100% Data Science
2019
- La data science au service du courtage pour assurer une marge optimale
- Vers un modèle de tarification ML interprétable : Modèle de fréquence basé sur des données telematics.
- Comment aider les actuaires à déterminer les coûts d’une réparation auto à l’aide de l’Intelligence Artificielle ?
- Accélérateurs pour la mise en place d'une couverture indicielle des risques météo-sensible
- Comment améliorer l’expérience client et la maîtrise des risques avec la data science ? Des expérimentations à l’industrialisation.
- Cyber Risk: comment construire des modèles de tarification, de provisionnement, et d’accumulation à partir de données extrêmes, hétérogènes et surtout peu nombreuses ?
- Création d'un Zonier Auto par Open Data et Machine Learning
- Active learning pour la détection des catégories dans des champs textuels
- Voitures connectées : comment améliorer la sinistralité ?
- Séries temporelles en grande dimension appliquées à la projection de la mortalité
- Telematics: des big data au business model
- Les Chatbots, ces nouveaux vecteurs d'information.
- Etude des traités de réassurance par natural language processing : méthodes et leviers d'innovation
- Pilotage supervisé d'un portefeuille d'assurance
- Apport des données télématiques pour la connaissance du risque
- Comment les nouvelles bases de données santé en open data peuvent-elles être source d’inspiration pour les produits d’assurance santé de demain ?
- Méthodes de provisionnement individuel à l’aide du Machine Learning
- La Data Science et son apport pour mieux détecter les besoins de prévention des assurés en santé
- Le deep learning au service de l’assureur non-vie
- Obligations réglementaires, l’exploitation des données Client, sa mise en oeuvre dans le cadre de LCB-FT
2016
- Contrainte réglementaire : la gouvernance des données au service des métiers
- Quels algorithmes pour quels usages en assurance auto ?
- Retour d'expérience comparé de 2 POC Data Science sur l'analyse du comportement en épargne
- Predictive Analitycs : Quelles technologies? Comment les utiliser ? Quelles applications en assurance ?
- Détecter le projet d'achat d'un véhicule de nos clients en portefeuille - Application au marketing direct
2015
- Résultat et analyse d'un pricing game en assurance
- L'importance de la communication chiffrée
- Predictive Analytics Technics applied to insurance
- Digital & Marketing Analytics en Assurance
- Retour d'expérience sur la mise en place d'un laboratoire de Data Science chez un assureur
- Données pour la Data Science: opérer une sélection ou se lancer tous azimuts ?
