Her g\u00fcn milyarlarca ki\u015fi hayatlar\u0131n\u0131 ve ge\u00e7im kaynaklar\u0131n\u0131 sigortac\u0131lara emanet ederken, sigorta dal\u0131n\u0131n kendisi varolu\u015fsal bir krizle kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131ya. Daha s\u0131k ve \u015fiddetli halde ger\u00e7ekle\u015fen do\u011fal afetlerden kaynaklanan rekor kay\u0131plar primleri ve muafiyetleri s\u00fcratle art\u0131rd\u0131. Sigorta \u015firketleri, y\u00fcksek riskli piyasalardan \u00e7ekildik\u00e7e, poli\u00e7e sahipleri yeni sigorta bulmakta zorluk \u00e7ekiyor ve bu durum b\u00fcy\u00fck yans\u0131lara yol a\u00e7\u0131yor. Bu esnada analistler, mevcut piyasa \u015fartlar\u0131n\u0131 y\u00f6netmek i\u00e7in yap\u0131lan prim art\u0131\u015flar\u0131 ve ba\u015fka risk k\u0131ymetlendirme aksiyonlar\u0131n\u0131n uzun vadede s\u00fcrd\u00fcr\u00fclemez olaca\u011f\u0131 konusunda uyar\u0131yor.<\/p>\n
Ge\u00e7ici tahliller arayan kimi sigorta ba\u015fkanlar\u0131, s\u00fcratli tahliller i\u00e7in \u00fcretken yapay zekadaki (GenAI) y\u00fckseli\u015fe umut ba\u011flad\u0131lar. Lakin, haks\u0131z ret karar\u0131 veren yan\u0131lg\u0131l\u0131 algoritma tezleri, yapay zekan\u0131n asl\u0131nda k\u00fclfetli olan bir ortamda yeni bir sorun haline geldi\u011fini arg\u00fcman eden tenkitlerin say\u0131s\u0131n\u0131 art\u0131rd\u0131.<\/p>\n
SAS’tan Stu Bradley’e nazaran ger\u00e7ekte durum biraz daha incelikli<\/strong><\/p>\n SAS Risk, Suistimali Tedbire ve Uyumluluk Tahlilleri K\u0131demli Lider Yard\u0131mc\u0131s\u0131 Bradley,\u00a0“Sigorta ba\u015fkanlar\u0131 analitik olgunluklar\u0131n\u0131 geli\u015ftirirken p\u00fcr\u00fczlerle kar\u015f\u0131la\u015fsalar da, sorun yapay zekan\u0131n kendisi de\u011fil” diyor. “Daha \u00e7ok, kurulu\u015flar\u0131n bilgilerine ve yapay zekan\u0131n potansiyel istenmeyen sonu\u00e7lar\u0131na ait anlay\u0131\u015flar\u0131 sorunun temelini olu\u015fturuyor. Uygun etik hudutlar ve insan nezareti e\u015fli\u011finde emniyetli yapay zeka, dal\u0131 yine tan\u0131mlamak i\u00e7in gereken i\u00e7g\u00f6r\u00fcleri ve \u00e7evikli\u011fi sa\u011flayan bir tahlil ortaya koyabilir.”<\/em><\/p>\n Bu potansiyel d\u00f6n\u00fcm noktas\u0131nda, SAS uzmanlar\u0131\u00a0sigorta b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fcn en k\u0131ymetli be\u015f sorununu<\/strong>\u00a0inceledi ve bunlara ait g\u00f6r\u00fc\u015fler sundu. Yapay zekan\u0131n kullan\u0131m\u0131 ise bu meselelerden biri de\u011fil. Sigorta toplulu\u011funun mevcut teknolojik zorluklarla y\u00fczle\u015fmesi yapay zekay\u0131 ger\u00e7ek potansiyeline yakla\u015ft\u0131rmakla kalmayacak, t\u0131pk\u0131 vakitte dal\u0131n gelece\u011fe haz\u0131rlanmas\u0131na da yard\u0131mc\u0131 olacak.<\/p>\n 1. Bilgi kaosu kanun ve sistem bekliyor.<\/strong><\/p>\n Veri noktalar\u0131 \u00f6zel \u015fahs\u00ee bilgilerle birebir hizaya geldi\u011finde,\u00a0yapay zekan\u0131n<\/strong>\u00a0kullan\u0131m\u0131n\u0131 d\u00fczenleyen mevcut mevzuat ve y\u00f6netmeliklerin eksikli\u011fi, bilhassa uyumluluk ve d\u00fczenleyici raporlamaya bu kadar g\u00f6m\u00fclm\u00fc\u015f bir dal i\u00e7in huzursuz edici olabilir. AB Yapay Zeka Maddesindeki lisan, \u00c7in’in S\u00fcreksiz Tedbirleri ve NAIC Yapay Zeka Model B\u00fclteni, sigortac\u0131l\u0131k kesimi i\u00e7in yapay zekan\u0131n etraf\u0131nda korkuluklar olu\u015fturmaya y\u00f6nelik birinci u\u011fra\u015flar ortas\u0131nda yer al\u0131yor. Fakat d\u00fczenleyici ortam de\u011fi\u015firken, sigorta \u015firketleri ve sigorta teknolojileri geli\u015ftiren \u015firketler \u00f6z idare teklifleriyle bu a\u00e7\u0131\u011f\u0131 kapat\u0131yor.<\/p>\n Hasarlar i\u00e7in G\u00f6n\u00fcll\u00fc\u00a0Yapay Zeka Davran\u0131\u015f Kurallar\u0131n\u0131n<\/strong>\u00a0yaz\u0131lmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olan SAS Birle\u015fik Krall\u0131k ve \u0130rlanda yapay Zeka ve Etik Lideri Prathiba Krishna, “Hen\u00fcz gelmemi\u015f olan d\u00fczenleyici standartlar\u0131 kar\u015f\u0131lamak i\u00e7in yer haz\u0131rlarken , bankac\u0131l\u0131k b\u00f6l\u00fcm\u00fc \u00fczere sigorta b\u00f6l\u00fcm\u00fc de yapay zeka yetenekleri dahilinde bilgi k\u00f6keni ve y\u00f6neti\u015fimine \u00f6ncelik vermelidir. Sigortac\u0131lar i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bilgi k\u00fcmelerinden k\u0131ymetli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etmek ne kadar de\u011ferliyse, bu bilgileri kusurlardan ve tutars\u0131zl\u0131klardan ar\u0131nd\u0131rmak da o kadar de\u011ferlidir. Bu tekrar kullan\u0131labilirli\u011fi sa\u011flamaya, daha ger\u00e7ek karar vermeye, \u00fcretkenli\u011fi art\u0131rmaya ve sonu\u00e7lar\u0131n g\u00fcvenilirli\u011fini g\u00fc\u00e7lendirmeye yard\u0131mc\u0131 olur.<\/em>\u00a0Yapay\u00a0zeka e\u011fitimi, yapay zekan\u0131n muvaffakiyetle yayg\u0131nla\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131nda ve gelecekteki uyumluluklara haz\u0131rlanmas\u0131nda da de\u011ferli bir belirleyici olacakt\u0131r. Kurum genelinde data okuryazarl\u0131\u011f\u0131n\u0131 te\u015fvik etmek, t\u00fcm kurulu\u015fun etik yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131 tart\u0131\u015fmas\u0131n\u0131, anlamas\u0131n\u0131 ve nihayetinde benimsemesini sa\u011flar ve te\u015fvik eder.” diyor.<\/em><\/p>\n 2. Yapay zekan\u0131n \u00e7ok y\u00fcklenmesi risk idaresini zorlar.<\/strong><\/p>\n Sekt\u00f6r\u00fcn s\u00fcratle dijitalle\u015fti\u011fi, yapay zeka ve\u00a0\u00fcretken yapay zekan\u0131n<\/strong>\u00a0h\u0131zla b\u00fcy\u00fcd\u00fc\u011f\u00fc bir ortamda, risk y\u00f6neticileri robot algoritmalar\u0131n\u0131n istenmeyen sonu\u00e7lar\u0131 konusunda hakl\u0131 olarak tela\u015f duyuyor. Bilhassa de y\u00f6neticiler yapay zeka verimlilik kazan\u0131mlar\u0131n\u0131 uzun vadeli i\u015f pahas\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek i\u00e7in yar\u0131\u015f\u0131rken.<\/p>\n Prototipleme bu noktada umut verici g\u00f6r\u00fcnebilir, lakin \u00fcretime y\u00f6nelik yapay zeka sorumlu ve inan\u00e7l\u0131 \u00fcretimi sa\u011flamak i\u00e7in sa\u011flam bir altyap\u0131 gerektirir. Bu ortada, \u00f6zelle\u015ftirmeyi s\u0131n\u0131rlayan “kara kutu” yapay zeka tahlilleri kolayl\u0131\u011f\u0131 nedeniyle y\u00f6neticilere al\u0131ml\u0131 gelebilir. Fakat \u015feffafl\u0131k ve a\u00e7\u0131klanabilirlik eksikli\u011fi, kurulu\u015fu de\u011ferli yapay zeka risklerine maruz b\u0131rak\u0131r.<\/p>\n SAS Risk Modelleme ve Karar Verme Global Lideri ve \u201cRisk Modeling: Practical Applications of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning\u201d kitab\u0131n\u0131n muharriri Terisa Roberts, “Sigortac\u0131lar, g\u00fc\u00e7l\u00fc bir y\u00f6neti\u015fime sahip kurumsal bir yapay zeka stratejisine ahenk sa\u011flarken, yapay zekay\u0131 mevcut sistemlere entegre etmenin k\u0131ymetini daha derinlemesine ara\u015ft\u0131rmal\u0131d\u0131r”<\/em>\u00a0diyor.\u00a0“Sigortac\u0131lar, b\u00fcy\u00fck lisan modellerinin \u00f6tesindeki \u00fcretken yapay zeka kullan\u0131m alanlar\u0131n\u0131n daha geni\u015f kapsam\u0131n\u0131 da g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurmal\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin,\u00a0sentetik veri<\/strong>\u00a0\u00fcretiminin tesirli uygulamalar\u0131, fiyatland\u0131rma, ay\u0131rma ve akt\u00fceryal modellemeyi optimize ederken bilgi kapal\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00fc\u00e7lendirebilir.\u201d<\/em><\/p>\n 3. Tazminata dar a\u00e7\u0131dan bakmak ilerlemeyi ve i\u015f birli\u011fini durdurur.<\/strong><\/p>\n Sigortac\u0131l\u0131kta bir paradigma de\u011fi\u015fimi ya\u015fan\u0131yor. Teknoloji dal\u0131, sigorta \u015firketlerinin reaktif tazminat \u00f6deyenlerden s\u0131yr\u0131l\u0131p sigortal\u0131larla, t\u00fcketicilerle ve i\u015fletmelerle proaktif ortaklara d\u00f6n\u00fc\u015fmesini \u00f6ng\u00f6r\u00fcyor.<\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki \u00f6rne\u011fi bir d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn: D\u00fcnya S\u0131hhat \u00d6rg\u00fct\u00fc yak\u0131n vakitte s\u0131hhat olaylar\u0131n\u0131n \u015fa\u015f\u0131rtan bir oran\u0131n\u0131n (k\u00fcresel kanserden \u00f6l\u00fcmlerin %30’undan fazlas\u0131n\u0131n ve kronik hastal\u0131klar\u0131n %80’inin) \u00f6nlenebilir al\u0131\u015fkanl\u0131klara ba\u011fl\u0131 oldu\u011funu bildirdi. Bu ortada sigortac\u0131lar da uygun teminatlar sunmak i\u00e7in m\u00fc\u015fterileri hakk\u0131nda kapsaml\u0131 s\u0131hhat datalar\u0131n\u0131 esasen topluyor. Neden bu bilgileri birlikte kullanmayal\u0131m?<\/p>\n SAS EMEA ve AP B\u00f6lgesi K\u0131demli Sigortac\u0131l\u0131k \u00c7\u00f6z\u00fcmleri Lideri Alena Tsishchanka, “Ak\u0131ll\u0131 telefon uygulamalar\u0131 \u00fczere yayg\u0131n kanallar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla, sigortac\u0131lar m\u00fc\u015fterilere yapay zeka takviyeli s\u0131hhat ko\u00e7lu\u011funu tercih etme f\u0131rsat\u0131 sunarak, kl\u00e2sik m\u00fc\u015fteri tecr\u00fcbesini tekrar ke\u015ffeden ve poli\u00e7e \u00f6demelerini azaltan \u00f6zel tavsiyeler sunabilir” diyor. “Sa\u011fl\u0131k hizmetlerinin \u00f6tesinde, sigortac\u0131lar iklim de\u011fi\u015fikli\u011fi ve\u00a0ESG\u00a0i\u00e7in misal i\u015ftiraklerin pazar potansiyelini de g\u00fc\u00e7l\u00fc bir bi\u00e7imde k\u0131ymetlendirebilir. Bu cins te\u015febb\u00fcsler yaln\u0131zca sigortac\u0131lar\u0131n \u00f6deme g\u00fcc\u00fc problemlerini \u00e7\u00f6zmeye yard\u0131mc\u0131 olmakla kalmaz, birebir vakitte kesimin kamuoyundaki alg\u0131s\u0131n\u0131 da b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde artt\u0131rabilir.”<\/em><\/p>\n Uygun etik kurallar uyguland\u0131\u011f\u0131nda, sigorta \u015firketi \u00a0– \u00a0ortak modeli bir hayal olmaktan \u00e7\u0131k\u0131yor. Yeni sigorta teknolojileri (insurtech) ve parametrik sigorta poli\u00e7eleri emsal bir bi\u00e7imde \u00e7al\u0131\u015farak, ileri g\u00f6r\u00fc\u015fl\u00fc sigorta oyuncular\u0131 i\u00e7in bu durumu yenilik\u00e7i bir yol haline getiriyor.<\/p>\n 4. B\u00e2t\u0131n dijital riskler merkezi tahliller gerektirir.<\/strong><\/p>\n Neredeyse her yerde bulunan ak\u0131ll\u0131 telefonlar sayesinde, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde bir sigortac\u0131 kablosuz a\u011f\u0131n bulundu\u011fu her yerde yeni pazarlara ula\u015fabilir. M\u00fc\u015fteriler i\u00e7in prim art\u0131\u015flar\u0131n\u0131 dengelemek isteyen sigortac\u0131lar i\u00e7in dijital ge\u00e7i\u015fe yat\u0131r\u0131m yapmak, \u00e7a\u011fda\u015f m\u00fc\u015fteriler i\u00e7in \u00e7a\u011fda\u015f tekliflerin piyasaya sunulmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n Ancak bu dijital pazarda rekabet edebilmek i\u00e7in sigortac\u0131lar\u0131n poli\u00e7e sahiplerine giderek daha fazla \u015fahsile\u015ftirilmi\u015f eser ve hizmetler sunmas\u0131 gerekiyor. Bu \u00f6zel teklifler ve \u00e7evrimi\u00e7i kaydolma kolayl\u0131\u011f\u0131, bir\u00e7ok potansiyel m\u00fc\u015fteriyi cezbetmi\u015f olup, bu durum hem bir nimet hem de bir ziyan olarak g\u00f6r\u00fcl\u00fcyor.<\/p>\n Acenteler, m\u00fcracaatlar\u0131n hacmi ve surat\u0131 kar\u015f\u0131s\u0131nda bunalm\u0131\u015f durumda. Ne yaz\u0131k ki sigortac\u0131lar teminat\u0131 onaylama yahut reddetme yar\u0131\u015f\u0131nda ko\u015farken, suistimal m\u00fcmk\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fc en y\u00fcksek olan yahut temelde istenmeyen risk olu\u015fturan m\u00fc\u015fterileri yanl\u0131\u015fs\u0131z bir formda ara\u015ft\u0131rmak ve belirlemek i\u00e7in k\u00e2fi vakte sahip de\u011filler. Bu nedenle, sigortac\u0131lar ekseriyetle bu m\u00fc\u015fterileri ve olu\u015fturduklar\u0131 riski \u00fcstlenmek zorunda kal\u0131yor.<\/p>\n Suistimali ve ba\u015fka tehditleri toplu olarak hakikat bir halde tespit etmek i\u00e7in teknolojik altyap\u0131y\u0131 kurmak, hem klasik \u015firketlerin hem de teknolojik sigorta \u015firketlerinin (insurtech) \u00f6n\u00fcnde bir p\u00fcr\u00fcz olmaya devam ediyor. Sigorta suistimali ve istenmeyen risklerin sigortalanmas\u0131, sigortac\u0131n\u0131n hasar oran\u0131nda ve birle\u015fik oran\u0131nda bir art\u0131\u015f manas\u0131na geliyor ve sonu\u00e7ta m\u00fc\u015fterilerin sigorta primlerini art\u0131r\u0131yor.<\/p>\n SAS Risk, Suistimali Tedbire ve Uyumluluk \u00c7\u00f6z\u00fcmleri Sigorta Lideri Thorsten Hein, “Ba\u015far\u0131l\u0131 bir dijital sigorta \u015firketi, \u00fclk\u00fc olarak entegre, bulut tabanl\u0131 bir ekosistemde m\u00fc\u015fteri kazanma, onlara uygun halde hizmet verme ve uygulad\u0131klar\u0131 risk \u00e7e\u015fitlerini dengeleme eforlar\u0131n\u0131 d\u00fczenlemelidir”<\/em>\u00a0diyor.<\/p>\n “Sigortac\u0131lar akt\u00fcerlerin, sigortac\u0131lar\u0131n ve suistimal analistlerinin misyonlar\u0131n\u0131 merkezile\u015ftirip entegre ettiklerinde, sigorta \u015firketinin riske uygun m\u00fc\u015fterilerle k\u00e2r elde etmesine yard\u0131mc\u0131 olurken, m\u00fc\u015fterilere tam olarak gereksinim duyduklar\u0131 halde ve t\u00fcm taraflar i\u00e7in optimum adaleti sa\u011flayan bir fiyatla hizmet verip onlar\u0131 koruyabilir.”<\/p>\n 5. Hayat sigortas\u0131: Yeni, savunmas\u0131z, lakin hala hayati ehemmiyete sahip.<\/strong><\/p>\n Hayat sigortas\u0131, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde sigorta dal\u0131n\u0131 etkileyen bir\u00e7ok sorunun harika bir mikrokozmosudur. Hayat sigortas\u0131 \u015firketleri uzun vakittir k\u00e2rl\u0131l\u0131k i\u00e7in ticari gayrimenkule ba\u011f\u0131ml\u0131yd\u0131. Lakin COVID-19 pandemisinden bu yana bu varl\u0131klar\u0131n pahas\u0131 d\u00fc\u015ft\u00fc. Kesimin bu alt k\u00fcmesinin yeni f\u0131rsatlar yaratmas\u0131 gerekiyor.<\/p>\n SAS K\u00fcresel Sigorta Dan\u0131\u015fman\u0131 Franklin Manchester,\u00a0“Sigortalanabilir bir menfaatten bahsetti\u011fimizde, herkesin bir otomobil yahut mesken \u00fczere bir varl\u0131\u011f\u0131 muhafazaya gereksinimi yoktur. Lakin herkesin de\u011ferli bir hayat\u0131 vard\u0131r” diyor. “Sa\u011fl\u0131k datalar\u0131 kurulu\u015flar\u0131, global ortalama \u00f6m\u00fcr m\u00fcddetinin 2050 y\u0131l\u0131na kadar 78 y\u0131l\u0131n \u00fczerine \u00e7\u0131kaca\u011f\u0131n\u0131 varsay\u0131m ediyor. \u00c7oklu kriz i\u00e7indeki bir d\u00fcnyada artan risklerle birlikte, hayat sigortas\u0131 \u015firketlerinin olumlu de\u011fi\u015fimi y\u00f6nlendirmede oynayacaklar\u0131 bir rol var.\u201d<\/em><\/p>\n Manchester, bunu \u015f\u00f6yle \u00f6rneklendiriyor: “Ku\u015faklar ortas\u0131 yoksullu\u011fu ba\u015flatan ve devam ettiren pek \u00e7ok g\u00fc\u00e7ten biri ailedeki vefat ve bunun sonucunda gelir yahut dayana\u011f\u0131n azalmas\u0131d\u0131r. Bu ger\u00e7ekle\u015fti\u011finde, geride kalan ve bakmakla y\u00fck\u00fcml\u00fc olunan bireyler ekseriyetle yoksullukla kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131ya kal\u0131rlar. Hayat sigortas\u0131 mali y\u00fck\u00fc b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde hafifletebilir, lakin ne yaz\u0131k ki, eri\u015filebilirlik eksikli\u011fi ve tarih\u00ee marjinalle\u015fme nedeniyle, bir poli\u00e7eden b\u00fcy\u00fck yarar sa\u011flayabilecek bir\u00e7ok ki\u015fi sigortas\u0131z durumda.”<\/em><\/p>\n G\u00fcn\u00fcm\u00fczde sigorta \u015firketleri, temizlenmi\u015f datalar\u0131 bir ortaya getirerek, unsurlu \u00e7er\u00e7eveler dahilinde al\u0131nan fiyatland\u0131rma kararlar\u0131yla ve dijital platformlar\u0131n global eri\u015fimiyle daha fazla be\u015fere ula\u015fabilirler, onlar\u0131 e\u011fitebilirler ve koruyabilirler. B\u00f6ylelikle potansiyel olarak jenerasyonlar uzunlu\u011fu s\u00fcren bu ac\u0131 d\u00f6ng\u00fcy\u00fc k\u0131rabilirler.<\/p>\n Sigortay\u0131 ba\u011flam i\u00e7inde tekrar tasarlamak<\/strong><\/p>\n Sigortac\u0131l\u0131\u011f\u0131n kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131ya oldu\u011fu \u00e7evresel, ekonomik ve etik zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek insan yarat\u0131c\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 gerektirir. Yapay zeka ve \u00f6teki teknolojiler, b\u00f6l\u00fcm i\u00e7in daha adil ve iklime diren\u00e7li bir d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fc destekleyebilir ve bu s\u00fcre\u00e7te klasik ta\u015f\u0131y\u0131c\u0131lara ve sigorta teknolojileri \u015firketlerine (insurtech) rekabet avantajlar\u0131 sa\u011flayabilir.<\/p>\n Sigortac\u0131lar\u0131n mevcut sigorta pazar\u0131nda nas\u0131l \u00f6\u011frenebileceklerini, ahenk sa\u011flayabileceklerini ve rekabet edebileceklerini daha fazla ke\u015ffetmek i\u00e7in \u201cTop 5 insurance problems \u2014 and AI isn\u2019t one of them<\/strong><\/em>\u201d raporunu indirebilirsiniz.<\/p>\n Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajans\u0131<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" SAS uzmanlar\u0131, sigorta b\u00f6l\u00fcm\u00fc \u00f6nderlerinin kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 en de\u011ferli teknoloji \u00e7\u0131kmazlar\u0131n\u0131 ve bunlar\u0131n nas\u0131l ele al\u0131naca\u011f\u0131n\u0131 belirtiyor.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":7982,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[774,1290,1239,836,230],"class_list":["post-7981","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-teknoloji","tag-musteri","tag-risk","tag-sigorta","tag-veri","tag-yapay-zeka"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/yalovasondakika.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7981"}],"collection":[{"href":"https:\/\/yalovasondakika.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/yalovasondakika.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/yalovasondakika.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/yalovasondakika.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7981"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/yalovasondakika.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7981\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7983,"href":"https:\/\/yalovasondakika.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7981\/revisions\/7983"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/yalovasondakika.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7982"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/yalovasondakika.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7981"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/yalovasondakika.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7981"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/yalovasondakika.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7981"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}