"Bu işi yapay zekayla otomatikleştirelim" önerisi son dönemde acentelerde sık duyuluyor. Oysa otomatikleştirilmek istenen işlerin önemli bir kısmı, yapay zeka gerektirmeyen, açık ve sabit kurallarla çok daha güvenilir biçimde yapılabilir. Yenileme tarihine belirli gün kala görev oluşturmak, teklif kaydı açıldığında ilgili çalışana bildirim göndermek ya da eksik zorunlu alan varsa kaydı tamamlatmak bu tür işlerdir. Öte yandan serbest metin içeren bir yazışmayı anlamak veya karmaşık bir belgeden bilgi çıkarmak, kurallarla tarif etmesi zor işlerdir. Bu yazıda bir iş adımı için hangi yaklaşımın daha uygun olduğuna karar verirken kullanılabilecek ölçütleri ele alıyoruz.
İki yaklaşımın temel farkı
Kural tabanlı otomasyon, "şu koşul oluşursa şunu yap" mantığıyla çalışır. Kurallar insan tarafından yazılır, her seferinde aynı sonucu üretir ve neden o sonucun çıktığı her zaman açıklanabilir. Zayıf yanı, tarif edilmemiş durumlarla baş edememesidir.
Yapay zeka ise örneklerden öğrenen ve belirsiz girdiler karşısında olası bir sonuç üreten bir yaklaşımdır. Serbest metin, görüntü ve çeşitlilik gösteren veriyle çalışmada güçlüdür. Zayıf yanı, sonucun her zaman aynı olmaması, hatanın tahmin edilmesinin zor olması ve gerekçenin her zaman açık olmamasıdır.
Bu fark, seçimin temelini oluşturur: Öngörülebilirlik mi, esneklik mi daha önemli?
Karar için beş soru
1. Girdi yapılandırılmış mı?
Tarih, branş, durum gibi tanımlı alanlarla çalışan işler kural tabanlı otomasyona uygundur. Serbest metin, fotoğraf veya ses gibi yapılandırılmamış girdiler ise genellikle yapay zeka gerektirir.
2. Doğru cevap tek mi?
Bir poliçenin bitiş tarihinin geçip geçmediğinin tek bir doğru cevabı vardır; kural yeterlidir. Bir müşteri mesajının tonunun nazik mi şikayetçi mi olduğu ise yoruma açıktır; burada yapay zeka yardımcı olabilir ama sonucu kesin kabul etmek yanlış olur.
3. Hatanın maliyeti ne?
Hatanın müşteriye doğrudan zarar verebildiği ya da geri alınamaz bir işleme yol açtığı adımlarda, öngörülebilir ve denetlenebilir olan kural tabanlı yaklaşım tercih edilmelidir. Yapay zeka kullanılacaksa, çıktısı bir insan onayından geçmelidir.
4. Kural yazmak mümkün mü?
Bazı işler için kural yazmak teoride mümkündür ama pratikte yüzlerce istisna gerektirir. Örneğin gelen bir talebin konusunu anahtar kelimelerle belirlemeye çalışmak, kısa sürede yönetilemez bir kural listesine dönüşebilir. Bu durumda yapay zeka destekli bir ön ayrıştırma daha sürdürülebilir olabilir.
5. Açıklanabilirlik gerekiyor mu?
Bir iç denetimde veya müşteri şikayetinde "bu işlem neden yapıldı?" sorusuna net cevap verilmesi gereken adımlarda kural tabanlı yaklaşım avantajlıdır.
Acente süreçlerinden örnekler
Aşağıdaki eşleştirme, sektörde yaygın görülen işler için genel bir yön sunar; her acente kendi koşullarına göre değerlendirmelidir.
Kural tabanlı otomasyona uygun işler
- Poliçe bitiş tarihine göre yenileme görevi oluşturma.
- Yeni teklif kaydında ilgili branş sorumlusuna bildirim.
- Tahsilat vadesi geçen kayıtların listelenmesi.
- Zorunlu alanları eksik kayıtların işaretlenmesi.
- Trafik, kasko ve DASK tekliflerinin kendi akışlarına yönlendirilmesi; branş zaten kayıtta belli olduğu için bu bir karar değil, yönlendirmedir.
Yapay zeka desteğinin değerlendirilebileceği işler
- Serbest metinli taleplerin konuya göre ön ayrıştırılması.
- Görüntüden belge bilgisi çıkarılması ve doğrulama ekranına aktarılması.
- Uzun yazışmaların okunabilir bir özete dönüştürülmesi.
- Bilgilendirme mesajları için dil taslağı hazırlanması.
İkisinin birlikte çalıştığı işler
Birçok süreçte en iyi sonuç iki yaklaşımın birleşiminden gelir. Örneğin yapay zeka gelen bir mesajın "yenileme sorusu" olduğunu önerir; bu öneri onaylandıktan sonra kural tabanlı otomasyon ilgili poliçeyi bulur, yenileme görevini oluşturur ve sorumlu çalışana atar. Belirsiz kısım yapay zekaya, kesin kısım kurallara bırakılmış olur.
Sık yapılan hatalar
- Kesin işleri yapay zekaya vermek: Tarih hesaplama, vade kontrolü veya zorunlu alan denetimi gibi işlerde yapay zeka kullanmak, gereksiz belirsizlik ekler.
- Kural listesini kontrolsüz büyütmek: Her istisnaya yeni bir kural eklemek, zamanla kimsenin anlamadığı bir yapı yaratır. Kurallar belirli aralıklarla sadeleştirilmelidir.
- Otomasyonu süreçten önce kurmak: Süreç yazılı ve ekip tarafından benimsenmiş değilse, hangi yaklaşım seçilirse seçilsin karmaşa otomatikleşir.
- Sorumlu belirlememek: Hem kuralların hem de yapay zeka destekli adımların bir sahibi olmalıdır. Sorun çıktığında kime başvurulacağı belli olmalıdır.
Karar tablosu hazırlamak
Bir acente, otomatikleştirmeyi düşündüğü işleri basit bir tabloyla değerlendirebilir. Her satır bir iş adımıdır; sütunlar ise yukarıdaki beş soruya verilen cevaplardır: girdi türü, doğru cevabın tekliği, hata maliyeti, kural yazılabilirliği ve açıklanabilirlik ihtiyacı. Cevapların çoğu "yapılandırılmış, tek, yüksek, mümkün, gerekli" yönünde ise kural tabanlı otomasyon; "serbest, yoruma açık, düşük, zor, gerekmez" yönünde ise yapay zeka desteği daha uygundur. Karışık sonuçlar, iki yaklaşımın birlikte kullanılmasına işaret eder.
Altyapının önemi
Her iki yaklaşım da düzenli bir veri yapısına dayanır. Kural tabanlı otomasyon için alanların tutarlı doldurulması, yapay zeka için ise kayıtların bütünlüklü olması gerekir. InsureHub'da poliçe ve yenileme takibi, müşteri kayıtları ve branşa göre ayrı teklif akışları aynı sistemde yer alır; bu yapı, kural tabanlı hatırlatmalar ve görev yönetimi için doğal bir zemin sunar. Yapay zeka tarafında anlatılan örnekler ise sektörde değerlendirilen kullanım alanlarıdır ve yazılımın mevcut özellikleri olarak sunulmamaktadır. Teklif akışlarını sigorta teklif programı, genel yapıyı sigorta acentesi yazılımı sayfasında inceleyebilirsiniz.
Sonuç
Doğru soru "yapay zeka kullanmalı mıyız?" değil, "bu adım için hangi yaklaşım daha güvenilir?" sorusudur. Yapılandırılmış, kesin ve yüksek riskli işler kurallara; belirsiz, serbest metinli ve insan onayına açık işler yapay zekaya daha uygundur. Kendi süreçlerinizi bu gözle değerlendirmek için demo hesabı talep edebilirsiniz.