보험 산업을 위한 AI 기반 보험금 청구 심사 참조 아키텍처
이 아키텍처는 보험사가 AI로 문서, 이미지, 정형 데이터를 분석하여 보험금 청구 처리를 자동화하고, 비즈니스 팀이 보험금 지급을 가속화하며 사기 탐지를 강화하고 정확도를 높일 수 있게 하는 방법을 설명합니다.
데이터 흐름
다음은 AI 기반 보험금 청구 심사 참조 아키텍처 다이어그램에 표시된 데이터 흐름에 대한 설명입니다.
- Guidewire, 원격 측정 데이터, 그리고 문서, 이미지, 손해사정인 메모와 같은 서드파티 소스에서 정형 및 비정형 보험금 청구 데이터를 수집합니다.
- Databricks Auto Loader를 사용하여 데이터를 Delta Lake로 효율적으로 수집하고, 메달리온 아키텍처를 적용하여 원시(Bronze), 정제된(Silver), 비즈니스용(Gold) 데이터 레이어로 분리합니다.
- Spark Declarative 파이프라인을 활용하여 데이터를 정제, 강화, 통합하고, 보험금 청구 분류 및 비즈니스 규칙 적용을 수행하여 정확한 보험금 청구 프로파일링을 지원합니다.
- Databricks SQL을 활용하여 큐레이션된 보험금 청구 데이터세트에 대한 분석 query를 실행함으로써 보험금 청구 수명 주기, 위험 점수 산정, 사기 패턴을 파악할 수 있는 대시보드와 운영 인사이트를 확보합니다.
- 지능형 보험금 청구 분류, 문서 Q&A, 자동 요약을 위해 검색 증강 생성(RAG), 임베딩 기반 유사성 검색, LLM 기반 Model Serving을 포함한 GenAI 워크플로를 구현합니다.
- 대화형 대시보드를 구축하고 자연어 쿼리를 활성화하며 Databricks Apps로 제공하여, 보험금 청구 팀이 데이터와 인사이트를 직관적이고 안전하게 탐색할 수 있도록 지원합니다.
장점
AI 기반 보험금 청구 아키텍처에 Databricks Platform을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 보험금 청구 심사 사용 사례를 위한 모범 사례 아키텍처를 구축합니다.
- 보험금 청구 및 이미지 데이터에 대한 AI 솔루션과 이러한 솔루션이 어떻게 Databricks를 업계 리더로 차별화하는지 알아봅니다.
