Eine Echtzeit-Brücke in die Cloud bauen – mit Confluent Platform 7.0 und Cluster Linking | Blog lesen
Die Data-in-Motion-Plattform von Confluent schafft die Basis für die Verarbeitung von Events sowie Analysen und Insights in Echtzeit. So können bessere Kundenerfahrungen geschaffen, die Bindung zum Kunden erhöht werden und operative Prozesse im Backend effizienter gestaltet werden, während gesetzliche Vorschriften eingehalten werden können.
Mit Data in Motion kann die Kundenbindung und -zufriedenheit verbessert, die betriebliche Effizienz gesteigert und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gestärkt werden.
Die digitale Welt formt das Geschäftsmodell der Versicherungsbranche neu. Kundenservice und Kundenerlebnis müssen neu definiert werden. Daten sind dabei der Katalysator für Innovation und Transformation. Leider kann die Legacy-Datenarchitektur in Versicherungen den heutigen Anforderungen an Geschwindigkeit, Flexibilität und Innovation nicht gerecht werden.
Confluent bietet eine Data-in-Motion-Plattform auf Basis von Apache Kafka®, die es Versicherern ermöglicht, einfach auf Echtzeit-Ereignisse zuzugreifen, Legacy-Daten zu nutzen, Datensilos zu integrieren und interoperabel zu machen. So können innovative Anwendungen erstellt, erstklassige Kundenerfahrungen geliefert, Cyberrisiken reduziert und strenge regulatorische Anforderungen erfüllt werden.
Durch Umstellung der Schadenbearbeitung von Batch- hin zu Echtzeit-Verarbeitung wird ein erstklassiges Kundenerlebnis ermöglicht. Dank der Entwicklung von Bots zur Bearbeitung von Claims mit geringem Wert und niedrigem Risiko kann der Prozess der Anspruchsprüfung automatisiert werden. Dies reduziert Verzögerungen und reduziert Kosten während gleichzeitig die Kundenzufriedenheit verbessert wird.
Durch individuelle Prämien basierend auf einer Echtzeit-Datenerfassung von IoT-Geräten werden neue Geschäftsmodelle ermöglicht. Gleichzeitig können durch das Anbieten eines Echtzeit-Angebotssystem über verschiedene digitale Kanäle hinweg die Zufriedenheit der Kunden und die Transparenz erhöht werden.
Durch das Zusammenziehen von Daten aus verschiedenen, nicht zusammenhängenden Systemen wird eine vollständige und einheitliche Sicht auf die Kunden geboten. Indem Benachrichtigungen an Services geschickt werden, die für Cross-Selling und Upselling relevant sind, ist es möglich, zeitnah wieder in Kontakt zu treten. Mitarbeiter im Callcenter profitieren von einem vollständigen und aktuellen Überblick über den Kunden, wodurch sich die Zeit bis zur Lösungsfindung verkürzt. Die Entwicklung von Chatbots trägt dazu bei, Kundenanfragen effizient zu lösen.
Durch das Aggregieren von Daten und den Aufbau von Data Lakes können Daten in Echtzeit analysiert werden. Echtzeit-Analysen sorgen dafür, dass in kürzerer Zeit Erkenntnisse vorliegen und somit schneller Entscheidungen getroffen werden können. Eine Integration mit modernen cloudbasierten Services für Datenvisualisierung und Reporting ist möglich. Mithilfe der Analyse von Transaktionen in Echtzeit ist es einfacher, betrügerische Transaktionen zu erkennen und Benachrichtigungen zu senden. Die Durchführung von Betrugsanalysen ermöglicht es, Muster zu identifizieren.
Die Erfassung und Aggregation von Daten aus allen Quellen dient zur Zentralisierung der Datenverwaltung und zur Identifizierung von Echtzeit-Bedrohungen. Es ist möglich, die entsprechenden Daten zum Zweck einer nachgelagerten Analyse mit speziellen Tools für Security Incident und Event Management (SIEM) zu filtern. Zudem können Daten gesammelt, validiert und gemäß den Berichtsstandards angepasst werden. Der Aufbau eines zentralen Compliance-Hubs trägt dazu bei, dass unterschiedliche regulatorische Anforderungen eingehalten werden.
Beschleunigung der Anwendungsentwicklung, Reduzierung des operativen Aufwands und der Kosten und auf direktem Weg in die Cloud - das bringt ein Unternehmen auf die Überholspur
Stellen Sie Kafka einer Vielzahl von Entwicklern zur Verfügung und beschleunigen Sie so die Entwicklung von Event-Streaming-Anwendungen.
Wenn das Daten-Streaming im Unternehmen zunimmt, müssen operative Prozesse vereinfacht werden während eine hohe Performance und Skalierbarkeit gewährleistet wird.
Die Bereitstellung kann lokal, in Public oder Hybrid Clouds – von Bare-Metal bis zu Kubernetes – erfolgen, oder es kann ein vollständig verwalteter Cloud-Service mit Confluent Cloud verwendet werden.
Weltweit führende Kafka-Experten, die direkt mit Kafka-Committern zusammenarbeiten, bieten Unternehmen während der gesamten Anwendungsentwicklung erstklassige Unterstützung an.
Planen Sie die Plattform mit den grundlegenden Attributen, die Unternehmen brauchen, um Event-Streaming in die Produktionsumgebung zu implementieren.
Aufgrund der Unterstützung traditioneller Messaging-Muster (Punkt-zu-Punkt und Routing-Semantik für die Veröffentlichung/Abonnements) in Confluent kann die Migration ohne Betriebsunterbrechungen im gewünschten Tempo stattfinden. Ein umfassendes Connector-Ökosystem und Anwendungen, die über eine native Kafka-Integration verfügen, bieten zusätzliche Vorteile. Dank der nutzungsbasierten Abrechnungen bezahlen Anwender nur für ihren tatsächlichen Verbrauch.
Learn more about how Confluent is modernizing the way businesses run
Confluent ermöglicht eine operationale Steigerung sowie die skalierbare Nutzung der Möglichkeiten mit Echtzeit-Daten.
Wir haben zusammen gestellt, wie die Event-Streaming-Technologie von Confluent die Arbeitsweise von Versicherungen revolutioniert