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Lutte contre la fraude et data science

Impacts, bénéfices et mise en œuvre de la data science dans les processus métiers

Nouveau !

ARM21

1 jour

7 heures

995 €ht

Objectifs de la formation

  • Appréhender les enjeux opérationnels de la data science appliquée à la lutte contre la fraude

  • Découvrir des résultats tangibles de l’usage de la data science dans la lutte contre la fraude et identifier les possibilités d'exploitation dans les années à venir

  • Décrire l’impact et les conséquences sur les acteurs métiers de la fraude

  • Apprendre à intégrer efficacement la data science dans ses modes opératoires et identifier les conséquences sur les processus à automatiser

Programme Résumé

Lutte contre la fraude et data science

Impacts, bénéfices et mise en œuvre de la data science dans les processus métiers

1 jour 7 heures

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  • Data science : définition, applications dans la chaîne de valeur assurance

    • Définir la data science
    • Démystifier l’intelligence artificielle
    • Identifier les applications possibles de la data science dans la chaîne de valeur assurance
  • Évaluer les impacts et les gains dans le cadre de la lutte contre la fraude

    • Aperçu de l’adoption de solutions analytiques de détection des fraudes en France
    • Identifier les impacts et la création de valeur liés à l’usage de la data science dans le processus de lutte contre la fraude
    • Illustrations
  • Stratégie opérationnelle de la lutte contre la fraude et data science

    • Comprendre comment évoluent les stratégies de contrôle de lutte contre la fraude avec l’usage de la data science
    • Illustration : identifier les nouveaux indicateurs à prendre en compte pour repérer les cas de fraude
    • Comprendre le nouveau rôle des gestionnaires face aux outils de détection automatisée des anomalies, des erreurs, et des abus
  • Mettre en œuvre la data science dans un service de lutte contre la fraude

    • Appréhender les nouvelles formes de collaboration entre data scientist, gestionnaires, contrôleurs, métiers et acteurs impliqués dans la lutte contre la fraude
    • Comprendre comment évoluent les rôles des acteurs métiers liés à la lutte contre la fraude
    • Comprendre comment évoluent les systèmes de décision avec l’usage de la data science : (« décision humaine » versus « décision algorithmique »)
  • Data science : définition, applications dans la chaîne de valeur assurance

    • Définir la data science : statistique / data-mining / intelligence artificielle / machine learning / big data
    • Démystifier l’intelligence artificielle: ce que la machine peut faire et ne peut pas faire
    • Identifier les applications possibles de la data science dans la chaîne de valeur assurance : dans la gestion des risques, dans l’offre produit, dans la relation client, dans le marketing
  • Évaluer les impacts et les gains dans le cadre de la lutte contre la fraude

    • Aperçu de l’adoption de solutions analytiques de détection des fraudes en France
    • Identifier les impacts et la création de valeur liés à l’usage de la data science dans le processus de lutte contre la fraude
    • Illustrations tirées de cas concrets d’usage de la data science dans la lutte contre la fraude : fausses déclarations et abus
  • Stratégie opérationnelle de la lutte contre la fraude et data science

    • Comprendre comment évoluent les stratégies de contrôle de lutte contre la fraude avec l’usage de la data science
    • Illustration : tableau de bord de pilotage et d’analyse d’anomalies basé sur un algorithme de data science
    • Identifier les nouveaux indicateurs à prendre en compte pour repérer les cas de fraude
    • Comprendre le nouveau rôle des gestionnaires face aux outils de détection automatisée des anomalies, des erreurs, et des abus
  • Mettre en oeuvre la data science dans un service de lutte contre la fraude

    • Appréhender les nouvelles formes de collaboration entre data scientist, gestionnaires, contrôleurs, métiers et acteurs impliqués dans la lutte contre la fraude
    • Comprendre comment évoluent les rôles des acteurs métiers liés à la lutte contre la fraude
    • Comprendre comment évoluent les systèmes de décision avec l’usage de la data science: (« décision humaine » versus « décision algorithmique » ?)

Animée par

  • Kezhan SHI

    Kezhan SHI Cap Gemini Invent

Publics concernés

  • Direction des risques ; Responsable des risques opérationnels ; Responsable Fraude ; Contrôleur interne ; Responsable conformité et lutte contre le blanchiment et le financement du terrorisme ; Direction sinistres ; Direction indemnisations ; Direction techniques ; Gestionnaire, et plus largement toute personne impliquée dans la lutte contre la fraude cherchant à mieux comprendre les applications de la data-science à la lutte contre la fraude et à les intégrer dans son métier. Toute personne impliquée dans un dispositif de lutte contre la fraude.

  • Compagnies d’assurance, mutuelles, institutions de prévoyance, sociétés de bancassurance, sociétés de courtage, sociétés d’assistance

Prérequis de la formation

  • Cette formation entre dans le champ d'application des dispositions relatives à la formation professionnelle continue car considérée comme une action d'adaptation et de développement des compétences des salariés.

Certifications et Agréments

ISQ-OPQF

Qualification professionnelle délivrée aux organismes de formations en reconnaissance de leur professionnalisme. Il est fondé sur les critères suivants de respect de la règlementation, l'adéquation des compétences et des moyens techniques et humains aux actions de formation, la satisfaction des clients, la pérennité financière, le respect du code de déontologie, du code de conduite professionnelle et du règlement intérieur.

Prise en charge OPCA

Notre organisme est référencé par les OPCA et nos formations peuvent être prise en charge

Prochaine(s) session(s)

Tarif(s) d'inscription

Le tarif comprend : l'accès à l’événement et/ou formation, les pauses, la restauration (selon le format et les horaires de l’événement), les supports papier ou électronique pour les événements de format conférence et les formations
Tarif général 995,00 €HT / 1 194,00 € TTC
INSCRIVEZ-VOUS À PLUSIEURS ET BÉNÉFICIEZ DE TARIFS RÉDUITS*

-5% sur chaque inscription dès le 2e inscrit

-10% sur chaque inscription dès le 3e inscrit

-15% sur chaque inscription dès le 4e inscrit

*sur le tarif général

Modalités pédagogiques et d’évaluation

  • Tous nos stages de formations sont limités, dans la mesure du possible, à une douzaine de participants.
  • Les formations se déroulent en présentiel ou en classe virtuelle avec un équilibre théorie / pratique. Chaque fois que cela est pertinent des études de cas et des mises en pratique ou en situation sont proposées aux stagiaires.
  • Un questionnaire préalable dit ‘questionnaire pédagogique’ est envoyé aux participants pour recueillir leurs besoins et attentes spécifiques. Il est transmis aux intervenant(e)s avant la formation, leur permettant de s’adapter aux publics.
  • Toute formation se clôture par une évaluation à chaud de la satisfaction du stagiaire sur le déroulement, l’organisation et les activités pédagogiques de la formation. Les intervenant(e)s évaluent également la session.
  • Une auto-évaluation des acquis pré et post formation est effectuée en ligne afin de permettre à chaque participant de mesurer sa progression à l’issue de la formation.
  • Une évaluation à froid systématique sera effectuée à 6 mois et 12 mois pour s’assurer de l’ancrage des acquis et du transfert de compétences en situation professionnelle, soit par téléphone soit par questionnaire en ligne.

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