2023年保险数据流的状况

这篇博文探讨了 2023 年保险行业的数据流状态。索赔处理、客户服务、远程信息处理和新业务模式的发展需要实时的端到端可见性、可靠且直观的B2B 和 B2C 通信，并与人工智能/机器学习等前沿技术集成以进行图像识别。数据流允许实时集成和关联任何规模的数据，从而以更具成本效益的方式改进保险行业的大多数业务流程。

我研究保险行业的趋势，探索数据流如何作为业务推动者发挥作用，包括来自 Allianz、Generali、Policygenius 等的客户案例。包括完整的幻灯片和点播视频录制。

保险业总体趋势
保险业是现代生活和社会各个方面的基础，包括财务保障、医疗保健、人寿保险、财产保护、业务连续性、交通和旅行等。

麦肯锡公司预计，通过技术驱动的创新，未来几年“保险运营模式正在发生重大转变” ：

只有保险行业的企业能够在适当的时间、适当的背景下提供和关联信息，才有可能采用索赔自动化、加速有效负载、虚拟助理或基于使用的保险等趋势。实时，意味着以毫秒、秒或分钟为单位使用信息，几乎总是比稍后处理数据更好！

数据流将任何规模的实时消息传递的强大功能与存储相结合，以实现真正的解耦、数据集成和数据关联功能。

Apache Kafka 是数据流事实上的标准。 
Kafka 在保险行业的案例：

• Centene：实时大规模集成和数据处理
• Swiss Mobiliar：解耦与编排
• Humana：实时数据集成和分析
• freeyou：状态流分析
• 特斯拉：汽车制造商和公用事业公司，现在也是汽车保险公司

保险的事件驱动模式
具有解耦应用程序和微服务的领域驱动设计对于实现保险公司企业架构的变革和创新至关重要。Apache Kafka 具有独特的功能，可以大规模提供实时消息传递，并根据真正解耦的需要存储事件，从而为业务部门带来独立性。

业务流程不是由单一应用程序或中间件编排的。相反，团队利用他们的技术、API、SaaS 和流式传输、批处理或请求响应等通信范例来构建去中心化数据产品。

作为企业架构的核心，数据流是实时、可扩展且可靠的。流媒体平台收集、存储、处理和共享数据。但底层事件存储使得与非实时系统（例如大型机上基于文件的遗留应用程序或云原生数据湖、数据仓库或 Lakehouse）的集成成为可能。

全渠道客户旅程
客户期望所有渠道（包括移动应用程序、网络浏览器、实体机构和第三方合作伙伴服务）获得一致的信息。流媒体平台的 Kafka 事件日志确保历史事件和当前事件能够关联起来，以做出正确的自动化决策、警报、推荐等。

保险行业数据流的新客户案例
保险行业正在发生如此多的创新。自动化和数字化改变了保险公司处理索赔、建立客户关系以及与其他垂直行业企业创建新业务模式的方式。
大多数保险提供商都使用云优先方法来缩短上市时间、提高灵活性，并专注于业务逻辑而不是运营 IT 基础设施。随着实时期望和移动应用程序功能的不断增长，弹性可扩展性变得更加重要。
以下是来自全球保险公司的一些客户案例：

• Generali在本地遗留数据库和 Google Cloud 上运行的云原生工作负载之间构建了一个关键的集成平台。
• Allianz拥有单独的棕地集成和 IT 现代化项目以及用于实时分析的绿地创新项目，以实施保险产品定价、客户 360 度视图分析和欺诈管理等用例。
• Ladder利用实时机器学习来提供在线、直接面向消费者的全栈人寿保险方法。
• 罗斯福建立了一个不可知的索赔处理和 B2B 平台，可以自动处理超过 2000 万会员的绝大多数索赔，节省了数亿美元的治疗费用……
• Policygenius是一个在线保险市场，拥有超过 3000 万客户，涉及人寿保险、残疾保险、家庭保险和汽车保险；数据流平台与真实代理人核对，实时提供领先保险公司的报价。