保険業界における Kafka の応用事例

[51CTO.com クイック翻訳] Apache Kafka の登場により、多くの企業がデータを再考し、処理する方法が変わりました。これにより、生命保険、医療保険、旅行保険、自動車保険などの保険業界は、さまざまな動的データをより効率的に使用できるようになります。この記事では、まずイベント ストリームのさまざまなユース ケースとアーキテクチャを検討し、Generali、Centene、Mobiliar、Humana、freeyou、Tesla の実際のケースを紹介しながら、保険業界における関連データの革新的な統合とリアルタイム ストリーム処理について説明します。

保険業界のデジタル変革

ほとんどの保険会社は、長い間、以下の分野で大きな課題に直面してきました。

• 市場環境は非常に厳しい状況にあります。
• 事業展開が停滞している。
• 規制圧力は高まり続けています。
• 顧客の期待は常に変化しています。
• レガシーアプリは成長を妨げます。
• 革新的なInsurTech企業による新たな競争。
• 他の新しい保険業界からの競争の台頭。

従来の保険会社が次のノキア（携帯電話分野）、コダック（カメラ分野）、ブロックバスター（ビデオレンタル業界）にならないようにするためには、以下の側面で戦略的な変革と革新を実現する必要があります。

• これには、レビュー、調査、調整、送金、請求拒否などの日常的な処理ニーズが含まれます。
• 履歴データを使用してトレーニングされた分析モデルを活用して、請求詐欺検出を実装します。
• セルフサービス ポータルや自然言語処理 (NLP) を活用した自動チャットボット ツールなど、オムニチャネルの顧客インタラクションを採用します。
• 臨床検査、生体認証データ、請求データ、患者の健康データに基づくリスク予測（もちろん、国固有の法律に従います）。

上記の側面では、機械学習とディープラーニングを使用して、さまざまな手動でエラーが発生しやすいプロセス（ドキュメントやテキストの処理など）を自動化されたリアルタイムのデータ処理に変換できます。

ブラウンフィールド統合の必要性

従来の保険会社は、新しいユースケースを構築するために、ブラウンフィールド統合から始めることがよくあります。この統合には、多くの場合、レガシー システムと最新のアプリケーション インフラストラクチャの統合、およびデータ センターとパブリック/プライベート クラウド ネイティブ インフラストラクチャ間のデータの複製が含まれます。このタイプの一般的な統合シナリオには、従来のミドルウェアでの MQ、ETL、ESB、および API ツールの使用が含まれます。 Kafka は、以下のミドルウェア ツールを強力に補完します。

Kafka、ミドルウェア、API の関係について詳しくは、次の 2 つのブログ投稿をご覧ください。

• Kafka と従来のミドルウェアは、味方か敵か?
• Apache Kafka と API 管理および API ゲートウェイ

インシュアテックの応用

従来の保険会社とは異なり、新興保険テクノロジーの大きな利点は、レガシーアプリケーションやモノリシックアーキテクチャと統合する必要がなく、新しいアプリケーションをゼロから開始できることです。古いシステム プロトコルや API を統合する必要はなく、従来のミドルウェアも必要ありません。つまり、システムには、Cobol、EDI、SAP BAPI/iDoc などの単一または独自のインターフェースは存在しません。このようなシナリオでは、Kafka はオープン インターフェースとリアルタイム機能を通じて、新しいアプリケーションを俊敏性、拡張性、柔軟性に優れたものにすることができます。

次の図は、Kafka エコシステムを使用した請求処理と不正検出のためのイベント ストリーミングのアーキテクチャの例を示しています。 Apache Kafka を使用すると、保険金請求処理や不正検出に関するリアルタイムの意思決定に役立ちます。

保険業界における Kafka の導入事例 6 つ

1. 概要: 統合プラットフォームとしての Kafka

ゼネラリは世界トップ10の保険会社の一つです。 General Switzerland のデジタル変革は、Confluent を戦略的統合プラットフォームとして使用し、数百のレガシー システム (リレーショナル データベースなど) を統合することから始まりました。プロセスの観点から見ると、変更データ キャプチャ (CDC) は、データ ハブおよび統合プラットフォームとして機能する Kafka にさまざまな変更をリアルタイムでプッシュし、他のリアルタイム アプリケーションやバッチ アプリケーションがこれらのイベントをさらに使用して処理できるようにします。

Kafka は独自の利点を備えており、システム内のすべてのアプリケーションを相互に分離できます。ただし、従来のメッセージング (MQ) システムや SOAP/REST などの Web サービスでは、真の分離とドメイン駆動設計 (DDD) を実現することはできません。

Generali クラウドネイティブ アーキテクチャの設計原則

下の図に示すように、Generali の統合プラットフォーム アーキテクチャは、Kubernetes、Apache Kafka、変更データ キャプチャを活用して、クラウド ネイティブ インフラストラクチャでのイベント ストリーミングをサポートします。主要な設計原則には、俊敏性、スケーラビリティ、クラウド ガバナンス、データおよびイベント処理が含まれます。

次の統合ロジック図は、Generali のスケーラブルなマイクロサービス アーキテクチャを示しています。ストリーミング ETL プロセスには、データ統合とデータ処理用の分離された環境が含まれます。

2. Centeneのリアルタイム大規模統合とデータ処理

Centene は、米国最大のメディケイドおよび保険マネージドケアの提供者です。政府資金と民間の健康保険会社の両方の健康保険プランの仲介者として、この健康保険会社の企業ビジョンは「コミュニティごとにコミュニティの健康を変える」ことです。ビジネスが拡大するにつれ、Centene ではさまざまな合併や買収に対応できる、拡張性と信頼性に優れたデータ統合プラットフォームが必要になりました。これを踏まえて、Centene は Kafka の次の機能に興味を持っています。

• 非常にスケーラブルです。
• 高度な自律性と分離性。
• 高可用性とデータの復元力。
• リアルタイムデータ転送。
• 複雑なストリーム処理機能。

アーキテクチャ的には、Centene はデータ統合とオーケストレーションに Kafka を使用します。下図に示すように、従来のデータベース、MongoDB、アプリケーション、API は、リアルタイム、バッチ処理、要求応答モードでの大規模なデータの統合とリアルタイム処理を実装しています。

3. スイス・モビリアの分離とオーケストレーション

Swiss Mobiliar (Die Mobiliar とも呼ばれる) は、スイスで最も古い民間保険会社です。 Kafka イベント ストリーム サポートで使用されるさまざまなユース ケースは次のとおりです。

• Orchestrator アプリケーションを使用して、請求プロセスのステータスを追跡します。
• データベースとして Kafka を使用し、データ処理には Kafka Streams を使用します。
• 複雑な状態の集約は、さまざまなクロスコントラクトと再計算方法を通じて実現されます。
• 継続的なリアルタイム監視。

次のアーキテクチャは、アプリケーションとイベント オーケストレーションの分離を示しています。

さらに、Kafka の使用方法の詳細については、Mobiliar および Spoud のウェビナーへのリンクを確認してください。

4. Humanaにおけるリアルタイム統合と分析

Humana Inc. はアメリカの営利健康保険会社です。 2020年にはフォーチュン500リストで52位にランクされました。 Humana は、リアルタイムの統合と分析のために Kafka を活用する相互運用可能なプラットフォームを構築しました。これらには以下が含まれます:

• 消費者中心。
• 健康保険の隠れた本質。
• サプライヤーの隠蔽。
• クラウドにおけるスケーラビリティと堅牢性。
• イベント駆動型でリアルタイム。

Kafka 統合機能により、プラットフォームはディープラーニングと NLP を使用してユーザーと IBM Watson AI プラットフォーム間の会話フローをキャプチャし、次のことを実現します。

• オープンで標準化されたワークフロー統合。
• リアルタイムのイベント駆動型患者インタラクション。
• 非常にスケーラブルです。

5. Freeyouの状態フロー分析

Freeyou は自動車保険分野のテクノロジー企業です。優れたユーザーエクスペリエンスと、バックエンドでのリアルタイムの自動価格調整を提供します。ストリーム処理や分析などの Freeyou の主要戦略は、Kafka と ksqlDB によって提供されるビジネス モデルによってサポートされています。次の図は、価格設定エンジン、再計算モジュール、およびストリーム分析の有効化における Kafka と KQL の論理構造を示しています。

6. テスラは自動車保険会社でもある

現在、多くの自動車保険会社は運転データを活用して保険料を計算し、より良い保険サービスを提供しています。コネクテッドカーとV2X（Vehicle to X）の統合が新たなビジネスモデルとなっています。近年、テスラは自動車保険事業も展開している。現在、Kafka をベースにしたデータ プラットフォーム インフラストラクチャを構築し、毎日数百万台のデバイスと数兆のデータ ポイントをサポートしています。次の図は、2019 年の Kafka サミットにおける Tesla の Kafka 使用の進化を示しています。

リアルタイム統合パイプラインを作成することで、Kafka は Tesla に次の利点をもたらします。

• 人間の専門家主導のアプローチから自動化されたビッグデータと機械学習モデルへの変革
• ドライバーの行動、車両の技術的性能（カメラ、センサーなどを含む）からのさまざまなリアルタイムのリモート情報とデータを処理します。
• 事故のリスクと車両修理費用をより適切に評価する
• 自動運転、安定制御、盗難防止システム、防弾鋼材などの新技術を通じてリスクを軽減します。

次世代保険プラットフォームにおける Kafka イベント ストリームの構成と適用について詳しくは、https://www.slideshare.net/KaiWaehner/apache-kafka-in-the-insurance-industry-249136708 をご覧ください。

まとめ

前述の 6 つの大手保険テクノロジー企業の成功した導入事例から、エッジ導入からマルチクラウド シナリオまで、ユビキタスな Kafka とそのエコシステムは、大規模なリアルタイム データ処理をサポートすることで、モノリシックなレガシー システムを真に分離し、クラウド ネイティブ インフラストラクチャとの良好な統合を実現していることがわかります。低レイテンシのユースケース、ユーザー エクスペリエンス、システム アーキテクチャに関する業界固有の要件がある場合は、Kafka メッセージングおよびデータ処理モデルも試してみるとよいでしょう。

原題: 保険業界における Apache Kafka、著者: Kai Wähner

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