Les ateliers du soir : Machine learning et détection de fraudes

Programme de la formation

Pour terminer l’année en beauté, Caritat vous propose son 3ème atelier du soir sur le Machine learning et la détection de fraudes, illustrés par des exemples concrets. Une belle idée pour échanger en soirée entre professionnels sur un sujet d’actualité qui vous fascine !

 

La gestion des anomalies dans les contrats et les comportements des clients et des intermédiaires d’assurance passe par trois étapes :

  • Pilotage d’activité et le suivi des indicateurs
  • Analyse prédictive des anomalies
  • Analyse prescriptive avec les actions correctives

Ce processus n’est pas réservé aux indemnisations des sinistres, mais doit intervenir au début de la souscription, réalisée par le réseau de distribution, en passant par la direction technique qui gère les produits d’assurance et leur tarification.

 

Pour la partie d’analyse prédictive en particulier, il convient de procéder avec les trois approches suivantes :

  • Détection déterministes avec des données externes de référence
  • Apprentissage supervisé avec les données du passé
  • Apprentissage non-supervisé pour créer une segmentation robuste

 

Venez échanger sur ce sujet, partager vos connaissances et vos idées autour d’une table ronde !

 

Dernière date

7 décembre 2017

Horaires

18h45 - 20h30

Lieu

CARITAT, 5 rue Tronchet 75008 PARIS

Nos formateurs

Jean-Marie NESSI

Membre agrégé de l'Institut des Actuaires, administrateur et ancien dirigeant de sociétés d'assurance et de réassurance, consultant et formateur.

Kezhan SHI

Membre certifié de l’IA. Il est titulaire d’un master en actuariat de l’Université Paris Dauphine et a également fait l’École Centrale Paris. Il a travaillé chez Prim’Act, Direct Assurance et Aviva, avant de rejoindre Allianz en 2017, au titre de Data Scientist.

Points clés

À qui s’adressent ces ateliers ?

À toute personne travaillant dans l’assurance et souhaitant comprendre les enjeux du Machine learning et de la détection des fraudes.

Pour y faire quoi ?

Comprendre le principe et les techniques de Machine learning. Appréhender le processus de détection des fraudes grâce à ces techniques.

Comment ça se passe ?

Par une présentation de cas d’application.

Que faut-il pour y participer ?

Une grande curiosité pour les nouveaux outils de Machine learning.

Points forts

  • Comprendre le principe et les techniques de Machine learning
  • Appréhender le processus de détection des fraudes
  • Échanges entre les participants
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