Plataforma de Inteligência Databricks para FSI: Reivindicações Inteligentes

A Plataforma de Inteligência de Dados Databricks permite que toda a sua organização utilize dados e IA. Ela é construída sobre a arquitetura lakehouse para fornecer uma base aberta e unificada para todos os dados e governança, e é alimentada pelo Motor de Inteligência de Dados, que compreende a singularidade dos seus dados.

Nesta demonstração, mostraremos como construir um pipeline de processamento de sinistros inteligente de ponta a ponta para ingerir dados de sinistros, políticas e telemática e extrair insights acionáveis para servir aos investigadores de sinistros.

Esta demonstração abrange a plataforma lakehouse de ponta a ponta. Você vai aprender como:

• Ingestão de dados de sinistros e políticas, e então transformar e curar usando Delta Live Tables (DLT), um framework ETL declarativo para construir pipelines de processamento de dados confiáveis, sustentáveis e estáveis
• Adicione informações externas como insights de telemática
• Construa um modelo de aprendizado de máquina para prever a gravidade da reivindicação usando o framework MLflow
• Utilize o Databricks SQL e os pontos finais do armazém para visualizar o resumo das reivindicações e insights acionáveis extraídos das informações de reivindicações e imagens de acidentes.
• Orquestre todas essas etapas com Databricks Workflows

Para executar a demonstração, obtenha uma área de trabalho Databricks gratuita e execute os dois comandos seguintes em um notebook Python:

%pip instale dbdemos

import dbdemos
dbdemos.install('lakehouse-fsi-smart-claims', catalog='main', schema='fsi_smart_claims')