Insurance companies have always been data centric businesses, and most insurance companies have similar challenges. Disruption is the new normal as digital native insurance companies gain traction in the market. Real-time beats slow data. Automation beats manual processes. The combination of these two game changers creates completely new business models in the insurance industry. Some examples: -Claims processing including review, investigation, adjustment, remittance or denial of the claim -Claim fraud detection by leveraging analytic models trained with historical data -Omnichannel customer interactions including a self-service portal and automated tools like NLP-powered chatbots -Risk prediction based on lab testing, biometric data, claims data, patient-generated health data (depending on the laws of a specific country) These are just a few examples. The shift to real-time data processing and automation is key for many other use cases, too. Machine learning and deep learning enable the automation of many manual and error-prone processes like document and text processing. Apache Kafka® is recognised as the world’s leading real-time, fault-tolerant, highly-scalable Data in Motion platform. It is adopted across thousands of companies worldwide to collect different types of events - member profile updates, claim submissions, etc. - into Kafka in real-time. This architecture enables applications, data platforms and organisations to react to events in real-time. This can improve customer experience, drive revenue and reduce costs across the business. In this talk, we’ll discuss the power of events to reimagine your data and how to achieve digital transformation with Apache Kafka and Confluent, in either a self-managed or fully-managed cloud offering.

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