Intégrer l’Intelligence Artificielle (IA) dans le secteur de l’assurance
7 heures | 1 jours
IA-ASSUR
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E-learning
Coaching
Individuel ou collectif
Conversation
Objectifs pédagogiques
A l’issue de cette formation, vous serez capable de :
- Décrire les principaux concepts et approches de l’Intelligence Artificielle (IA) pour les assurances
- Identifier les enjeux et les bénéfices de l’IA pour le secteur de l’assurance
- Expliquer les applications de l’IA : estimations, identification de fraudes, traitement de la donnée…
- Explorer des cas pratiques et résoudre des problèmes réels à l’aide de l’IA
- Mettre en oeuvre un programme IA dans le secteur des assurances et mutuelles.
Niveau requis
Cette formation ne nécessite pas de prérequis.
Public concerné
Professionnels du secteur des assurances et mutuelles, responsables projets, directeurs, dirigeants et/ou toute personne faisant partie d'un projet IA au sein de son entité.
Programme
Les enjeux de l’IA dans le secteur des assurances
- Présentation générale de l’Intelligence Artificielle (IA)
- Tour d’horizon des applications et des enjeux de l’IA dans le secteur des assurances
- Compréhension des tenants et aboutissants d’un projet IA au sein d’une entreprise
- Comment mettre en oeuvre une gouvernance projet IA : formation, leadership, data…
- Comprendre les impacts humains, métiers et techniques
- Les dimensions clés d’un projet ou d’une transformation IA dans le milieu des assurances
- Comprendre les impacts sur les clients, la relation client et les produits
- Intégrer les dimensions clés d’un projet ou d’une transformation IA
- Vue d’ensemble des différentes réglementations, normes et méthodes pour intégrer l’IA dans son entité (ISO 23894, ISO 42001, standards…)
Cas d’usages spécifiques dans le secteur de l’assurance et des mutuelles
- Vue d’ensemble des cas d’usages applicables dans le milieu des assurances
- Etat de l’art de l’IA en France et à l’étranger
- Analyse prédictive et gestion des risques
- Gestion des estimations liées aux sinistres habitations / auto
- Identification des fraudes réglementaires et spécifiques usages
- Automatisation des processus métiers / techniques
- Traitement automatique des flux entrants (appels, mails, SMS, documents, contenus…)
- Intégration de l’IA dans la relation client (chatbot, voicebot, assistants IA…)
- Gestion automatique des flux d’indemnisations simples
- Prédictions métiers, analyse comportementale et création de valeur
- Analyse des données clients : insights, identification des besoins, identification des risques
- Différencier les besoins et outils pour l’IA axée client et l’IA axée collaborateur
- Tenants et aboutissants, risques, limites et gains
- Data Scoring, collecte de données, génération de contenu, récupération de données, vision, NLP, outils d’évaluation, gestion des recours, qualification partenaires…
Les partenaires et éditeurs existants
- Vue d’ensemble des partenaires IA potentiels
- Vue d’ensemble des éditeurs IA
- Annonces commerciales des éditeurs vs réalités techniques
- Vue d’ensemble des principales IA pouvant répondre aux besoins : capacités, coûts, délais, limites
Enjeux et bonnes pratiques
- Evaluer son programme IA
- Comprendre l’importance d’intégrer la data dans son programme IA
- Mettre en oeuvre une approche éthique
- Bonnes pratiques liées à la confidentialité et la sécurité des données
- Suivi et KPI (indicateurs de performances) propres au secteur de l’assurance
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Atelier de travail sur cas concrets en groupes
- Mettre en oeuvre des usages simples traités par IA (exemple : identification contenu photo pour le module « Intégration et Recherche »)
Le contenu de ce programme peut faire l’objet d’adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
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Modalités
Présentiel, Classe à distance
Formation disponible
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