Synthetische test- en ontwikkelingsdata bij een toonaangevende Nederlandse verzekeringsmaatschappij
Case Studies
Details
Organisatie
Toonaangevende Nederlandse verzekeraar
Locatie
Nederland
Industrie
financiën, verzekeringen
Maat:
25,000 + werknemers
Gebruik geval
Testdata
Doeldata
Verzekeringsdata, claimdata
Over de klant
Onze klant, een landelijk opererende zorgverzekeraar met ruim 650,000 verzekerden, vindt dat iedereen recht heeft op toegankelijke en betaalbare zorg van hoge kwaliteit. Deze zorgverzekeraar staat genoteerd in de top 5 verzekeraars en transformeert richting digitale oplossingen om de organisatie te optimaliseren.
De situatie
De verzekeringsmaatschappij hanteert een datagedreven strategie om de effectiviteit van haar digitale oplossingen te garanderen. Het beheert een complex netwerk van op elkaar inwerkende IT-systemen en ondersteunt meerdere applicaties die regelmatig updates en onderhoud vereisen. Voorheen werden productiedata gebruikt voor testdoeleinden in verschillende omgevingen (ontwikkelings-, test- en acceptatieomgevingen). In dit proces vertrouwde deze verzekeringsmaatschappij op persoonlijke data van echte klanten. Omdat deze data privé en gevoelig zijn, bestaat het risico dat gevoelige klantinformatie openbaar wordt gemaakt.
Wat betreft het oplossen van dit risico en het voldoen aan de regelgeving heeft de compliance-afdeling aangekondigd dat deze toonaangevende verzekeringsmaatschappij moet afstappen van het gebruik van persoonlijke data uit de productie en privacybeschermende oplossingen moet introduceren, met een strikte deadline vóór het einde van het jaar. Bestaande data-anonimisering en nep-databenaderingen zijn niet flexibel genoeg om data up-to-date te houden en datarelaties te repliceren.
De oplossing
De verzekeringsmaatschappij integreerde het gebruik van Syntho's AI-gegenereerde synthetische dataplatform voor softwareontwikkeling en testprocessen. Het stelt hen in staat om veilige en privacy-conforme datasets aan te maken en de testdata eenvoudig up-to-date te houden. Nu zorgt het bedrijf ervoor dat zijn softwareoplossingen aansluiten bij de behoeften van de klant en industriestandaarden, waardoor uiteindelijk robuuste en betrouwbare producten aan zijn klanten worden geleverd.
De voordelen
Efficiëntere ontwikkel-, test-, acceptatie- en productieomgevingen (OTAP).
Door consistente en privacy-conforme synthetische data aan te bieden in alle omgevingen die op productiedata lijken, maakt Syntho naadloze en efficiëntere test- en ontwikkelingscycli mogelijk.
Vernieuwing en onderhoud van data
Deze toonaangevende verzekeringsmaatschappij wordt verlost van de uitdagingen die gepaard gaan met traditionele datamanagementbenaderingen die veel tijd in beslag kunnen nemen door nieuwe, representatieve synthetische testdata te creëren. Synthetische data zorgen voor een continue beschikbaarheid van actuele en nauwkeurige data voor test- en ontwikkelingsdoeleinden. Omdat productiedata in de loop van de tijd vaak veranderen, kan deze toonaangevende verzekeringsmaatschappij de testdata nu eenvoudig bijwerken door de kracht van AI te gebruiken om de ontwikkelings-, test- en acceptatieomgevingen up-to-date te houden.
Naleving van dataprivacy
Zorgt voor naleving van de regelgeving inzake databescherming door het gebruik van echte persoonsdata tot een minimum te beperken, zonder dat ontwikkelaars worden gehinderd door representatieve synthetische testdata.
Ontdek meer casestudies
Bootst (gevoelige) data na met AI om synthetische data-tweelingen te genereren
Red je gids voor synthetische data nu
Wat is synthetische data?
Hoe werkt het?
Waarom gebruiken organisaties het?
Hoe te beginnen?
Schrijf je in op onze nieuwsbrief
Blijf op de hoogte van het laatste nieuws over synthetische data