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赞助商:Anomalo 协调物联网、保单和保险公司数据以提供更优惠的客户折扣.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719042 2025-06-22 11页 1.90MB

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本文介绍了Nationwide保险公司如何利用Anomalo工具,解决在三个不同技术平台(Oracle、Databricks和Postgres)间存储的IoT数据不一致的问题,以向安全驾驶客户提供折扣。关键点如下: 1. **数据一致性挑战**:Nationwide的数据分散在多个表中,团队需要跨源调和数据,确保信息在三个存储库中均存在。 2. **自动化数据质量**:Anomalo通过Databricks联合目录,创建跨生态系统的综合视图,并标记不同步的数据。 3. **数据风险委员会**:Nationwide设有专门的数据风险委员会,负责制定政策和标准,其中数据质量是关注的风险之一。 4. **成功衡量指标**:2025年,Nationwide将使用Anomalo的数据来创建评分卡,关键指标包括整体数据质量、监控的资产和表的数量、警报分类处理率以及自定义业务规则。 5. **未结构化数据与生成AI**:Nationwide与Anomalo合作开发工具,监控未结构化数据,如索赔记录、通话记录和合同。 核心数据引用: - “Overall Data Quality”(整体数据质量) - “Number of Monitored Assets and Tables”(监控的资产和表的数量) - “Alert Triage Rates”(警报分类处理率) - “Custom Business Rules”(自定义业务规则) 文章强调了数据质量的重要性,以及通过技术进步提高效率和价值的故事。
"如何确保车险折扣公正?" "数据质量监控如何变革?" "未结构化数据监控新工具?"
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