保険業界向け引受アナリティクス リファレンスアーキテクチャ

このアーキテクチャは、保険会社がDatabricksデータインテリジェンスプラットフォームを使用してリスクプロファイルを分析し、競争力のある保険料率とサービス品質の向上を実現する方法を示します。ここでは、モニタリングダッシュボード、アラート、見積もり推奨機能を活用して、オペレーショナルデータとサードパーティデータを大規模に処理・分析するためのベストプラクティスパターンを紹介します。

データフロー

以下は、引受アナリティクスアーキテクチャ図に示されているデータフローの説明です。

1. Lakeflow Connect、Auto Loader、Declarative Pipelinesを使用して、オペレーショナルシステムやERP/CRMシステムから社内外（サードパーティ）のデータをバッチまたはストリーミングとしてレイクハウスに取り込みます。これにより、保険加入を希望する個人または法人の包括的なリスクプロファイルを構築できます。
2. Lakeflow Jobs はデータ変換パイプラインを実行して、データを結合し、ソース間で正規化し、データエンリッチメントによって分析的知見を導き出し、Silverレイヤーとゴールドレイヤーにデータを入力します。
3. AI/BIダッシュボード、またはGenieルームでの自然言語による対話を通じて、知見をインタラクティブに分析します。Unity Catalogのリネージ追跡機能により、あらゆる不一致を合理的に説明できます。
4. 保険数理モデルを適用して、基準となる保険料の見積もりを取得します。アンダーライターは、自らの経験を活かしてさらなるリスク分析を行い、競争力があり、かつ自社のリスク許容度にも沿った最適な見積もりを算出します。
5. Databricks SQL経由で、分析アーティファクトと結果を総勘定元帳などのBIレポートシステムに提供します。
6. Lakehouse AppsでKPIを可視化し、リスクを考慮してパラメーターを微調整し、その結果をオペレーショナルシステムと安全に共有することで、見積もりが関係者に渡されます。

メリット

引受分析アーキテクチャにDatabricksプラットフォームを使用するメリットは次のとおりです。

• 引受アナリティクスのユースケース向けに、ベストプラクティスとなるアーキテクチャを確立
• データインテリジェンスによって実現される、引受チームが利用可能な自動化について学ぶ