Databricks Intelligence Plattform für FSI: Intelligente Ansprüche
Demo-Typ
Produktanleitung
Laufzeit
Selbststudium
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Was Sie lernen werden
Die Databricks Data Intelligence Plattform ermöglicht es Ihrer gesamten Organisation, Daten und KI zu nutzen. Sie basiert auf der Lakehouse-Architektur, um eine offene, einheitliche Grundlage für alle Daten und Governance zu bieten, und wird vom Data Intelligence Engine angetrieben, der die Einzigartigkeit Ihrer Daten versteht.
In dieser Demo zeigen wir Ihnen, wie Sie eine durchgängige intelligente Schadensabwicklungs-Pipeline erstellen, um Schadens-, Policen- und Telematikdaten zu erfassen und handlungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen, die den Schadensermittlern dienen.
Diese Demo behandelt die End-to-End-Lakehouse-Plattform. Sie werden lernen, wie man:
- Nehmen Sie Schadens- und Policendaten auf und transformieren und kuratieren Sie diese dann mit Delta Live Tables (DLT), einem deklarativen ETL-Framework zum Aufbau zuverlässiger, wartbarer und stabiler Datenverarbeitungspipelines
- Fügen Sie externe Informationen wie Telematik-Erkenntnisse hinzu
- Erstellen Sie ein maschinelles Lernmodell, um die Schwere des Anspruchs mit einem MLflow-Framework vorherzusagen
- Nutzen Sie Databricks SQL und die Warehouse-Endpunkte, um die Zusammenfassung der Schadensfälle und die aus den Schadensinformationen und Unfallbildern gewonnenen handlungsrelevanten Erkenntnisse zu visualisieren
- Koordinieren Sie all diese Schritte mit Databricks Workflows
Um die Demo auszuführen, holen Sie sich eine kostenlose Databricks-Arbeitsumgebung und führen Sie die folgenden zwei Befehle in einem Python-Notizbuch aus:
%pip installiere dbdemos
importieren Sie dbdemos
dbdemos.install('lakehouse-fsi-smart-claims', Katalog='main', Schema='fsi_smart_claims')