领先的保险公司利用 AWS 上的 Neo4j 缩短理赔处理时间
根据反保险欺诈联盟的数据，仅在美国，每年因保险欺诈造成的损失估计高达 3086 亿美元。
一家拥有超过一个世纪为客户提供风险保障经验的主要美国保险公司意识到，随着欺诈活动变得越来越复杂，它需要与时俱进。该公司内部的理赔员缺乏对理赔历史、相关保单和欺诈指标的单一视图，而这些视图是按比例做出准确理赔决策所必需的。这种碎片化导致理赔处理速度变慢，并增加了欺诈性赔付漏网的风险。
传统的 relational 数据库在处理理赔、保单、客户和外部数据源之间复杂的关系时显得力不从心。该公司需要一个解决方案，能够让理赔代理实时全面地了解每个理赔，识别欺诈模式，并在现有的 AWS 基础设施上扩展以处理数百万个理赔。
风险很高：未能实现理赔流程的现代化将导致客户服务速度变慢，以及由于未检测到的欺诈而导致的潜在收入损失。该公司认识到，克服这些挑战对于维持其市场地位和履行对客户的承诺至关重要。
在 AWS 上使用 Neo4j 建立可扩展的理赔图
在评估了各种方案后，这家保险公司选择 Neo4j 企业版，并将其部署在 Amazon Web Services (AWS) 上，作为其下一代理赔处理系统的基础。做出这一决定的原因是 Neo4j 能够本地存储复杂关系、执行对深度连接的实时遍历、在 AWS EC2 实例上水平扩展以及与 AWS 生态系统无缝集成。
这家保险公司与Neo4j 和 AWS合作，设计并实施了一个云原生索赔图解决方案。架构的核心是在多个 AWS EC2 实例上部署的 Neo4j 集群，以提供高内存和计算能力。数据摄取管道使用 AWS Glue 进行 ETL 流程，并使用 AWS Lambda 函数进行实时更新。Amazon SQS 支持将实时数据流式传输到图中，而与 AWS SageMaker 的集成则为高级机器学习和预测分析提供了可能性。
上图：财富 500 强保险公司的 Neo4j AWS 架构
图模型经过精心设计，以表示与索赔相关的各种实体和关系的全部范围。它涵盖了索赔及其各种状态、保单和承保细节、索赔人和他们的关系、服务提供商（如汽车修理店）以及外部数据源（如天气数据和交通报告）。随着项目的进行，团队发现了图方法的其他优势，包括轻松整合 ISO 索赔数据的能力，这通过行业范围内的模式丰富了他们的欺诈检测能力。
实施中的一个关键创新是使用Neo4j Fabric。此功能使用户能够轻松地使用单个 Cypher 查询在同一 DBMS 或多个 DBMS 中查询数据。这使公司能够跨多个图数据库（包括其客户图和非结构化文档存储）创建统一视图。这种方法消除了数据重复的需要，并实现了跨域分析，而不会影响数据治理。
超越欺诈检测：转变客户体验和运营效率
该企业的基于 Neo4j 的索赔图极大地简化了其索赔运营。索赔处理时间显着缩短，因为理算员现在可以立即访问完整的索赔上下文。该公司现在可以使用图算法和机器学习识别以前无法检测到的复杂欺诈模式。
统一的数据模型消除了对多个系统查找的需求，节省了数千个工作小时并减少了错误。实时风险评估功能支持动态保费定价和更准确的风险评估，使公司处于数据驱动保险实践的最前沿。
该解决方案的可扩展性已在生产环境中得到验证，目前处理近 1TB 的数据。随着公司扩展其数据源和用例，它有望进一步扩展，为保险公司的 数据战略提供面向未来的基础。
展望未来，这家保险公司正在探索 Neo4j 在其运营中的新应用。计划包括整合来自联网车辆和智能家居设备的物联网数据，以实现预测性维护和风险缓解。该公司还在扩展 SageMaker 中基于图的机器学习模型的使用，以提高承保准确性和自动化索赔流程的更多方面。
通过在 AWS 上采用图技术，这家保险公司已将其定位在保险行业数字化创新的最前沿。索赔图项目不仅解决了当前的运营挑战，还为数据驱动的洞察力和客户服务开辟了新的可能性。
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