Referenzarchitektur für Underwriting-Analytics im Versicherungswesen

Diese Architektur zeigt, wie Versicherer die Databricks Data Intelligence Platform verwenden, um Risikoprofile für wettbewerbsfähige Tarife und eine verbesserte Dienstqualität zu analysieren. Wir präsentieren Best-Practice-Muster für die Verarbeitung und Analyse von Betriebs- und Drittanbieterdaten im großen Scale mit Monitoring-Dashboards, Alerts und Angebotsempfehlungen.

Datenflüsse

Nachfolgend finden Sie Beschreibungen der Datenflüsse, die im Architekturschaubild für die Underwriting-Analytics dargestellt sind:

1. Erfassen Sie interne/externe Daten (von Drittanbietern) entweder als Batch oder per Streaming aus operativen Systemen sowie ERP/CRM-Systemen mithilfe von Lakeflow Connect, Auto Loader und Declarative Pipelines in den Lake. Dies hilft, ein ganzheitliches Risikoprofil für versicherungssuchende Einzelpersonen oder Unternehmen zu erstellen.
2. Lakeflow Jobs steuern Datenumwandlungspipelines, um Daten zu joinen, quellenübergreifend zu normalisieren, durch Datenanreicherung analytische Einblicke abzuleiten und Silver- und Gold-Layer zu füllen.
3. Analysieren Sie Einblicke interaktiv in AI/BI-Dashboards oder durch Interaktion in natürlicher Sprache in einem Genie-Raum. Klären Sie etwaige Diskrepanzen über das Lineage-Tracing in Unity Catalog.
4. Wenden Sie versicherungsmathematische Modelle an, um ein Basisprämienangebot zu erhalten. Der Risikoprüfer nutzt seine Erfahrung, um eine weitere Risikoanalyse durchzuführen und ein optimales Angebot zu erstellen, das sowohl wettbewerbsfähig ist als auch der Risikobereitschaft des Unternehmens entspricht.
5. Analytische Artefakte und Ergebnisse werden über Databricks SQL für BI-Berichtssysteme bereitgestellt, einschließlich des Hauptbuchs.
6. Visualisieren Sie KPIs, passen Sie Parameter zur Berücksichtigung von Risiken in Lakehouse Apps an und teilen Sie die Ergebnisse sicher mit dem operativen System, damit das Angebot an die betreffende Partei weitergeleitet wird.

Vorteile

Zu den Vorteilen der Verwendung der Databricks Platform für die Architektur der Underwriting-Analytics gehören:

• Etablieren Sie eine Best-Practice-Architektur für Anwendungsfälle in der Underwriting-Analytics.
• Erfahren Sie mehr über die Automatisierungsmöglichkeiten für Underwriting-Teams, die durch Data Intelligence ermöglicht werden.