daha istikrarlı hale getirmek için teknik fiyatlama yetkinliklerini güçlendirmeye ihtiyaç olduğunu tespit etti.
2015 yılında ciddi bir şekilde başlayan fiyatlandırma dönüşüm çalışması hedefleri arasında, şirketin müşterilerine daha rekabetçi teklifler sunmaya karar verdiği Kasko branşında yenileme oranlarının iyileştirilmesi yer alıyordu.
WTW, AXA Sigorta'yı pazara liderlik eder konumuna getirmek için bir teknik fiyatlandırma yol haritasının geliştirilmesinden başlayarak, tüm fiyatlandırma dönüşüm yolculuğu boyunca, Emblem, Classifier ve Radar Base dahil olmak üzere Radar yazılım ailesini (Radar Suite) kullanarak destekledi.
Bu yol haritasında yer alan projelerde ilerledikten sonra, şirketin dikkati, Kasko branşında yenileme oranlarını, birleşik rasyoyu (CoR) bozmadan iyileştirmeye ve bu dinamik fiyatlandırma ortamında; optimizasyon ve makine öğrenimi kullanarak fiyatlandırma entelektüelitesini artırmaya çevrildi.
AXA Sigorta, mevcut ihtiyaçlarını karşılamak için güçlü modelleme yetkinlikleri sağlayan bir teknolojik çözüm ve fiyatlandırma stratejisinin önemli bir parçasını oluşturan makine öğrenimi ve yapay zekayı hem geliştirip hem de kullanabileceği bir platform arıyordu.
Diğer yazılım/hizmet sağlayıcılarla girdiği rekabet sonucunda projeyi kazanan WTW ekibi, AXA Sigorta’nın yenileme ve iptal modellerini oluşturmak için önce mevcut yenileme ve müşteri süreçlerini anlayarak işe başladı. AXA Sigorta'nın mevcut Radar paketine Radar Optimiser modülünün eklenmesiyle farklı fiyat önerilerinde müşterinin poliçesini yenileme eğiliminin ve olasılığının ne olduğunu gösteren müşteri talep modellerini kullanan bir fiyat optimizasyon algoritmasının entegre edilmesi sağlandı. 2021'de uygulama aşamasına geçen yenileme fiyatı optimizasyonunun tam olarak kullanıma sunulmasından önce, A/B testi kullanıldı.
“Radar Optimizer’ın kullanımı ve WTW'nun teknik fiyatlandırma konusunda yıllardır bizimle yaptığı çalışmalar, Kasko yenileme süreçlerimizi iyileştirmede, marj istikrarsızlığını azaltmada ve karlılığımızı artırmada rol oynayan önemli faktörler oldu.”
Sanem Çıngay Buçukoğlu | Chief Operating Officer, AXA Sigorta
Proje, portföyün %30'luk optimize edilmemiş bir kısmını, farklı segmentlerin kar marjlarının birbiri ile tutarlı olduğu ve yenilemelerdeki kaybı azaltmaya odaklandığı %70'lik optimize edilmiş bir portföyle karşılaştıran bir gözlemleme aşamasından geçti. Optimize edilen kısımdaki yenileme kayıpları, optimize edilmemiş kısımdaki yenileme kayıplarına göre %5-10 daha düşüktü.
Bu gözlem sonucunda projenin başarısına ilişkin edindiği sinyal ile birlikte Axa Sigorta, fiyatlama yöntemlerinin içerisine Radar’da yer alan GBM (gradient boosting machines) gibi makine öğrenmesi tekniklerinin gömülmesini de içeren fiyatlama dönüşüm yol haritasında güvenle ilerledi.
“AXA Sigorta, Türkiye sigorta pazarının inovasyon öncüsü olmaktan gurur duyuyor. WTW ile danışmanlık ve teknoloji boyutunda uzun süredir devam eden ortaklığımız, bu inovasyonun önemli bir parçası oldu. Bu ilişkiyi sürdürerek sigortanın geleceğini birlikte keşfetmeyi heyecanla bekliyoruz”
Yavuz Ölken | CEO, AXA Sigorta
