FraudFlow: Hasar Süreçlerinden Stratejik Karar Mekanizmalarına

Sigorta sektörü uzun yıllardır hızla büyüyen veri hacmi içerisinde riskleri ve suistimal girişimlerini doğru zamanda tespit etme problemiyle karşı karşıya kalıyor. Artan operasyon yükü, organize suistimal yapıları ve manuel kontrol süreçleri, geleneksel yöntemlerin yetersiz kalmasına neden olurken; sektörün ihtiyaç duyduğu yapının yalnızca hasar yöneten değil, veriyi gerçek zamanlı analiz ederek karar süreçlerini güçlendiren sistemler olduğu belirtiliyor.

FraudFlow’un ortaya çıkış hikayesi de bu ihtiyaç doğrultusunda şekillendi. TECHBROS ekibi, uzun yıllardır sigorta şirketlerinin veri ambarı, iş zekâsı, büyük veri ve analitik projelerinde görev alırken; hasar operasyonlarından suistimal ekiplerine, rücu süreçlerinden ekspertiz yönetimine kadar birçok kritik operasyonu sahada gözlemleme fırsatı buldu. Bu süreçte sigorta şirketlerinin büyük miktarda veriye sahip olmasına rağmen, bu verilerin çoğu zaman aksiyon alınabilir içgörüye dönüşemediği tespit edildi.

FraudFlow geliştirilirken hedefin yalnızca suistimal tespit eden bir uygulama oluşturmak olmadığı, sigorta şirketlerinin operasyonel karar alma süreçlerini daha görünür, daha hızlı ve daha ölçülebilir hale getirmek olduğu ifade edildi.

Bugün FraudFlow; yapay zekâ, makine öğrenmesi, sosyal ağ analizi (SNA), görsel doğrulama teknolojileri ve explainable AI modelleriyle çalışan kapsamlı bir risk analizi platformu olarak konumlanıyor. Sistem, hasar dosyaları arasındaki ilişkileri analiz edebiliyor, organize yapıları tespit edebiliyor, manipüle edilmiş veya tekrar kullanılmış görselleri belirleyebiliyor ve operasyon ekiplerine açıklanabilir risk skorları sunabiliyor.

FraudFlow’un günlük on binlerce hasar dosyasını gerçek zamanlı analiz edebilen ölçeklenebilir bir altyapıyla çalıştığı belirtilirken, geliştirilen mimari sayesinde yüksek veri hacimleri altında dahi operasyon ekiplerine saniyeler içerisinde risk görünürlüğü sağlanabildiği kaydediliyor. Böylece suistimal yönetimi süreçlerinin yalnızca geçmişe dönük kontrol mekanizmaları olmaktan çıkarak operasyonun aktif bir parçası haline geldiği ifade ediliyor.

Gerçekleştirilen PoC (Proof of Concept) çalışmalarında müşterilerin doğrudan finansal kazanımlar elde etmeye başladığı belirtilirken, bazı müşterilerde demo aşamasında milyonlarca TL seviyesinde ek rücu ve suistimal kazanımı tespit edildiği aktarıldı. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda FraudFlow’un sigorta şirketlerinin EBITDA’sına ortalama yüzde 3 ile yüzde 6 arasında net katkı sağlayabildiği gözlemlenirken, özellikle yoğun hasar operasyonlarında bu katkının maliyet optimizasyonu, operasyonel verimlilik ve daha hızlı karar mekanizmalarıyla birlikte daha görünür hale geldiği ifade edildi.

FraudFlow’un yaklaşımındaki önemli farklılıklardan birinin iş ortaklığı modeli olduğu belirtilirken, bazı projelerde ticari yapının doğrudan sağlanan finansal fayda üzerine kurgulandığı kaydedildi. Bu yaklaşım sayesinde şirketin yalnızca ürün sunan bir teknoloji firması değil; müşterilerinin operasyonel verimliliğine, finansal performansına ve uzun vadeli başarısına doğrudan katkı sağlamayı hedefleyen stratejik bir çözüm ortağı olarak konumlandığı ifade edildi.

FraudFlow’un bugün yalnızca Türkiye’de değil, uluslararası pazarda da dikkat çeken bir teknoloji girişimi haline geldiği belirtilirken, özellikle Avrupa’da devam eden PoC süreçlerinin geliştirilen yapının farklı sigorta ekosistemlerine de uyum sağlayabildiğini gösterdiği aktarıldı. Yurt dışındaki görüşmelerde en çok dikkat çeken başlıkların ise explainable AI yaklaşımı, gerçek zamanlı analiz kabiliyeti ve operasyonel süreçlere hızlı adapte olabilen mimari olduğu ifade edildi.

FraudFlow’un önemli yönlerinden birinin de Türkiye’de geliştirilen bir teknoloji platformu olarak uluslararası pazarda karşılık bulabilmesi olduğu belirtilirken, Milli Teknoloji Hamlesi vizyonu kapsamında sahip olunan belge ve yürütülen Ar-Ge çalışmalarıyla yalnızca yerel ihtiyaçlara çözüm üreten değil, global ölçekte rekabet edebilen bir teknoloji geliştirilmesinin hedeflendiği kaydedildi. Avrupa’daki görüşmelerde Türk mühendisliğiyle geliştirilen yapının gördüğü ilginin, doğru yönde ilerlenildiğinin önemli göstergelerinden biri olduğu ifade edildi.

FraudFlow’un en önemli güçlerinden birinin ekip yapısı olduğu belirtilirken, ekibin yalnızca yazılım geliştiricilerden ve veri mühendislerinden değil; aynı zamanda uzun yıllardır sigorta sektöründe operasyon, hasar, fraud, veri yönetimi ve süreç yönetimi alanlarında çalışmış sektör uzmanlarından oluştuğu aktarıldı.

Bu yapı sayesinde FraudFlow’un yalnızca teknik olarak güçlü bir platform değil, aynı zamanda sahadaki gerçek operasyonel ihtiyaçları anlayabilen bir yapı olarak geliştirildiği belirtilirken; sigorta sektöründe başarılı bir suistimal yönetimi yaklaşımının yalnızca teknolojiyle değil, operasyon bilgisi, süreç deneyimi ve sektör dinamiklerini doğru okuyabilmekle mümkün olduğuna inanıldığı ifade edildi.

Teknoloji ekibi ile sektör uzmanlarının birlikte çalışması sayesinde FraudFlow’un yalnızca veri analiz eden bir sistem değil; operasyon ekiplerinin günlük ihtiyaçlarına uyum sağlayabilen, gerçek hayat senaryolarını anlayan ve sahada karşılık bulan bir karar destek platformuna dönüştüğü kaydedildi.

Teknoloji tarafında yalnızca analitik başarıya değil, veri güvenliği ve regülasyon uyumluluğuna da aynı seviyede önem verildiği belirtilirken, FraudFlow bünyesinde gerçekleştirilen 10 patent başvurusunun ürünün Ar-Ge gücünü ve teknolojik özgünlüğünü ortaya koyduğu ifade edildi. KVKK ve GDPR uyumlu mimari ile veri güvenliği süreçlerinin uluslararası standartlarda yönetildiği, ISO 27001 ve ISO 9001 sertifikalarıyla bilgi güvenliği ve kalite süreçlerinin kurumsal standartlarla desteklendiği aktarıldı.

Özellikle kurumların kendi veri merkezinde konuşlanan (on-prem) mimari sayesinde sigorta şirketlerinin verilerinin kendi ortamlarında güvenli şekilde işlenebildiği ve kritik verilerin kurum dışına çıkmadan analiz edilebildiği belirtilirken, FraudFlow’un bugün SBM, SİSEB, OtoAnaliz, OSEM, VizyonEks, ADA ve SFS gibi sektörün kritik sistemleri dahil olmak üzere 20’den fazla entegrasyon noktasıyla çalışabildiği kaydedildi. Böylece mevcut operasyonel yapılara hızlı adapte olabilen ve gerçek zamanlı veri akışıyla çalışan güçlü bir ekosistem oluşturulduğu ifade edildi.

FraudFlow’un yaklaşımındaki önemli noktalardan birinin de insan uzmanlığını sistemin merkezinde tutması olduğu belirtilirken, yapay zekânın insanın yerine geçen bir yapı olarak değil; operasyon ekiplerini destekleyen, önceliklendirme sağlayan ve karar süreçlerini hızlandıran bir yardımcı katman olarak konumlandığı aktarıldı. Sigortacılıkta gerçek uzmanlığın insan deneyiminde olduğuna inanıldığı, FraudFlow’un amacının uzmanların daha hızlı, daha görünür ve daha güçlü karar almasını sağlamak olduğu ifade edildi.

Bugün FraudFlow’un yalnızca bir yazılım ürünü değil; yıllarca saha deneyimiyle oluşmuş problemlerin, gözlemlerin ve çözüm arayışlarının teknolojiye dönüşmüş hali olduğu belirtilirken, suistimal ile mücadelenin yalnızca kaybı azaltmak değil; sistemi daha adil, daha şeffaf ve daha sürdürülebilir hale getirmek anlamına geldiği vurgulandı.