Application de la data science à la lutte anti-fraude

Cette formation donne 84 points PPC aux membres qualifiés de l’Institut des Actuaires
Dernière mise à jour en janvier 2021

Programme de la formation

Comprendre les principes de détection de fraudes, et pratiquer des algorithmes de machine learning sur des cas concrets.

Conception des processus

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

Sources de données et nettoyage

  • Données internes (problématique de qualité de données)
  • Dark data (problématique de transformation des données)
  • Utilisation des données externes (problématique de 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
    • Arbre de décision
    • SVM
    • Régression logistiques
    • Autres algorithmes de classification
  • Détection des aberrations
    • Détection des valeurs aberrantes
    • Détection des variables aberrantes
  • Segmentation avec Kmeans
    • Normalisation des variables
    • Segmentation et détection d’anomalies

Visualisation des résultat

  • Tableau de bord de pilotage et de suivi d’indicateurs
  • Outils de surveillance
Date

6 et 7 décembre 2021

Horaires

9h00 - 12h30 et 14h00 - 17h30

Prix
  • 2100 € HT
  • TVA 20%
  • 2520 € TTC
Lieu

CARITAT, 5 rue Tronchet 75008 PARIS

Session suivante

En 2022

Programme adaptable,
sur-mesure

Notre formateur

Kezhan SHI

Membre certifié de l'IA. 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 Capgemini en 2019, au titre de Manager Data Scientist.

Points clés

À qui s’adresse cette formation ?

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

Pour obtenir quoi ?

Une connaissance globale des méthodes de détection des fraudes.

Une application des méthodes afin de construire un projet anti-fraudes.

Identifier des situations où des données externes peuvent aider.

Quels objectifs pédagogiques ?

Analyser les scénarios de fraude.

Maîtriser les techniques de détection de fraude en assurance.

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

Renforcer les gestionnaires sur le processus anti-fraude.

Quelles méthodes mobilisées ?

Par un partage des exemples et processus réels mis en place pour la lutte anti-fraude, une revue des méthodes statistiques et des cas pratiques concrets.

Quels sont les prérequis ?

Aucun en particulier. L’intérêt et l’utilisation des outils numériques sont cependant fortement recommandés.

Quelles modalités d’évaluation ?

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

 

Chaque participant se munira d’un ordinateur portable pour les travaux pratiques.

Points forts

  • Retour d’expériences sur des applications concrètes
  • Mise en place des algorithmes avec R
  • Astuces et bonnes pratiques concernant l’utilisation des modèles dans une entreprise d’assurance
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