FSI向けのDatabricks Intelligence Platform：スマートクレーム

Databricks Data Intelligence Platformは、組織全体がデータとAIを使用できるようにします。これは、すべてのデータとガバナンスのための開放的で統一された基盤を提供するために、レイクハウスアーキテクチャに基づいて構築されています。また、データのユニークさを理解するData Intelligence Engineによって動かされています。

このデモでは、クレーム、ポリシー、テレマティクスデータを取り込み、クレーム調査員に役立つ行動可能な洞察を抽出するエンドツーエンドのスマートクレーム処理パイプラインの構築方法をご紹介します。

このデモは、エンドツーエンドのレイクハウスプラットフォームをカバーしています。あなたが学ぶこと：

• クレームとポリシーデータを取り込み、それをDelta Live Tables（DLT）を使用して変換し、整理します。DLTは、信頼性、保守性、安定性のあるデータ処理パイプラインを構築するための宣言的なETLフレームワークです
• テレマティクスの洞察などの外部情報を追加します
• MLflowフレームワークを使用して、クレームの重大性を予測する機械学習モデルを構築します
• Databricks SQLとウェアハウスエンドポイントを活用して、クレーム情報と事故画像から抽出されたクレームの概要と実行可能な洞察を視覚化します
• これらすべてのステップをDatabricksワークフローで統合します

デモを実行するには、無料のDatabricksワークスペースを取得し、Pythonノートブックで以下の2つのコマンドを実行します：

%pip dbdemosをインストールする

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