Sigorta
Sigorta ekiplerinin çoğu gerçekçi test için üretim verisinin bir kopyasını kullanır ve her kopya yeni bir sızıntı yüzeyi açar. Üretim verisinin davranışını taşıyan sentetik veri üretiyoruz. Senaryo çeşitliliği artıyor, kişisel veri test ortamına hiç girmiyor.
Prim, teminat ve hasar hesaplaması yıllar içinde katmanlanmış yüzlerce kuralla çalışır; hiçbir ekip bunların hepsini elle test edemez. Kuralları doğrulanabilir senaryolara çevirip risk önceliğine göre sıralıyoruz. En kritik hesaplama yolları her sürümde otomatik koşuyor.
Eski poliçe sistemlerinde en büyük engel teknik borç değil, korkudur: dokunursak nereyi bozarız? Otomatik regresyon bu soruyu ölçülebilir hale getirir. Değişikliğin yan etkisi anında görüldüğü için modernizasyon durmuyor.
Acente ekranı, web ve mobil çoğu kurumda ayrı ekiplerce, ayrı önceliklerle test edilir; sonuçta bir kanalda çalışan akış diğerinde bozulur. Üç kanalı tek test stratejisi ve tek raporlama katmanı altında topluyoruz.
RabbitQA, gereksinim doğrulamadan test verisi üretimine kadar kalite sürecini yöneten çok ajanlı bir yapay zeka platformudur. Sigortada en kritik yeteneği sentetik veri üretimidir: üretim verisinin istatistiksel dağılımını ve iş kuralı çeşitliliğini analiz eder, aynı davranışı gösteren yapay veri üretir. Yaş dağılımı, teminat kombinasyonları, hasar sıklığı gerçeğe yakın kalır; hiçbir kayıt gerçek bir kişiye ait olmaz. Quick Sigorta projesinde bu yöntemle sıfır veri sızıntısı sağlandı.
AutoRunner, test senaryolarını merkezden planlayan, yürüten ve raporlayan AI destekli test otomasyon ürünüdür. Sigortada işini iki yerde gösterir: poliçe ve hasar kurallarını senaryolara çevirip risk önceliğine göre koşturur, bir kural değiştiğinde etkilenen senaryoları otomatik işaretler. Legacy sistemlerde tehlike genelde değiştirdiğiniz yerde değil ona bağlı olan yerdedir; AutoRunner kırılan akışı kaynağıyla birlikte raporlar.
Loadmance, sistemin yoğun trafik altındaki davranışını ölçen bulut tabanlı AI destekli performans testi ürünüdür. Sigortada kritik anlar bellidir: yenileme dönemleri, kampanya başlangıçları, hasar yoğunluğu yaratan olaylar. Loadmance bu yükü önceden üretir ve sistemin hangi noktada yavaşladığını gösterir; kapasite kararı tahminle değil ölçümle verilir.
Dijital kanallarınız WCAG 2.2 kriterlerine göre test edilir. Bu hem uyum yükümlülüğünü karşılar hem dönüşüm kaybını önler erişilemeyen bir form doldurulmayan bir formdur.
Evet. Üretim verisinin istatistiksel dağılımını ve iş kuralı çeşitliliğini taşıyan sentetik veri üretilerek test edilir. Bu yaklaşım hem senaryo kapsamını genişletir hem kişisel verinin test ortamına taşınmasını ortadan kaldırır. Quick Sigorta projesinde bu yöntemle sıfır veri sızıntısı sağlanmıştır.
İş kuralları önce doğrulanabilir gereksinimlere dönüştürülür, ardından senaryo setlerine çevrilir. Risk bazlı önceliklendirme ile en kritik hesaplama yolları her sürümde otomatik koşulur. Kural değiştiğinde etkilenen senaryolar işaretlenir; tüm seti elden geçirmeniz gerekmez.
Evet. Başlangıç genellikle en riskli işlem akışlarının regresyon kapsamına alınmasıyla yapılır; sistemde değişiklik gerekmez. Kapsam genişledikçe modernizasyon adımları daha güvenli hale gelir, çünkü her değişikliğin yan etkisi ölçülebilir olur.
Evet. Web, mobil ve acente arayüzleri tek test stratejisi altında yönetilir ve sonuçlar ortak raporlama katmanında toplanır. Böylece bir kanalda çalışan bir akışın diğerinde bozulması sürüm öncesinde görülür.
Sigortacılıkta test edilen şey öncelikle hesaplama doğruluğudur: prim, teminat kapsamı ve hasar tutarı. Bu hesaplamalar yıllara yayılan iş kurallarıyla katmanlanmıştır ve hata genellikle aylar sonra fark edilir. Bu nedenle kural bazlı, veri çeşitliliği yüksek test yaklaşımı gerekir.
Formu doldurun; poliçe üretimi ve hasar süreçlerinizi, entegrasyon sayınızı ve yenileme dönemlerindeki yoğunluğu konuşalım. Uçtan uca akışın hangi noktasında manuel doğrulamaya bağımlı kaldığınızı birlikte görelim.
