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为实时应用构建 AI 推理引擎的挑战
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Redis 8 来了——而且是开源的
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保险公司每天通过各种软件平台收到来自医疗保健专业人员的数百万份理赔。理赔过程中的错误会导致无数的电话和重新提交，从而浪费时间并增加护理成本。
虽然电子理赔提交越来越受欢迎，但许多理赔处理实体使用多个内部和外部系统，这些系统在处理步骤之间需要几天的时间。付款人和提供商现在正在寻找集成不同理赔平台的方法，或构建自己的端到端系统。
在传统硬件上运行并依赖于不灵活审批规则的传统理赔处理系统无法快速处理理赔，并且随着时间的推移，更新难度显著增加。通过云基础设施、事件驱动架构和 AI 推理来对这些系统进行现代化改造，意味着保险理赔可以实时高效地处理。
低效的理赔处理迫使医疗保健专业人员浪费时间追逐付款，而不是将时间花在患者护理上，从而导致患者的健康状况更差，保险成本更高。Redis Enterprise 提供实时性能和现代数据模型，以支持实时理赔查询、即时会员查找、自动理赔裁决等。
事件可以表示理赔过程的步骤，而无需紧密耦合的应用程序逻辑。使用 Redis Enterprise 触发数据处理以响应理赔处理工作流程中的更新，并将其用作实时事件和流的存储。
虽然 AI 和机器学习模型通常需要查询存储在单独数据库中的参考数据，但 Redis Enterprise 允许您直接在数据存储的位置提供深度学习模型，从而实现更快的理赔审计和欺诈检测。
缓存通过从内存缓存中提供频繁需要的数据，而不是调用带有网络连接持久存储的数据库，从而缩短了应用程序的响应时间。Redis Enterprise 提供企业级缓存，具有过期和驱逐策略，可以有效管理缓存对象，通过 Active-Active 复制进行全局分发，以及几乎无限的扩展。
Redis Enterprise 可以充当事件存储，Redis Streams支持旨在实时摄取和分析大量事务的理赔处理平台，或响应实时事件处理数据。
通过结合 Redis 功能和数据结构，Redis Enterprise 可以为数字化理赔处理平台的多个组件提供支持。其结果是一个更简单的架构，可以跨多个模型处理数据，而无需运行多个数据库客户端和连接器。
Redis Enterprise 使用共享无集群架构，并且在所有级别都具有容错能力——在进程级别、单个节点，甚至跨基础设施可用区都具有自动故障转移，以及可调的持久性和灾难恢复。
Redis Enterprise 具有基于角色的访问控制 (RBAC)、管理审计、内置加密以及与外部身份提供商的集成，以满足您组织的安全性和合规性需求。
理赔处理是评估、调整和解决保险理赔的过程。它通常涉及一系列步骤，包括接收理赔、验证承保范围和福利、评估理赔的有效性和价值，以及确定理赔的适当付款或拒绝。
