Elevating Kafka: Driving operational excellence with Albertsons + Forrester | Watch Webinar

Ladder는 실시간 움직이는 데이터를 활용하여 몇 분 만에 보험 인수 심사를 완료합니다

Confluent는 우리가 비즈니스 로직을 조정할 수 있게 해주는 기본 인프라입니다. 사실 저희 팀은 이제 대부분 Kafka를 당연한 것으로 여깁니다. 우리는 가동 중단에 대해 걱정하지 않으며 우리 아키텍처가 작업하기 쉽고 Ladder가 계속 성장함에 따라 확장될 것이라는 사실을 잘 알고 있습니다.

Nick Hansen | 소프트웨어 엔지니어 겸 플랫폼 팀 팀장
Ladder

과제

머신 러닝을 적용하여 생명 보험 인수 심사(underwriting) 프로세스를 가속화함으로써 고객이 승인을 받으면 몇 분 이내에 보험증권을 신청하고 활성화할 수 있도록 지원

솔루션

Confluent를 사용하여 거의 실시간으로 데이터를 머신 러닝 모델로 스트리밍하는 안정적이고 확장 가능하며 유지 관리가 거의 필요없는 이벤트 기반 아키텍처를 배포합니다.

결과

  • 신뢰성 극대화
  • 가치를 높이는 데 집중할 수 있음
  • 빠른 ROI 달성
  • 몇 분 안에 전환 완료
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Obtaining life insurance was—and in many cases still is—a weeks-long, arduous process involving in-person medical exams, paper forms, phone interviews, and brokers. Ladder has eliminated all of that with an online, direct-to-consumer, full-stack approach to life insurance that is powered by data and AI. In just five minutes, eligible customers can apply,get approved, and activate their policy for immediate coverage.

To improve the customer experience, make life insurance easier to get, and streamline the underwriting process, Ladder relies on a continuous flow of data from third-party providers to its AI underwriting engine. From the start, Ladder designed its data architecture around Apache Kafka® for these essential data flows. More recently, however, the company’s explosive growth—more than quadrupling year over year—began to put a strain on this architecture and the team that supports it. To improve scalability and reliability while reducing administrative overhead, Ladder transitioned from self-managed Kafka to Confluent.

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