保险公司都希望能迅速实现业务现代化转型。他们意识到,数字化浪潮已经颠覆了传统业务模式,将更多的信息和决策权交到了保险购买者的手中。这就为传统保险市场内外那些“技术至上”的公司敞开了大门,这些技术公司更能恰到好处地满足掌握了数字信息的客户的需求。
已有数百年的历史的保险公司开始仿照领先电子商务公司的做法,寻求更有效地了解客户、预测客户需求的方式,迅速高效地为客户提供服务。传统保险公司与由技术驱动的保险科技公司之间的竞争愈演愈烈,作为颠覆者,保险科技公司可以利用新的分销渠道和生态系统提供差异化的风险产品,通常成本更低,获取客户的速度更快,而且支持为客户量身定制服务。
保险公司希望借助云计算来发挥自身在风险经验和资金实力方面的优势。而通过挖掘公共云的潜力并利用广泛的数据来提供现代客户体验,需要进行精心筹划;单点解决方案也应该成为现代架构框架的一部分,否则就会增加复杂性、造成漏洞,导致成本升高。
因此,传统保险公司不应急于实现数字化。数十年来,他们在整个 IT 环境中积累了大量的数据和任务关键型工作负载,直接迁移到云端不一定能加快现代化进程。现代化转型应当基于整体规划,以便风险服务的交付不会过于复杂。保险公司首先需要考虑如何在传统系统和现代化工作负载中融合多云管理。
精心打造的云架构
保险公司管理着有关客户保单和索赔历史记录的大量数据,如果将这些信息整合起来,就可以帮助他们发现新的保单需求,管理索赔,并提供量身定制的建议。但是,数据通常位于孤立的环境中,受到安全性和法规要求的控制。
通过采用混合云战略,保险公司可以更好地迁移和管理这些宝贵的数据和工作负载,充分利用公共云的强大威力,同时将这些数据和工作负载存储在其能够获得最有效的管理和保护的地方。在公共云中,数据可以产生洞察,而洞察又能帮助开发几年前无法想象的创新型客户服务。例如,通过在云端利用 AI 应用处理数据,保险公司可以生成风险计算,为客户提供有关发展风险的个性化建议,并将客户与相关服务联系起来。
要想实现这样的发展,就需要一个精心设计的云基础。保险公司需要了解内部企业工作负载的特征,以便设计一种更加完善的云架构,在满足自身需求的同时,高效地管理关键应用和保护敏感数据。和 IBM 公共云一样,云架构需要适当的控制和加密功能。
如今,深受数字化影响的消费者对保险产品可能并不满意,因为这些产品不能随需应变。而云技术可以帮助保险公司适应并满足客户期望,通过基于云的机器学习应用,保险公司就可以实现承保流程数字化,高效利用客户数据,进而提供随客户生活变化而变化的保单。保险公司还能够更准确地评估因工作变动、债务、收入损失、收益增加、婚姻和孩子出生所带来的风险,并据此对保单量身定制。通过整合医疗保险索赔历史记录、社交和公共第三方数据,保险公司能实时承保,使客户在几秒钟内获得保单。
Primerica 选择混合云
Primerica 是一家领先的保险和金融服务公司,它转向IBM 寻求此类混合云功能的支持以扩展其计算基础架构,同时转变内部流程和面向客户、支持保险业务专员的应用。而此前,当 Primerica 想要创造新的数字产品或改进现有数字产品时,可能必须重新构建包含数百万行代码的应用,整个过程可能持续数月之久。
通过与 IBM Garage 团队合作,Primerica 设计了一种混合云方法,告别了原有的缓慢数字化进程。现在,Primerica 拥有所需的灵活性和可扩展性,能够推行新的数字计划,同时其云服务可帮助保护数据并满足法规要求。
许多其他保险公司也纷纷开始实施云战略,力图顺应市场的变化,满足客户的期望。他们认识到,云技术可以帮助改善客户服务,提高员工生产力,提升品牌声誉。这些保险公司高瞻远瞩,牢记自己的最终目标,积极采用云技术,支持数字化计划,从而为消费者提供他们渴望的现代保险体验。
好文章,需要你的鼓励
Lumen Technologies对美国网络的数据中心和云连接进行重大升级,在16个高连接城市的70多个第三方数据中心提供高达400Gbps以太网和IP服务。该光纤网络支持客户按需开通服务,几分钟内完成带宽配置,最高可扩展至400Gbps且按使用量付费。升级后的网络能够轻松连接数据中心和云接入点,扩展企业应用,并应对AI和数据密集型需求波动。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
RtBrick研究警告,运营商面临AI和流媒体服务带宽需求"压倒性"风险。调查显示87%运营商预期客户将要求更高宽带速度,但81%承认现有架构无法应对下一波AI和流媒体流量。84%反映客户期望已超越网络能力。尽管91%愿意投资分解式网络,95%计划五年内部署,但仅2%正在实施。主要障碍包括领导层缺乏决策支持、运营转型复杂性和专业技能短缺。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。