Big Data per usi Attuariali
Come raccoglierli, selezionarli e analizzarli con il supporto dell'Intelligenza Artificiale e Machine Learning 25 Giugno 26 Giugno 2019, Milano - NH Hotel Machiavelli

Programma

9.45 Registrazione dei partecipanti
10.00 Inizio dei lavori
11.30 Coffee break
13.30 Lunch break
14.30 Ripresa dei lavori
18.00 Chiusura dei lavori

25 Giugno 2019

10.00 – 13.30

Scelta dei canali e raccolta dei dati sul cliente

  • Conoscere l’andamento degli investimenti in Insurtech per capirne l’importanza e i costi: come si stanno muovendo le Compagnie Assicurative?
  • Quali sono i dati che i consumatori condividono maggiormente con le aziende
  • Come individuare le informazioni rilevanti per gli sviluppi attuariali
  • Imparare ad individuare i canali (social media, email, web site, App, cloud, touch point offline) per la raccolta dei dati
  • Saper raccogliere le informazioni e classificarle secondo le esigenze professionali
  • Analisi delle modalità di utilizzo dei dati

Giuseppe Melisi, Partner, Studio Olivieri & Associati 

Giampiero Luccitti, Head of Governance & Service Assurance, Octo Telematics

14.30 – 18.00

Analytics: impostare gli sviluppi attuariali attraverso la corretta analisi dei dati

  • La Data Driven Strategy e la costruzione della “visione” a supporto del Management
  • Come gestire in modo integrato ed efficiente le fonti dei dati a disposizione dell’azienda
  • I limiti, le criticità e le opportunità derivanti dal GDPR, quale l’impatto sulle attività?
  • Big vs Small Data - I processi di Analisi e gli Analytics:
    • Come uniformare le informazioni: metodologie per analizzare e catalogare i dati per variabili
    • La valutazione del dato e l’interpretazione: dal Data Quality all’Information Quality
    • La modellizzazione dei dati per la costruzione dell’informazione
    • Saper sfruttare i data process per finalità di analisi esplorative e industrializzate

Esempi di estrazione, analisi e costruzione di DB con finalità di diffusione e riuso dei processi aziendali

  • Le esercitazioni verranno svolte anche con il supporto di software (es. Python)

Paola Scarabotto, Data Strategist, Data Orienteering

 

26 Giugno 2019

 

10.00 – 13.30

L’Intelligenza Artificiale per prodotti più profittevoli

  • Come l’intelligenza artificiale può essere di supporto nella gestione di una enorme mole di dati
  • Esempi di strumenti che raggruppano diverse informazioni utilizzando simulatori
  • Come l’AI può essere di supporto nel processo della sorveglianza e del monitoraggio
  • Saper analizzare i dati e proiettare le informazioni utili per l’azienda
  • Come l’utilizzo della AI può essere di supporto per:
    • La costruzione di nuovi prodotti e di polizze comportamentali
    • La personalizzazione dei prodotti
    • La rapida e personalizzata risoluzione dei reclami

Esempi di utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per meglio soddisfare le esigenze del cliente

Mirco Nonnoi, Senior Manager - Big Data & Advanced Analytics - Data Science - Data Strategy - Data Visualization, Deloitte Consulting

 

14.30 – 18.00

Machine Learning: funzionamento, applicazione e modelli Antifrode

  • Come le macchine apprendono dall’esperienza
  • La classificazione del Machine Learning in base al funzionamento e al settore di applicazione
  • In quali casi e perché utilizzare il Machine Learning
  • Quali possono essere le modalità di utilizzo per la Compagnia Assicurativa
  • Analisi di modelli di Machine Learning per Antifrode

Giampiero Luccitti, Head of Governance & Service Assurance, Octo Telematics