Live Training | Data Analytics per l’Antifrode
Machine Learning, Real Time Analytics & Modelli per contrastare le frodi più efficacemente 15 Febbraio 2021,

Programma

15 Febbraio 2021

9.00 – 13.00

Adottare il Machine Learning per velocizzare ed ottimizzare i processi

  • Cosa si intende per Machine Learning e  quale il suo utilizzo
  • Come le macchine apprendono e come possiamo sfruttarle
  • Esercitazione:
    - Dimostrazione di apprendimento tramite esempio pratico
  • Utilizzare le potenzialità del Machine Learning per fini assicurativi
  • Ottimizzare e velocizzare i processi attraverso l’utilizzo delle macchine
  • Gestire i principali problemi del Machine Learning applicato all’individuazione di frodi
  • Esercitazione:
    - Adottare soluzioni pratiche alle principali complicanze sui dati

14.00 – 17.30

Creare modelli antifrode con l’utilizzo di ML e Real Time Analytics

  • Creare modelli di Machine Learning per Antifrode e modalità di utilizzo per le Compagnie Assicurative
  • Analizzare tipologie complesse di dato: Immagini, testi, video, grafi
  • Esercitazione:
    - Utilizzo pratico di dati e Machine Learning nelle frodi assicurative di tipo tramite l’addestramento supervisionato
  • Individuare ed analizzare le fonti e le tipologie di dati a diposizione delle compagnie assicurative
  • Ridurre i tempi di individuazione della truffa: Real Time Analytics
  • Esercitazione:
    - Esempio pratico di utilizzo di dati e Machine Learning nelle frodi assicurative di tipo tramite addestramento non supervisionato

Claudio Bottari,  Machine Learning Engineer, Kirey Group
Michela Sessi, Data Scientist, Kirey Group