의료 및 보험 부문과 같이 규제가 엄격한 환경에서 제공업체는 관련 관할권 내에서 데이터를 엄격하게 유지하면서 건강 위험 분석 및 고객 청구 확인과 같은 작업을 수행해야 하는 경우가 많습니다.
이 문서에 설명된 솔루션은 이러한 문제를 해결하기 위한 청사진을 제공합니다. Cloud de Confiance by S3NS보험 제공업체는 BigQuery ML을 배포하여 Cloud de Confiance by S3NS 건강 위험 점수, 모델 계획, 청구 데이터베이스를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 동시에 로컬의 오픈 웨이트 Gemma LLM 시스템은 Cloud Storage에 저장된 청구 문서에 대한 확인을 수행합니다. 이 접근 방식은 외부 API를 호출하거나 주권 경계 외부로 데이터를 이동하지 않고도 컨텍스트 인식 규정 준수 및 완전한 감사 가능성을 보장합니다.
Terraform을 사용하여 제공된 참조 구현에 따라 이 솔루션을 배포할 수 있습니다.
타겟층
이 솔루션은 국가 의료 기관 또는 규제 대상 보험 제공업체를 위해 설계되었습니다. 다음 이해관계자에게 서비스를 제공합니다.
- 제출된 청구 문서를 확인하고, 신고된 케이스를 감사하고, AI 어시스턴트와 상호작용하기 위해 쇼룸 대시보드를 검토하는 감사자 및 청구 조사관
- JupyterLab 환경을 사용하여 원시 데이터에 안전하게 액세스하여 건강 위험 분석 모델을 빌드, 검증, 실행하는 데이터 과학자
주요 기능
- 주권 건강 모델링: BigQuery ML을 사용하여 청구 및 고객 데이터 세트를 검사하여 데이터를 이동하지 않고 건강 위험 요인을 식별합니다. 주권 경계 외부
- AI 청구 확인: 오픈 웨이트 Gemma LLM을 사용하여 현지화된 문서 검사를 실행하여 데이터베이스 기록과 청구 세부정보를 비교하여 확인합니다.
- 대화형 챗봇 위젯: AI 어시스턴트 챗봇을 사용하여 활성 데이터베이스 청구를 쿼리하고 실시간 컨텍스트 인식 답변을 받습니다.
- 원활한 JupyterLab 분석: 직접 데이터베이스 연결 변수 및 워크로드 아이덴티티 바인딩이 미리 로드된 전용 Jupyter 환경에 액세스합니다.
- 국제화: UI 언어를 영어, 프랑스어, 독일어 간에 즉시 전환합니다.
아키텍처
구성요소
이 솔루션에서는 다음 기술 및 Cloud de Confiance by S3NS 서비스를 사용합니다.
| 구성요소 | 기술 | 목적 |
|---|---|---|
| 데이터베이스 | Cloud SQL | 보험 청구, 계획, 고객을 위한 스토리지입니다. |
| 기타 스토리지 | Cloud Storage | 청구 문서용 스토리지입니다. |
| DWH | BigQuery | 데이터 웨어하우스 분석 테이블 및 빅데이터 스토리지입니다. |
| 모델 | BigQuery ML | 건강 위험 점수에 대한 머신러닝 분석입니다. |
| LLM | Gemma | 청구 문서 확인 및 챗봇 위젯을 위한 오픈 웨이트 모델 (google/gemma-3-27b-it)입니다. |
| 컨테이너 인프라 | GKE | 청구 애플리케이션 및 JupyterHub 서버를 위한 컨테이너 인프라입니다. |
| 분석 | JupyterLab | 활성 데이터가 미리 로드된 전용 노트북입니다. |
| 앱 | Node.js | 웹 앱 쇼룸 대시보드입니다. |
참조 구현
Terraform을 사용하는 이 솔루션의 참조 구현은 GitHub에서 제공됩니다. 이는 데모 목적으로 빌드된 개념 증명 프로토타입이며 구현은 프로덕션 사용 사례에 대해 감사 또는 보안되지 않습니다.
기본 요건 및 배포 안내는 BigQuery ML 및 Gemma를 사용한 주권 건강 보험 위험 분석을 참고하세요.