Formation Intégrer l'IA dans l'assurance : optimisez vos opérations et services

Programme de la formation
Intégrer l'IA dans l'assurance : optimisez vos opérations et services

• Introduction à l'IA en assurance : concepts clés et enjeux

  - Définition de l'IA et de ses branches (Machine Learning, Deep Learning, NLP).
  - Historique et panorama de l'IA dans le secteur financier.
  - Enjeux et opportunités de l'IA pour les assureurs.

• Fondamentaux du Machine Learning pour l'assurance

  - Types d'apprentissage (supervisé, non supervisé, par renforcement).
  - Préparation des données d'assurance (nettoyage, standardisation).
  - Notions de modèles et d'algorithmes (régression, classification).

• Application de l'IA à la souscription et tarification
• IA et gestion des sinistres : optimisation et automatisation

  - Reconnaissance d'images et de documents pour l'analyse des sinistres.
  - Traitement automatique du langage (NLP) pour les déclarations.
  - Prédire la complexité et la durée des sinistres.

• Détection de la fraude à l'assurance par l'IA

  - Identifier les patterns suspects avec le Machine Learning.
  - Techniques de détection d'anomalies (clustering, isolation forest).
  - Études de cas de lutte contre la fraude assurantielle.

• Personnalisation de l'expérience client avec l'IA

  - Segmentation client avancée par l'IA.
  - Recommandation de produits et services assurantiels.
  - IA conversationnelle (chatbots, voicebots) pour le service client.

• IA générative en assurance : usages émergents

  - Comprendre les modèles de langage génératifs (LLM).
  - Rédaction automatique de documents (contrats, courriers).
  - Création de contenus marketing personnalisés par l'IA.

• Data Gouvernance et éthique de l'IA en assurance

  - Gestion de la qualité et la sécurité des données assurantielles.
  - Principes d'une IA responsable (explicabilité, équité, transparence).
  - Conformité réglementaire (RGPD, LSF, DORA) et IA.

• Cybersécurité et résilience face aux menaces IA

  - Risks de l'IA (attaques adversariales, biais).
  - Protéger les systèmes d'IA en assurance.
  - Renforcer la résilience face aux cyberattaques.

• Pilotage de la performance IA et ROI

  - Mesure de l'efficacité des solutions IA déployées.
  - Analyse des indicateurs clés de performance (KPI).
  - Calcul du retour sur investissement (ROI) des projets IA.

• Transformer les métiers de l'assurance par l'IA

  - Impact de l'IA sur les rôles et compétences des collaborateurs.
  - Accompagnement au changement et formation interne.
  - Collaboration homme-machine : cas pratiques en assurance.

• Stratégie IA et mise en œuvre : plan d'action

  - Définir une feuille de route IA pour son organisation.
  - Identification des cas d'usage prioritaires.
  - Les étapes clés du déploiement d'une solution IA.