案例研究:保险公司利用SOA改善服务

AFLAC保险公司采用SOA(面向服务的架构)改进其IT基础设施,实现快速推出新服务并提高现有服务管理水平。通过将旧数据引入Web,AFLAC显著缩短了新保险政策发布的周期,从几天减少到几小时,加速了收入流。

  IBM负责SOA和WebSphere战略的副总裁SandyCarter介绍说,位于佐治亚州的大型保险公司AFLAC正在使用SOA的方法更快地向网络推出新的服务和更好地管理目前向客户、股东和员工提供的服务。

   Web(网络)提高了每一个人对于访问服务和提供服务的预期。AFLAC需要满足这个挑战。然而,这家保险公司配置的IT基础设施不够好,不能容纳这些 变化。事实上,这是保险行业面临的最大挑战之一。许多保险公司使用大型计算机经营业务已经有30年时间了。他们在执行预定的任务方面仍然做得很好,如理赔 过程等。但是,保险公司却很难利用这些系统执行新的功能,如让客户跟踪理赔进度等。

  Sandy说,应对措施是采用基于开放标准的 SOA,更快地把服务推向网络。不需要广泛的开发努力就让员工、销售代理和客户保持连接和获取信息。这个解决方案是一种灵活的中间件平台,让AFLAC公 司把现有的应用程序功能制作成模块化的能够再利用的便携式Web组件,从而简化新的在线服务的开发和集成。

  AFLAC公司通过把老式的数据引入到Web,显著缩短了它发布新的保险政策的时间。发布新的保险政策不再需要几天的时候,只需要几个小时就可以了。因此,来自政策保险费的收入流开始加快,优化了业务回报。

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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