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Appliquer la Data Science à l'assurance
Les capacités technologiques augmentant très vite et les bases de données se multiplient. Face à cette nouvelle masse importante de données, les modèles actuariels classiques deviennent perfectibles grâce à une nouvelle discipline qu'est la " Data Science ". L'idée de Data science recouvre la capacité de traiter un spectre de données plus large que celui couvert généralement [...]
[lire le résumé du livre]
Auteur : David DUBOIS
Editeur : L'argus De L'assurance
Collection : Les Essentiels Plus
Date parution : 03/2021CB Google/Apple Pay, Chèque, Virement
Quel est le sujet du livre "Appliquer la Data Science à l'assurance"
Les capacités technologiques augmentant très vite et les bases de données se multiplient.
Face à cette nouvelle masse importante de données, les modèles actuariels classiques deviennent perfectibles grâce à une nouvelle discipline qu'est la " Data Science ".
L'idée de Data science recouvre la capacité de traiter un spectre de données plus large que celui couvert généralement par les actuaires.
Or, la Data science peut offrir de nouvelles opportunités aux assureurs.
Par exemple, en santé, les modèles Data Science, par une étude plus poussée des données à disposition et l'intégration de données externes, permettent d'affiner l'analyse de la consommation médicale et d'identifier de potentielles dérives sur des groupes d'assurés présentant des caractéristiques communes.
L'objectif de l'ouvrage est d'expliquer ce qu'est cette nouvelle discipline, complémentaire à l'actuariat ; de présenter le métier de Data scientist qui se développe dans les entreprises d'assurance ; et d'étudier les applications pratiques que cela peut avoir dans le secteur de l'assurance.
Auteur Auteur Auteur David Dubois : Actuaire certifié IA, expert ERM et qualifié CERA, titulaire d'un certificat Business sustainability management Cambridge, d'une certification Design sprint, d'un certificat Marketing digital ESCP Europe, d'un Executive MBA de l'ESCP Business School et d'un DEA Ecaernie mathématique et économétrie, David Dubois est directeur des partenariats et synergies du groupe Prevoir, enseignant et formateur. II a été président de l'Institut des actuaires de 2016 à 2020. Aurélie Féderlé : Diplômée de l'Institut de statistique de l'université de Paris et titulaire du master Ingénierie statistique et data science de Sorbonne université, elle est data scientist chez Datalôst (groupe Forsides). Voahirana Ranaivozanany : Actuaire certifiée IA, expert ERM et qualifiée CERA, elle est Fondée de pouvoir chez Forsides, cabinet de conseil en actuariat après plus de 20 ans en compagnie. Elle est chargée d'enseignement en actuariat depuis 2013 et membre du jury de la formation 5quert EAM - CERA.
Les capacités technologiques augmentant très vite et les bases de données se multiplient. Face à cette nouvelle masse importante de données, les modèles actuariels classiques deviennent perfectibles grâce à une nouvelle discipline qu'est la ' Data Science '. L'idée de Data science recouvre la capacité de traiter un spectre de données plus large que celui couvert généralement par les actuaires. Or, la Data science peut offrir de nouvelles opportunités aux assureurs. Par exemple, en santé, les modèles Data Science, par une étude plus poussée des données à disposition et l'intégration de données externes, permettent d'affiner l'analyse de la consommation médicale et d'identifier de potentielles dérives sur des groupes d'assurés présentant des caractéristiques communes. L'objectif de l'ouvrage est d'expliquer ce qu'est cette nouvelle discipline, complémentaire à l'actuariat ; de présenter le métier de Data scientist qui se développe dans les entreprises d'assurance ; et d'étudier les applications pratiques que cela peut avoir dans le secteur de l'assurance.