Arquitetura de Referência para Avaliação de Sinistros Potencializada por AI para Seguros

Fluxos de dados

A seguir estão as descrições dos fluxos de dados mostrados no diagrama da Arquitetura de Referência para Avaliação de Sinistros Potencializada por AI:

1. Capture dados de sinistros estruturados e não estruturados do Guidewire, bem como telemetria e fontes de terceiros, como documentos, imagens e anotações de peritos.
2. Use o Databricks Auto Loader para ingerir dados de forma eficiente no Delta Lake, aplicando a arquitetura medallion para separar as camadas de dados brutos (Bronze), refinados (Silver) e prontos para negócios (ouro).
3. Utilize os Spark Declarative Pipelines para limpar, enriquecer e unificar dados, realizando a classificação de sinistros e a aplicação de regras de negócios para dar suporte à criação de perfis de sinistros precisos.
4. Aproveite o Databricks SQL para execução de query analíticas em datasets de sinistros selecionados, permitindo dashboards e entendimento operacionais para o ciclo de vida de sinistros, pontuação de risco e padrões de fraude.
5. Implemente fluxos de trabalho de GenAI, incluindo geração aumentada por recuperação (RAG), busca por similaridade em embeddings e Model Serving baseado em LLM para triagem inteligente de sinistros, Q&A de documentos e resumo automatizado.
6. Crie dashboards interativos, habilite consultas em linguagem natural e apresente com o Databricks Apps, permitindo que as equipes de sinistros explorem dados e percepções de forma intuitiva e segura.

Benefícios

Os benefícios de usar a Databricks Platform para a arquitetura de sinistros potencializada por AI incluem o seguinte:

• Estabeleça uma arquitetura de melhores práticas para casos de uso de avaliação de sinistros
• Saiba mais sobre as soluções de AI para dados de sinistros e de imagem e como elas diferenciam a Databricks como líder do setor