Highstreet Insurance用Genie与模型服务驱动客户保留与增长决策

Highstreet Insurance Partners在快速并购扩张中面临多套系统并行的老问题：客户服务、续保与增长决策需要的信息分散在不同系统，员工难以快速获得一致答案。团队以Delta Lake与Lakeflow Jobs整合数据、Unity Catalog统一治理，为AI应用建立业务上下文基础：AI智能体的建议被约束在Highstreet自己的业务范围内（grounded in own book of business），帮助同事在客户服务、续保与增长决策上更快更一致；Model Serving承载的机器学习模型为客户保留策略与增长机会提供洞察；一线员工则通过Databricks Genie与自研Ora体验用自然语言探索信息、完成日常工作。该案例展示的路径是先治理数据、再让智能体在受控上下文内回答，避免泛泛的通用回答；公开材料未披露量化收益，均为Databricks客户故事口径。