1,300억 유로 규모의 거대 보험사인 Allianz의 Benelux 자회사는 고객과 위험 환경을 더 잘 이해하기 위해 그래프 기술을 사용했습니다. Allianz는 Neo4j를 통해 고객에 대한 완전한 360도 뷰를 확보하고, 이는 고객에게 놀라운 가치를 추가하는 동시에 지능형 사기 탐지를 통해 비용이 많이 드는 비효율성을 방지함으로써 회사의 비용을 절감할 수 있도록 설정되어 있습니다.
The Company
2,000명 이상의 직원이 있는 Allianz Benelux는 벨기에, 네덜란드 및 룩셈부르크의 3개국에 서비스를 제공하는 진정한 국경을 초월한 조직입니다.
Allianz Benelux는 주로 중개인이 중재하는 시장에서 재산 및 상해에서 생명과 건강에 이르기까지 모든 분야에서 보험 솔루션을 제공합니다.
The Challenge
Allianz Group의 가장 성공적인 데이터 기반 운영 중 하나는 Allianz Benelux 데이터 사무실입니다. 알리안츠 베네룩스의 연간 매출액은 40억 유로로 추정됩니다. 그러나 장기간에 걸친 인수합병을 통해 고객 데이터가 분산되고 불완전해져서 운영 비효율과 비효율적인 고객 서비스로 이어질 수 있는 상황이 되었습니다. 회사의 최고 데이터 및 분석 책임자인 Sudaman Thoppan Mohanchandralal은 다음과 같이 말했습니다. “오늘뿐 아니라 미래에도 고객을 위험으로부터 보호해야 합니다. 우리는 위험 환경에 대한 완전한 통찰력과 고객을 위해 이를 예측할 수 있는 능력이 있어야만 이를 수행할 수 있습니다."
데이터 사무실의 School of Expertise 책임자이자 Customer & Broker Information and Insights의 전략적 주제 책임자인 Jan Doumen 박사는 다음과 같이 덧붙입니다. “고객과 고객이 매일 노출되는 위험을 이해하는 가장 좋은 방법은 연결된 데이터를 통해 저장, 분석 및 시각화합니다. 그래프 기술은 이를 대규모로 수행하므로 더 이상 까다로운 기존 관계형 기술에만 의존할 필요가 없습니다.”
예를 들어, 진정한 고객 중심 보험사인 Allianz는 사기에 대해 무관용 입장을 취합니다. 역사적으로 관계형 기술을 사용하여 의심스러운 행동에 대한 내부 시각화를 구축하는 것은 너무 어려운 일이었습니다. 네트워크 추적과 같은 사기 대응책은 관계형 데이터베이스에 구축하기가 너무 어려웠습니다. Sudaman은 이 비효율적인 프로세스를 "2 x 2" 접근 방식이라고 부릅니다. 여기서 행과 열이 있는 SQL 데이터베이스 스타일 테이블은 본질적으로 사기 탐지 및 방지에 필요한 심층적인 컨텍스트 데이터 연결을 제공하지 않습니다. 필요한 데이터를 추출하는 것을 허용하지 않습니다.
그래프 기술을 사용하면 사기꾼의 숨겨진 불법 연결을 시각적으로 드러냄으로써 Allianz의 생태계에서 잠재적인 사기 활동을 탐지할 수 있습니다. 모든 고객 데이터를 그래프 데이터베이스로 가져오면 Allianz Benelux는 특히 자동차 또는 가정 환경에서 실제 위험 노출을 밝히고 미확인 위험 또는 중복 보장을 감지합니다.
The Strategy
Allianz Benelux가 그래프를 좋아하는 주된 이유 중 하나는 우리가 무의식적으로 생각하고 문제를 해결하기 위해 그래프와 같은 구조를 그릴 때 인간이 문제에 접근하는 방식을 반영하기 때문입니다. Sudaman과 Jan은 모두 그래프가 데이터 중심 조직에서 데이터 분석의 필수 조건이며 기존 데이터 웨어하우스에 추가되어 데이터를 처리하고 학습하는 방식을 근본적으로 바꿀 것이라고 굳게 믿습니다. 전통적인 데이터 저장 및 처리 기술은 경쟁 우위가 있는 곳에 신선한 데이터를 제공하지 않습니다. "우리는 그래프 데이터베이스 기술을 통해 복잡하고 풍부한 데이터 구조를 구축할 수 있다고 확신했습니다." 라고 Sudaman은 말합니다. "그래프 데이터베이스는 데이터 과학자와 분석가의 작업을 더 쉽게 할 뿐만 아니라 비즈니스 및 운영 동료가 그래프 기반 통찰력에 쉽게 액세스하고 이해하는 데 도움이 될 것입니다."
“고객의 다중 노드, 다중 연결 스냅샷과 그래프 기술에서 나오는 훨씬 더 효율적인 검색 가능성의 조합으로, 이는 내부 비즈니스는 고객의 위험을 처리합니다.”라고 Jan이 덧붙입니다. Sudaman은 "다른 방법으로는 불가능한 따뜻한 데이터를 추출하는 것도 우리 비즈니스에 관심을 가질 것입니다."라고 말합니다.
The Solution
광범위한 시장 평가 후 Allianz Benelux는 확장성, 탄력성, 기업 준비성 및 시장 지배력으로 인해 Neo4j를 주요 그래프 플랫폼으로 만들기로 결정했습니다. "우리는 제품을 뒷받침하는 견고한 그래프 이론에 깊은 인상을 받았습니다."라고 Sudaman은 확인합니다. "또한 우리는 이것이 우리가 시장에서 찾을 수 있는 유일한 엔터프라이즈급 그래프 소프트웨어라는 것을 곧 알게 되었습니다."
"Neo4j를 내부적으로 보여줄 때 이 그래프 기반 문제 토론 방식은 동료들에게 즉시 의미가 있었고 거의 즉시 동의를 얻었습니다."라고 Jan이 덧붙입니다.
Jan은 Neo4j가 제공하는 도움말을 설명합니다. “고객에 대해 생각하려고 할 때 고객의 위치, 고객의 집, 고객이 살고 있는 주소, 그 주소에 함께 사는 것으로 보이는 다른 사람들로 시작하면 신속하게 고객에 대한 그림을 그리기 시작합니다. 이 특정한 사람이 다른 사람들과 맺는 관계의 종류.” 등을 설명합니다.
“우리가 Neo4j를 사용하여 동료들에게 고객에 대한 이 360도 뷰를 보여줄 수 있었을 때, 행과 열이 있는 테이블을 통해 보는 것보다 훨씬 더 쉽게 이해할 수 있었습니다. 이것은 분명히 그들이 고객에 대한 서비스를 개인화할 수 있게 해 줄 것입니다.”
Thre Result
초기 개념 증명에 성공한 후 Allianz Benelux는 고객의 미래를 보호하기 위해 이 새롭고 강력한 방법을 신속하게 채택했습니다.
그 성공은 곧바로 비즈니스 이점으로 이어졌습니다. “2년 동안 2백만 유로의 운영 이익 가치가 확인되었습니다. 이 값은 구조적으로도 과소평가된 것입니다.”라고 Sudaman과 Jan은 확인합니다. 이러한 빠르고 긍정적인 영향은 그래프가 기존 Allianz Benelux 시스템의 성능을 높이고 복잡하고 다양한 데이터 연결에 대한 내부 조사를 지원하는 방식에 기인합니다.
Sudaman은 "여기에서 그래프의 더 많은 용도를 예상할 수 있습니다."라고 말합니다. "여기에는 Allianz의 고객 문제를 해결하는 데 도움이 되는 분석 엔진뿐만 아니라 비즈니스 관련성을 위한 데이터 스카우팅 및 컨텍스트화가 포함됩니다."
1월에 Neo4j와의 협력의 영향을 요약하면 “중개인, 보험 대상 및 청구 대상을 포함하여 일반 정책을 넘어 고객 관점을 확장했습니다. 우리는 다른 중개인과 정책을 가진 고객을 쉽게 발견하고 그 이유를 알 수 있습니다. 고객이 점차적으로 한 중개인에서 다른 중개인으로 정책을 옮기는 것을 볼 수 있으며 여러 정책에 나타나는 주제를 찾을 수 있습니다. 우리는 개인이 여러 (첫눈에 관련이 없는) 주장에 나타나는 것을 볼 수 있으며 마침내 우리는 기술 분석에서 진정한 예측 분석으로 이동하고 있습니다."
Sudaman은 알리안츠 베네룩스 센터에서 Neo4j를 사용한 다음 단계는 머신 러닝과 결합된 그래프 데이터베이스를 사용하여 더 많은 핵심 프로세스의 추가 "산업화"가 될 것이라고 예측합니다.
출처 : neo4j.com