보험용 고객 360 레퍼런스 아키텍처
이 아키텍처는 보험사가 여러 접점의 고객 데이터를 통합하여 보험 계약자에 대한 전체적인 관점을 구축함으로써 초개인화된 참여, 이탈 예측, 사기 탐지 및 향상된 언더라이팅을 가능하게 하는 방법을 보여줍니다.
데이터 흐름
다음은 고객 360 참조 아키텍처 다이어그램에 표시된 데이터 흐름에 대한 설명입니다:
- a) 실시간 업데이트 및 기록 추적을 위해 기본 변경 데이터 캡처(CDC)와 함께 Lakeflow Connect를 사용하여 Salesforce에서 구조화된 고객 데이터를 캡처합니다.
b) 데이터브릭스 마켓플레이스의 Dun & Bradstreet(D&B)와 같은 향상된 외부 데이터 소스를 수집하여 기업, 재무 또는 위험 관련 컨텍스트로 클레임 프로필을 보강합니다. - 데이터브릭스 Auto Loader를 사용하여 데이터를 Delta Lake에 수집하고 메달리온 아키텍처(원시 CDC 데이터의 경우 브론즈, 정리된 기록의 경우 실버, 통합 고객 보기의 경우 골드)를 통해 구성합니다.
- Lakeflow 선언적 파이프라인을 구축하여 엔티티 확인, 중복 제거, 스키마 적용 및 비즈니스 규칙 적용을 통해 여러 계층에 걸쳐 데이터를 변환하여 정확한 고객 프로필을 생성하세요. Reltio와 같은 데이터 관리(MDM) 도구와 통합하여 워크플로를 마스터하세요.
- Databricks SQL을 활용하여 엄선된 고객 데이터를 query하여 마케팅, 영업 및 서비스 팀을 위한 KPI 대시보드, 세분화 분석 및 페르소나 기반 인사이트를 확보할 수 있습니다.
- MLflow를 사용하여 분류 및 예측 machine learning(ML) 모델(예: 이탈 위험, 상향 판매 가능성)을 학습하고 배포하여 실시간 의사 결정을 위해 골드 테이블에 결과를 통합합니다.
- 데이터브릭스 앱을 사용하여 비즈니스 사용자를 위한 대시보드와 자연어 query 인터페이스를 개발하여 고객 360 인사이트에 안전하고 개인화된 대화형 액세스를 가능하게 하세요.
장점
고객 360(C360) 레퍼런스 아키텍처에 데이터브릭스 플랫폼을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다:
- C360 사용 사례에 대한 모범 사례 아키텍처 수립
- C360 데이터에 대한 AI 솔루션과 산업 리더로서 Databricks를 차별화하는 방법에 대해 알아보세요.
