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

01.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.

02.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).

03.Application de l'IA à la souscription et tarification

04.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.

05.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.

06.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.

07.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.

08.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.

09.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.

10.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.

11.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.

12.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.