【.com快译】ApacheKafka的出现改变了很多企业重新思考和处理数据的方式。使寿险、医疗、旅游、车险等保险行业能够更高效地使用各类动态数据。本文将从探索事件流的各种用例和架构入手，通过介绍Generali、Centene、Mobiliar、Humana、freeyou和Tesla的真实案例，展示保险行业相关数据的创新集成和实时流处理。保险业数字化转型长期以来，大多数保险公司面临以下几个方面的重大挑战：市场环境极具挑战性。业务发展停滞不前。监管压力持续加大。客户的期望在不断变化。遗留应用程序阻碍开发。来自创新保险科技公司的新兴竞争。来自其他新增保险行业的新兴竞争。为了避免成为下一个诺基亚（手机领域）、柯达（相机领域）或百视达（BlockBuster（影音租赁行业）），传统保险公司需要在以下几个方面进行战略转型和创新。包括：例行处理需求等作为审查、调查、调整、汇款和索赔拒绝。利用经过训练的分析模型和历史数据实施索赔欺诈检测。采用全渠道客户交互，包括：自助服务门户和支持自然语言处理的自动聊天机器人工具(NLP).基于实验室测试、生物识别数据、理赔数据、患者健康数据（当然受国家特定法律约束）的风险预测。在以上方面，我们可以使用机器学习和深度学习来转化各种人工和错误-倾向于将流程（如文档和文本处理）转变为自动化和实时数据处理。棕地整合的必要性Tradi专业保险公司通常从棕地整合开始，以构建新的用例。这种集成通常涉及遗留系统与现代应用程序基础设施的集成，以及数据中心和公共/私有云原生基础设施之间的数据复制。常见的此类集成场景包括：在传统中间件中使用MQ、ETL、ESB和API工具。而Kafka恰恰是这些中间件工具的有力补充：你可以通过以下两篇博文了解更多Kafka与中间件、API的关系：Kafka与传统中间件是敌是友？ApacheKafka和API管理，以及应用API网关保险技术（Insurtechs）的公司不同于传统的保险公司。新兴保险技术的一大优势是它们不需要与遗留应用程序和单体架构集成，而是可以完全从头开始。启动一个新的应用程序。他们既不需要集成遗留系统协议和API，也不需要集成传统的中间件。也就是说，系统中没有单一或专有的接口，例如：Cobol、EDI或SAPBAPI/iDoc。在这样的场景下，Kafka可以通过开放的接口和实时的功能，让新的应用变得敏捷、可扩展、灵活。下图是使用Kafka生态系统进行索赔处理和欺诈检测的事件流架构示例。使用ApacheKafka可以帮助做出保险索赔处理和欺诈检测的实时决策。Kafka在保险行业的六个部署实例1.Generali：使用Kafka作为集成平台Generali是全球十大保险公司之一。其GeneralSwitzerland的数字化转型始于Confluent作为战略整合平台，整合了数百个遗留系统（如关系数据库等）。在流程上，ChangeDataCapture（CDC）将各种变更实时推送到作为数据中心和集成平台的Kafka，以便其他实时和批处理应用程序进一步使用和处理这些事件。Kafka凭借其独特的优势，可以将系统中的所有应用程序相互解耦。然而，对于传统的消息（MQ）系统，或者SOAP/REST等Web服务，是不可能实现真正的解耦和领域驱动设计（DDD）的。Generali云原生架构的设计原则如下图所示。Generali的集成平台架构利用Kubernetes、ApacheKafka和变更数据捕获来为云原生基础架构中的事件流提供支持。其关键设计原则包括：敏捷性、可扩展性、云治理以及数据和事件处理。以下集成逻辑图显示了Generali的可扩展微服务架构。其流式ETL流程包括数据集成和数据处理的解耦环境：2.Centene的实时大规模集成和数据处理Centene是美国最大的医疗补助和保险管理医疗提供商。作为政府资助和私人健康保险健康计划的中介，健康保险机构的企业愿景是“通过社区改造健康”。在业务增长过程中，Centene需要一个可扩展且可靠的数据集成平台来处理各种并购。基于此，Centene看中了Kafka的以下能力：高扩展性。高度自治和解耦。高可用性和数据弹性。实时数据传输。复杂的流处理能力。在架构上，Centene使用Kafka进行数据集成和编排。如下图所示，传统数据库、MongoDB、应用程序和API，以实时、批量、请求-响应的方式实现数据的大规模集成和实时处理。3.SwissMobiliar的解耦和编排SwissMobiliar（又名DieMobiliar）是瑞士历史最悠久的私营保险公司。它与Kafka事件流支持一起使用的各种用例包括：使用Orchestrator应用程序跟踪计费流程的状态。使用Kafka作为数据库，使用KafkaStreams进行数据处理。复杂的状态聚合是通过各种交叉合约和重新计算的方法来实现的。持续实时监控。以下架构显示了应用程序和事件编排的解耦：此外，您可以查看Mobiliar和Spoud网络研讨会的链接，了解有关他们如何使用Kafka的更多详细信息。4.Humana的实时集成和分析HumanaInc.是一家营利性美国健康保险公司。2020年位列世界500强第52位。Humana通过构建互操作平台，实现了使用Kafka的实时集成和分析。其中包括：以消费者为中心。健康计划的不可见性。供应商隐形。云中的可扩展性和稳健性。事件驱动和实时。借助Kafka的集成能力，该平台使用深度学习和NLP来实现：通过捕获用户与IBMWatsonAI平台之间的对话流，实现开放和标准化的工作流集成。实时、事件驱动的患者交互。高可扩展性。5.Freeyou状态流量分析Freeyou是一家车险科技公司。它提供了极好的用户体验，以及在后台实时自动调整价格。Freeyou的流处理、分析等关键策略由Kafka和ksqlDB提供的业务模型支撑。下图展示了Kafka和KQL在定价引擎、重计算模块、使能流分析的逻辑结构：6.特斯拉也是一家车险公司。如今，许多汽车保险公司使用驾驶数据来计算保险价格。进而提供更好的保险服务。车联网与V2X（VehicletoX）的融合成为一种新的商业模式。近年来，特斯拉还推出了汽车保险业务。目前，它已经构建了一个基于Kafka的数据平台基础设施，每天支持数百万设备和万亿数据点。下图是特斯拉在2019年Kafka峰会上展示的使用Kafka的演变。通过创建实时集成管道，Kafka为特斯拉带来以下优势：从人类专家驱动的方法转变为自动化的大数据和机器学习模型处理来自驾驶员行为、车辆技术性能（包括摄像头、传感器等）和其他实时远程信息和数据的各种数据，以通过新技术更好地评估事故风险和车辆维护成本，例如如：自动驾驶、稳定控制、防盗系统、防弹钢材料等，降低风险如果想了解更多关于Kafka事件流的下一代保险平台的组成和应用，请参考——-https://www.slideshare.net/KaiWaehner/apache-kafka-in-the-insurance-industry-249136708。总结从上述六大保险科技公司的成功部署案例可以看出，从边缘部署到多云场景，无处不在的Kafka及其生态系统通过支持大规模实时数据处理，真正做到了数据解耦。与云原生基础设施良好集成的单一遗留系统。如果你对低延迟用例、用户体验和系统架构有行业特定的需求，不妨试试Kafka消息和数据处理模型。原标题：保险业中的ApacheKafka，作者：KaiW?hner
