보험용 인수 심사 분석 참조 아키텍처

이 아키텍처는 보험사가 Databricks Data Intelligence Platform을 사용하여 리스크 프로필을 분석하고 경쟁력 있는 요율을 책정하며 서비스 품질을 개선하는 방법을 보여줍니다. 당사는 모니터링 대시보드, 알림 및 견적 추천을 통해 운영 및 타사 데이터를 대규모로 처리하고 분석하기 위한 모범 사례 패턴을 소개합니다.

데이터 흐름

다음은 인수 심사 분석 아키텍처 다이어그램에 표시된 데이터 흐름에 대한 설명입니다.

1. Lakeflow Connect, Auto Loader, Declarative 파이프라인을 사용하여 운영 시스템 및 ERP/CRM 시스템에서 내부/외부(타사) 데이터를 배치 또는 스트리밍으로 레이크에 수집합니다. 이를 통해 보험에 가입하려는 개인 또는 비즈니스 주체의 전체적인 리스크 프로필을 구성할 수 있습니다.
2. Lakeflow Jobs는 데이터 변환 파이프라인을 구동하여 데이터를 조인하고, 여러 소스에서 정규화하며, 데이터 보강을 통해 분석 인사이트를 도출하고, Silver 및 골드 레이어를 채웁니다.
3. AI/BI 대시보드 또는 Genie 공간에서 자연어 상호 작용을 통해 인사이트를 대화형으로 분석합니다. Unity Catalog의 리니지 추적을 통해 모든 불일치 사항을 합리화합니다.
4. 보험 통계 모델을 적용하여 기준 보험료 견적을 받습니다. 인수 심사자는 자신의 경험을 바탕으로 추가적인 리스크 분석을 수행하여 경쟁력이 있으면서도 회사의 리스크 선호도에 부합하는 최적의 견적을 도출합니다.
5. Databricks SQL을 통해 총계정원장을 포함한 BI 보고 시스템에 분석 아티팩트와 결과를 제공합니다.
6. Lakehouse Apps에서 KPI를 시각화하고 리스크를 고려하여 parameter를 조정한 다음, 운영 시스템과 결과를 안전하게 공유하여 견적이 관련 당사자에게 전달되도록 합니다.

장점

인수 심사 분석 아키텍처에 Databricks Platform을 사용할 때의 이점은 다음과 같습니다.

• 인수 심사 분석 사용 사례를 위한 모범 사례 아키텍처 구축
• 데이터 인텔리전스를 통해 인수 심사 팀이 사용할 수 있는 자동화에 대해 학습