KI-gestützte Referenzarchitektur für die Schadenbeurteilung in Versicherungen

Datenflüsse

Im Folgenden werden die Datenflüsse beschrieben, die im Diagramm der KI-gestützten Referenzarchitektur für die Schadenbeurteilung dargestellt sind:

1. Erfassen Sie strukturierte und unstrukturierte Schadendaten aus Guidewire sowie Telemetrie- und Drittanbieterquellen wie Dokumente, Bilder und Notizen von Sachverständigen.
2. Verwenden Sie den Databricks Auto Loader, um Daten effizient in Delta Lake zu erfassen, und wenden Sie die Medallion-Architektur an, um Rohdaten (Bronze), verfeinerte Daten (Silber) und geschäftsrelevante Daten (Gold) zu trennen.
3. Nutzen Sie Spark Declarative Pipelines, um Daten zu bereinigen, anzureichern und zu vereinheitlichen. Führen Sie dabei eine Schadenklassifizierung und die Durchsetzung von Geschäftsregeln durch, um eine genaue Schadenprofilierung zu unterstützen.
4. Nutzen Sie Databricks SQL, um analytische Abfragen für kuratierte Schadens-Datasets auszuführen und Dashboards und betriebliche Einblicke in den Lebenszyklus von Schäden, die Risikobewertung und Betrugsmuster zu ermöglichen.
5. Implementieren Sie GenAI-Workflows, einschließlich RAG, Ähnlichkeitssuche über Embeddings und LLM-basiertes Model Serving für die intelligente Schadentriage, Dokumenten-Q&A und automatisierte Zusammenfassungen.
6. Erstellen Sie interaktive Dashboards, ermöglichen Sie Abfragen in natürlicher Sprache und präsentieren Sie diese mit Databricks Apps, sodass Schadenteams Daten und Einblicke intuitiv und sicher untersuchen können.

Vorteile

Zu den Vorteilen der Nutzung der Databricks Platform für die KI-gestützte Schadensarchitektur gehören unter anderem:

• Etablierung einer Best-Practice-Architektur für Anwendungsfälle der Schadenbeurteilung
• Erfahren Sie mehr über KI-Lösungen für Schaden- und Bilddaten und wie diese Databricks als Branchenführer differenzieren.