Abstrakti 

Ky disertacion studion mënyrën se si inteligjenca artificiale (AI), blockchain-i dhe Interneti i Gjërave (IoT) mund të integrohen për të përmirësuar menaxhimin e ciklit jetësor të automjetit dhe sigurimin motorik në Shqipëri. Ky problem në thelb lidhet me mënyrën se si krijohen, si ruhen, si verifikohen dhe si përdoren të dhënat e automjetit dhe të policave të sigurimit ndërmjet aktorëve të ndryshëm të ekosistemit. Metodologjikisht, studimi mbështetet në kërkimin e bazuar në shkencën e dizajnit (Design Science Research – DSR) dhe në metoda të përziera. Qëllimi i punimit është ndërtimi i një artefakti për kontekstin shqiptar. Puna kërkimore nis me analizën e ekosistemit shqiptar të automjeteve dhe sigurimeve motorike ku problemi kryesor i evidentuar është copëzimi i të dhënave. Të dhënat për automjetet, shërbimet e riparimit, kontrollet teknike pranë Drejtorisë së Përgjithshme të Shërbimeve të Transportit Rrugor (DPSHTRR), si dhe për policat e sigurimit dhe kërkesat për dëmshpërblim ruhen në sistemet e secilit aktor dhe ende nuk janë të ndërlidhura midis tyre. Kjo e bën të vështirë ndjekjen e historikut të plotë të automjetit përgjatë gjithë ciklit të jetës. Gjithashtu procesi i trajtimit të kërkesave për dëmshpërblim dhe vlerësimit të dëmeve mbetet i lidhur me dokumentacionin fizik dhe verifikimet manuale. Një problem tjetër është se zbatimi praktik i sistemit bonus–malus për përcaktimin e çmimit të policës, ku primi i sigurimit rritet ose ulet sipas historikut të riskut dhe dëmeve, është ende i kufizuar, edhe pse baza ligjore ekziston. Për të kuptuar më qartë këto boshllëqe të ekosistemit shqiptar, studimi përdor dy komponentë kryesorë si burime të evidencës. Komponenti sasior mbështetet në një pyetësor për kërkesat për dëmshpërblim me 224 përgjigje të plota. Komponenti cilësor bazohet në 12 intervista gjithsej: 11 me profesionistë që mbulojnë të tetë shoqëritë e licencuara të sigurimit motorik në Shqipëri dhe 1 me një ekspert të pavarur të fushës. Evidentimi i boshllëqeve dhe triangulimi, ndërthurja e të dhënave sasiore, e evidencës cilësore dhe e rishikimit të literaturës, shërbejnë si bazë për identifikimin e kërkesave që duhet të përmbushë arkitektura referuese e propozuar, si nga pikëpamja funksionale dhe e realizueshmërisë, ashtu edhe nga ana e qeverisjes dhe besimit midis aktorëve të ekosistemit. Duke u mbështetur në kërkesat e nxjerra, disertacioni propozon një arkitekturë referuese që integron AI-në, blockchain-in dhe IoT-në në një artefakt të projektuar në kuadër të DSR-së, ku automjeti vendoset në qendër të modelit konceptual të fushës së problemit. Automjeti është entiteti qendror që lidhet me policat e sigurimit, kërkesat për dëmshpërblim dhe dëmet, ngjarjet e riparimit në servise, kontrollet teknike në DPSHTRR, dhënien e pëlqimit për përdorimin e të dhënave, përmbledhjet e të dhënave telematike dhe rezultatet e prodhuara nga AI-ja. Në këtë kuadër, blockchain-i shërben si shtresë për regjistrimin e ngjarjeve, kontrollin e aksesit, gjurmueshmërinë dhe auditueshmërinë. AI-ja përdoret si shtresë mbështetëse për përcaktimin e çmimit, kategorizimin e kërkesave për dëmshpërblim, identifikimin e rasteve të dyshimta dhe rishikimin e vendimmarrjes. Ndërsa IoT-ja dhe telematika trajtohen si burime plotësuese të të dhënave, të cilat mund të përdoren vetëm kur janë përcaktuar qartë kushtet e pëlqimit, kontrollit dhe qeverisjes. Në fund, artefakti demonstrohet dhe vlerësohet përmes dy skenarëve të procesit të sigurimit motorik. Skenari i parë lidhet me përcaktimin e çmimit, duke marrë parasysh zbatimin e sistemit bonus–malus. Skenari i dytë ndjek rrjedhën e punës për kërkesat për dëmshpërblim, trajtimin e dëmeve dhe kontrollin e mashtrimit. Këta skenarë synojnë të tregojnë se si mund të funksionojë logjika e arkitekturës në raste të rëndësishme për sigurimin motorik, pa pretenduar zbatim të plotë në treg. Në përputhje me hapat e DSR-së, faza e vlerësimit tregon se zbatimi praktik i artefaktit duhet të kryhet në faza. Vlerësimi shqyrton nëse ai mbulon kërkesat e identifikuara dhe nëse është i përshtatshëm për kushtet operacionale të tregut shqiptar. Gjithashtu, vlerësohet nëse përputhet me evidencën empirike dhe nëse respekton nevojat e qeverisjes së të dhënave. Në përfundim, gjetjet e disertacionit sugjerojnë se modernizimi i sigurimit motorik në Shqipëri kërkon një qasje më të qëndrueshme, duke nisur me ndërtimin e një baze të përbashkët të dhënash për të rritur besimin ndërmjet aktorëve. Nga pikëpamja kërkimore, studimi kontribuon me njohuri të dizajnit të mbështetura në kontekstin shqiptar, si dhe ofron njohuri të transferueshme edhe për tregje të tjera të vogla ose në zhvillim. 

Fusha: Sisteme Informacioni, AI, Blockchain, Sisteme të decentralizuara dhe të automatizuara 

Fjalët kyçe:  Inteligjenca Artificiale (AI); Blockchain; Interneti i Gjërave (IoT); Menaxhimi i ciklit jetësor të automjetit; Sigurimi motorik; Kërkimi i bazuar në shkencën e dizajnit; Ndërveprueshmëria; 

Abstract 

This dissertation examines how artificial intelligence (AI), blockchain, and the Internet of Things (IoT) can be integrated to improve vehicle lifecycle management and motor insurance in Albania. At its core, the problem concerns how vehicle and insurance policy data are created, stored, verified, and used by the different actors in the ecosystem. The study is based on Design Science Research (DSR) methodology combined with a mixed-methods approach. The main purpose of the dissertation is to develop an artifact adapted to the Albanian context. The research begins with an analysis of the Albanian automotive and motor insurance ecosystem, in which the main problem identified is data fragmentation. Data related to vehicles, repair services, technical inspections at the General Directorate of Road Transport Services (DPSHTRR), insurance policies, and claims are still stored in separate systems for each actor and are not shared among them. This makes it difficult to trace the complete history of a vehicle throughout its lifecycle. In addition, the process of handling insurance claims and assessing damages remains closely linked to physical documentation and manual verification. Another important issue is the lack of practical implementation of the bonus–malus system for underwriting and insurance policy pricing, despite the legal basis. To better understand these gaps in the Albanian ecosystem, the study uses two main sources of evidence. The quantitative source is based on a questionnaire on insurance claims with 224 complete responses. The qualitative source comprises 12 interviews: in total, 11 were conducted with representatives of all eight licensed motor insurance companies in Albania, as well as one with an independent domain expert. The identification of gaps and the triangulation of quantitative data, qualitative evidence, and the literature review serve as the basis for defining the requirements that the proposed solution should address, in terms of functionality and feasibility, as well as governance and trust among ecosystem actors. Based on the derived requirements, the dissertation proposes an architectural solution that integrates AI, blockchain, and IoT into a single artifact, with the vehicle at the center of the domain model. The vehicle is treated as the central entity linked to insurance policies, claims and damages, repair events in service garages, technical inspections at DPSHTRR, consent for data use, telematics summaries, and AI-generated outputs. Within this framework, blockchain serves as a layer for recording events, controlling access, ensuring traceability, and supporting auditability. AI is used as a supporting layer for pricing, claims categorization, identification of suspicious cases, and reviewable decision support. IoT and telematics, meanwhile, are treated as complementary data sources that may be used only when clear conditions of consent, control, and governance are in place. Finally, the artifact is demonstrated and evaluated through two motor insurance process scenarios. The first scenario concerns pricing that accounts for the application of the bonus–malus system. The second scenario follows the workflow of insurance claims, damage handling, and fraud control. These scenarios aim to show how the architecture’s logic can operate in important motor insurance cases, without claiming full market implementation. The artifact evaluation emphasizes that practical implementation should take place in phases. The evaluation examines whether the artifact meets the identified requirements, is suitable for the operational conditions of the Albanian market, aligns with empirical evidence, and respects data governance needs. In conclusion, the dissertation findings suggest that modernizing motor insurance in Albania requires a more sustainable approach, beginning with the construction of a shared data foundation to increase trust among actors. From a research perspective, the study contributes design knowledge grounded in the Albanian context and offers transferable insights for other small or developing markets facing similar challenges. 

Field of study: Information Systems, AI, Blockchain, Decentralized and automated systems 

Keywords:  Artificial Intelligence (AI); Blockchain; Internet of Things (IoT); Vehicle Lifecycle Management; Motor Insurance; Design Science Research; Interoperability