Data Analytics per l’Antifrode
Telematica, IoT, Real Time Analytics e Machine Learning per contrastare le frodi assicurative 28 Ottobre 2019, Milano

Programma

09.30 Registrazione partecipanti
10.00 Apertura lavori
11.30 Coffee break
13.30 Colazione di lavoro
18.00 Chiusura dei lavori
 

10.00 – 13.30

Telematica e IoT per l’analisi dei dati

  • Il concetto di frode per le assicurazioni
  • Individuare ed analizzare le fonti e le tipologie di dati a diposizione delle compagnie assicurative
  • Analizzare i canali più utili per l’identificazione delle frodi
  • Aggregare le informazioni e saperle classificare per obiettivi specifici
  • Rappresentare i dati in modo utile ed intuitivo per l’individuazione di eventuali frodi
  • Individuare i dati che realmente servono per scopi antifrode
  • Identificare i comportamenti a “rischio” e saperli gestire
  • Esempi pratici di raccolta ed utilizzo evoluto dei dati

 

14.30 – 18.00

Machine Learning, Modelli Antifrode & Real Time Analytics per contrastare le frodi più efficacemente

  • Come le macchine apprendono dall’esperienza
  • Utilizzare le potenzialità del Machine Learning per fini assicurativi
  • Ottimizzare e velocizzare i processi di individuazione di frodi attraverso l’utilizzo delle macchine
  • Creare modelli di Machine Learning per Antifrode e modalità di utilizzo per le Compagnie Assicurative
  • Analizzare dati web, delle immagini, dei testi e dei video
  • Ridurre i tempi di individuazione della truffa: Real Time Analytics
  • Esempi pratici di utilizzo di dati e Machine Learning nelle frodi assicurative