Поможем выбрать подходящее решение
Пишите нам:
Проконсультируем
Платформа управления данными
RT Flow Streaming Data Integration
Инструмент для построения аналитических пайплайнов в реальном времени

  • Self-service ETL
  • Создание кастомных заданий через UI без Java-кода
  • Встроенные инструменты Change Data Capture
  • Промышленное развертывание моделей Python
  • Управление жизненным циклом заданий
  • Интеграция с существующими системами хранения данных


Flex Loader
Интеграционный ETL инструмент для быстрого создания ODS ХД или DataLake

  • Поддержка различных видов источников out-of-the-box
  • Репликация данных из источников в среду GreenPlum, Hadoop или S3 за считанные часы\дни, а не дни\недели
  • Возможность захвата одним действием сразу всей базы или схемы с десятками или сотнями объектов
  • Все действия выполняются через управление конфигурацией и не требуют навыков разработки
  • Настройка инкрементального обновления с несколькими режимами работы
  • Встроенный контроль качества загружаемых данных
  • Управление конкурентной многопоточной работой и приоритезация с гранулярностью от источника, группы объектов, отдельного объекта
  • Модуль онлайн репликации GreenPlum-Greenplum или Hadoop-Hadoop
  • API и слой метаданных для интеграции со сторонними системами мониторинга или Data Governance
Data Ocean

GlowByte внедрит в «Узбекинвесте» инновационную систему принятия решений для предстраховых проверок

19.04.2023
Компания экспортно-импортного страхования «Узбекинвест» при поддержке ИТ-партнера GlowByte внедрит инновационную систему принятия решений для предстраховых проверок Talys.SDE. Программное обеспечение разработано на открытых технологиях российским вендором Data Sapience. Об этом CNews сообщили представители GlowByte.
Платформа Talys. SDE работает в стриминговом режиме и способна за доли секунды обрабатывать и рассчитывать данные, полученные от внешних сервисов, из внутренних источников и баз данных. В системе предусмотрена пакетная обработка заявок, что позволяет автоматизировать процесс предодобренных предложений и упростить регресс-тестирование.

Основой ПО является система на базе Apache Flink. Благодаря этому система обрабатывает тысячи запросов в секунду. Решение развертывается в кластерах Kubernetes, что обеспечивает высокую отказоустойчивость и гибкое управление внутренней инфраструктурой.

Как сообщил Евгений Чернобуров, руководитель страховой практики компании GlowByte, проект с использованием системы принятия решений и моделей ML для оценки вероятности возникновения убытка по страховому договору на этапе его подписания станет первым в своем роде как в Узбекистане в целом, так и в страховых компаниях республики в частности.
Внедрение системы принятия решений с предиктивными моделями позволит бизнесу оптимизировать и автоматизировать процесс оценки рисков при принятии клиентов на страхование. С помощью моделей машинного обучения страховая компания сможет более точно выявлять потенциально высокоубыточных клиентов и, соответственно, отбирать больше низкорисковых клиентов в свой портфель. Система принятия решений, в свою очередь, позволит этот процесс автоматизировать, учитывая все особенности бизнес-процессов страховой компании. Как результат – увеличение маржинальности бизнеса и доли рынка
Евгений Чернобуров, руководитель страховой практики компании GlowByte.
Рынок страхования становится более чувствительным — и оперативное реагирование на изменения потребностей потребителей, с одной стороны, и объективная оценка величины риска — с другой, являются ключевыми критериями прибыльности бизнеса. В краткосрочном периоде стоит задача обеспечить приемлемую доходность по договорам ОСАГО и добровольному автострахованию, что, безусловно, требует автоматизации процесса принятия решений
Рустам Халиков, первый заместитель генерального директора АО «КЭИС «Узбекинвест
Кроме того, применение инновационных цифровых технологий позволит оперативно реагировать на изменения на рынке, на смены предпочтений и потребностей клиентов, а также на изменения в регулировании. В реалиях современности этого можно добиться только тогда, когда используешь цифровые инструменты по максимуму. Для этого в ландшафт системы управления предстраховыми проверками необходимо внедрить инновационные механизмы принятия решений. Изучив рынок, мы убедились в высочайшей экспертизе и опыте команд внедрения и вендора. Благодаря реализации проекта ожидаем не только решить основную задачу, но и создать базис для применения внедряемой системы цифровых инструментов в других направлениях бизнеса, что позволит реализовать основную задачу 2023 г. — цифровой трансформации компании «Узбекинвест».

Вам может быть интересно

Новости