Data science : analyse de réseaux, détection de fraude, lutte anti-fraude

Cette formation donne 84 points PPC aux membres qualifiés de l’Institut des Actuaires
Dernière mise à jour en novembre 2022

Programme de la formation

Analyse de réseaux

  • Structure d’un graphe, graphes aléatoires.
  • Degré et transitivité, connectivité
  • Visualisation des graphes

Détection de communauté

  • Homophilie
  • Clustering
  • Visualisation des communautés

Conception des processus anti-fraude

  • Cadre légal des fraudes en assurance
  • Type de fraudes, types d’anomalies, et types de risques
  • Processus anti-fraude
  • Actions prescriptives et types d’automatisation

Sources de données et nettoyage

  • Données internes et leur qualité
  • Dark data et transformation des données.
  • Utilisation des données externes et jointure des données.
  • Construction d’indicateurs
  • Transformation des données (données tabulaires, textes, images)

Méthodes de détection de fraudes

  • Construction de preuves de fraudes
  • Règles déterministes
  • Détection d’anomalies
  • Méthodes non supervisées
  • Classification des fraudes

Cas pratiques

  • Détection des anomalies avec bases de référence
  • Classification binaire
  • Détection des aberrations
  • Segmentation avec Kmeans

Visualisation des résultats

  • Tableau de bord de pilotage et de suivi d’indicateurs
  • Outils de surveillance
Dernière date
9 et 10 mai 2023
Inscription possible jusqu'à la veille de la formation 16h (hors weekend et jour férié)
Horaires

9h00 - 12h30 et 14h00 - 17h30

Prix
  • 2300 € HT
  • TVA 20%
  • 2760 € TTC
Lieu

CARITAT, 5 rue Tronchet 75008 PARIS

Durée

2 jours

Programme adaptable,
sur-mesure

Notre formateur

Kezhan SHI

Il est diplômé de l'École Centrale Paris et titulaire d'un master en actuariat de l'Université Paris Dauphine. Il a travaillé chez Axa Global Direct et Allianz, avant de rejoindre Diot Siaci en 2022, au titre de Responsable du Data Lab.

Points clés

À qui s’adresse cette formation ?

À toute personne impliquée dans un dispositif de lutte contre la fraude.

Pour obtenir quoi ?

Pour identifier les cas d’usage de fouilles de graphes, apprendre à analyser les réseaux et comprendre la détection de fraudes à l’aide de l’analyse des réseaux.

Quels objectifs pédagogiques ?

Analyser les scénarios de fraude.

Développer les techniques d’analyse de réseaux.

Maîtriser les techniques de détection de fraude en assurance.

Exposer la stratégie lutte anti-fraude de bout en bout.

Quelles méthodes mobilisées ?

Présentation de la théorie des graphes et des cas d’usages, illustrées avec des exemples pratiques, codés avec « R ».

Quels sont les prérequis ?

L’intérêt et l’utilisation des outils numériques et une bonne connaissance de « R ».

Quelles modalités d’évaluation ?

Une évaluation des acquis des objectifs sera réalisée durant la formation.

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