ケーススタディ
オランダの大手保険会社による総合テストおよび開発データ
クライアントについて
650,000 万人を超える保険契約者を抱える全国規模で運営する健康保険会社である当社の顧客は、誰もがアクセス可能で手頃な価格で質の高いケアを受ける権利があると信じています。 この健康保険会社は保険会社トップ 5 に名を連ねており、組織を最適化するためにデジタル ソリューションへの変革を進めています。
状況
この保険会社は、デジタル ソリューションの有効性を確保するためにデータ主導の戦略を採用しています。 相互作用する IT システムの複雑なネットワークを管理し、頻繁な更新とメンテナンスを必要とする複数のアプリケーションをサポートします。 以前は、運用データはさまざまな環境 (開発、テスト、および受け入れ環境) にわたるテスト目的で使用されていました。 このプロセスにおいて、この保険会社は実際の顧客からの個人データに依存していました。 このデータはプライベートかつ機密性の高いものであるため、機密性の高い顧客情報が漏洩するリスクがあります。
このリスクの解決と規制の順守に関して、コンプライアンス部門は、この大手保険会社が生産段階での個人データの使用を廃止し、年末までの厳格な期限を設けてプライバシー保護ソリューションを導入する必要があると発表しました。 既存のデータ匿名化と偽データのアプローチは、データを最新の状態に保ち、データの関係を複製するのに十分な柔軟性がありません。
ソリューション
この保険会社は、ソフトウェア開発およびテスト プロセスに Syntho の AI 生成合成データ プラットフォームの使用を組み込みました。 これにより、安全でプライバシーに準拠したデータセットを作成し、テスト データを簡単に最新の状態に保つことができます。 現在、同社はソフトウェア ソリューションが顧客のニーズと業界標準に適合していることを保証し、最終的に堅牢で信頼性の高い製品を顧客に提供しています。
メリット
より効率的な開発、テスト、受け入れ、実稼働 (DTAP) 環境
Syntho は、実稼働データのように見える、一貫性がありプライバシーに準拠した合成データをすべての環境に提供することで、シームレスでより効率的なテストと開発サイクルを可能にします。
データの更新とメンテナンス
この大手保険会社は、新しい代表的な合成テスト データを作成することで、多くの時間がかかる可能性がある従来のデータ管理アプローチに伴う課題から解放されます。 合成データにより、テストと開発の目的で最新かつ正確なデータを継続的に利用できるようになります。 生産データは時間の経過とともに頻繁に変更されるため、この大手保険会社は AI の力を利用してテスト データを簡単に更新し、開発、テスト、および受け入れ環境を最新の状態に保つことができるようになりました。
データプライバシーのコンプライアンス
代表的な合成テスト データによって開発者の妨げになることなく、実際の個人データの使用を最小限に抑えることで、データ プライバシー規制への準拠を確保します。
組織： オランダの大手保険会社
住所 The Netherlands
産業： 金融、保険
サイズ： 25000 +の従業員
使用事例： テストデータ
対象データ: 保険データ、請求データ
ウェブサイト： 要求に応じて
