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Détection automatisée de fraude et processus de remédiation
 

Les ateliers du soir :
Détection automatisée de fraude et processus de remédiation

Dernière mise à jour en novembre 2022

Programme de la formation

Face au succès de la thématique sur la détection automatisée de fraude, Caritat vous invite à son atelier du soir du mercredi 20 novembre 2019 de 19 h 00 à 20 h 30 !
Dans un premier temps, le processus de détection de fraude automatisée sera discuté, et les techniques de data science et d’intelligence artificielle permettront de révéler un grand nombre d’anomalies et de fraudes :
  1. Détection d’anomalies avec des bases de référence externes
  2. Constructions d’indicateurs
  3. Apprentissage supervisé (régression et classification)
  4. Apprentissage non-supervisé
  5. Analyse de réseaux
Ensuite, afin de traiter ces dossiers non-conformes ou frauduleux, un retour d’expériences sera partagé concernant la mise en place d’un processus de remédiation :
  1. Outils de déploiement
  2. Stratégie de communication et de remédiation

Tout cela, illustré par études de cas et cas d’applications concrets.

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

Dernière date
20 novembre 2019
Inscription possible jusqu'à la veille de la formation 16h (hors weekend et jour férié)
Horaires

19h00 - 20h30

Prix
  • 50 € HT
  • TVA 20%
  • 60 € TTC
Lieu

CARITAT, 24 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

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’adressent ces ateliers ?

A toute personne qui travaille dans la détection de fraude en assurance, et qui souhaite découvrir des méthodes analytiques pour mieux modéliser le comportement de fraudeurs ; A toute personne qui travaille aux contrôles à la souscription, et qui souhaite mieux gérer la conformité des contrats en détectant des comportements atypiques; A toute personne qui travaille au marketing pour mieux comprendre le comportement des assurés, des intermédiaires d’assurance et des professionnels partenaires.

 

 

Pour y faire quoi ?

  • Découverte des méthodes de machine learning dans la détection de fraudes
  • Cas d’applications en assurance
  • Mise en place d’un processus lutte anti-fraude

Comment ça se passe ?

Par des études de cas et cas d’applications concrets, des échanges et des partages de connaissances.

Que faut-il pour y participer ?

Intérêt pour l’innovation et la mise en place d’un système de détection d’anomalies et de fraudes

Points forts

  • Découverte des méthodes de machine learning dans la détection de fraudes
  • Réalisation de cas d’applications en assurance
  • Mise en place d’un processus lutte anti-fraude
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