Yapay zeka çağında, internette ‘başıboş’ gezen verilerin ne şekilde kullanılacağını kestirmek zor. Bu yüzdendir ki, herhangi bir şeye kayıt olurken veya herhangi bir şeye izin verirken iki kez düşünmek gerekiyor.
Geçtiğimiz yıl bir yapay zekanın Google Street View kullanarak bölge seçmeninin siyasi görüşünü nasıl tahmin ettiğini burada anlatmıştık. Bugün ise yine Google Street View’in başrolde olduğu bir derin öğrenme çalışmasıyla karşı karşıyayız. Bu sefer konu oturduğunuz mahalleye göre araç sigorta poliçelerinin hazırlanması.
Stanford University’den Łukasz Kidziński ve Warsaw University’den Kita-Wojciechowsk’ın yaptığı çalışma Polonya’da 2012-2015 arasında araçlarını sigortalatmış 20.000 kişinin verileriyle yapılmış. 2013-2015 arasında yaşadıkları kazaları baz alarak; posta kodu, sürücünün yaşı, cinsiyeti, sigorta geçmişi gibi detaylar da içeren veri setinin kullanıldığı çalışmada kullanıcıların bir kazaya karışma ihtimali irdelendi.
2012-2015 arasında bilgilerini -ismi açıklanmayan- sigorta şirketine vermiş müşterilerin verileriyle Google Street View ve Google Satellite View gibi hizmetlerden alınan halka açık bilgilerin (bahsi geçen kişilerin evlerinin fotoğrafı) birleştirilmesiyle ortaya çıkan sonuç vaat edici oldu.
Boş model, en iyi sigortacı modeli ve bizim model isimlerinde 3 farklı sınıf oluşturan araştırmacılar ilgi çekici sonuçlara ulaştı. Buna göre, sadece posta koduna göre tahmin edilen boş model, yapılan 20 testte %29.7 gibi bir sonuç alırken; sürücü karakteri, araç karakteri, sigorta geçmişi ve posta kodu gibi değişkenlerle oluşturulan en iyi sigortacı modeli %38.2 gibi bir sonuç aldı. Bizim Model ise 5 yeni faktörle desteklenmesi ile birlikte %40.1 gibi bir sonuç alarak ciddi bir fark yaratmamış olsa da araştırmacıların düşüncesine göre daha geniş bir data set (veri seti) ve daha iyi analiz ile bu tahmin yeteneği bir hayli arttırılabilir.
“Bir evin fotoğrafında görünen özelliklerin, yaş ya da posta kodu gibi klasik olarak kullanılan değişkenlerden bağımsız olarak trafik kazası riskini tahmin edebileceğini gördük”
Şu an sigortacıların risk modelleme için sadece posta kodunu kullanıyor olduğu gerçeğini göz önüne bulundurduğumuzda dijital çağ ile birlikte biriken kişisel bilgilerimizin ve bunları yorumlama yeteneği kazanan yapay zekanın gelecekte sigortacılıktan bankacılığa kadar birçok alanda ‘başımızın tatlı belası’ olacağını öngörmek mümkün. Tabii, bu noktada birçoğumuzun çekindiği kişisel gizlilik sorununun da bir şekilde ortadan kaldırılması gerekiyor.
Kaynak: TechnologyReview