TÜM KATEGORİLER
Sabancı Üniversitesi ve Sigorta Bilgi ve Gözetim Merkezi imza töreni
Sabancı Üniversitesi, Sigorta Bilgi ve Gözetim Merkezi ile üniversite – sektör işbirliklerine bir yenisini daha ekliyor.
Sigorta Bilgi ve Gözetim Merkezi ile yapılacak işbirliği kapsamında, Sabancı Üniversitesi Büyük Veri Davranışsal Analiz ve Görselleştirme Laboratuvarı bünyesinde "Sigorta Sektöründe Sahtecilik Tespiti Üzerine Büyük Veri Analitiği Projesi" hayata geçecek.
İşbirliğinin imza töreni Sabancı Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. A. Nihat Berker ve Sigorta Bilgi ve Gözetim Merkezi CEO'su Aydın Satıcı'nın katılımı ile 4 Mart 2016, Cuma günü, Karaköy Minerva Palas'ta gerçekleşecek.
Sabancı Üniversitesi ve Sigorta Bilgi ve Gözetleme Merkezi (SBM) stratejik bir işbirliğine gidiyor.Büyük Veri Davranışsal Analiz ve Görselleştirme Laboratuvarı bünyesinde yürütülecek "Sigorta Sektöründe Sahtecilik Tespiti Üzerine Büyük Veri Analitiği Projesi"nin imza töreni 4 Mart 2016, Cuma günü, Karaköy Minerva Palas'ta gerçekleşecek.
Toplantının açış konuşmasını Sabancı Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. A. Nihat Berker yapacak. Ardından Büyük Veri Davranışsal Analiz ve Görselleştirme Laboratuvarı Direktörleri Selim Balcısoy ve Burçin Bozkaya laboratuar hakkında bilgi verecekler.
SBM CEO'su Aydın Satıcı da SBM ve "Sigorta Sektöründe Sahtecilik Tespiti Üzerine Büyük Veri Analitiği Projesi"nin detayları ile ilgili bilgi verecek.
Proje, Sabancı Üniversitesi ve Massachusetts Institute of Technology (MIT)'nin birlikte kurduğu, Akbank'ın stratejik ortaklığı ve iş analitiği yazılım ve servislerinde dünya lideri ve iş zekası alanında en büyük bağımsız çözüm sağlayıcısı SAS'ın sponsorluğu ile güçlenen Türkiye'nin ilk ve tek Büyük Veri Davranışsal Analiz ve Görselleştirme Laboratuvarı bünyesinde yürütülecek. Proje ile Büyük Veri analitiği yöntemleri kullanılarak sigorta sektöründe önemli bir maliyet kalemi olabilen sigorta suistimallerinin (insurance fraud) önüne geçilmesi ya da önemli oranda azaltılması hedefleniyor. Bu kapsamda sigorta sektörünün bilgi merkezi olan SBM'debulunan kaza verileri ve sigortalı profilleri ile davranışları çeşitli veri madenciliği yöntemleri ile incelenerek hileli olma olasılığı yüksek dosyaların ya da hileye karışma olasılığı yüksek kişilerin etkin bir şekilde tespit edilip gerekli önlemlerin merkezi olarak alınması amaçlanıyor. Suistimallerin azaltılması yoluyla sigorta şirketlerinin kârlılığına katkıda bulunulması ve dolaylı olarak dürüst vatandaşların ödedikleri primlerin düşürülmesi bekleniyor.
