Salaire fixe :400 euros par jour (TTC)
Frais de déplacement inclus
Nous proposons une journée d'introduction à notre entreprise, prevoir un entretien téléphonique avec les participants afin de personnaliser la formation,
Aucun frais d'entrée n'est à prévoir par le candidat
Dates : 2 jours dès que possible avant la fin de l'annéeLes objectifs pédagogiquesl'issue de la formation, le participant sera capable de mettre en oeuvre les compétences suivantesComprendre les opportunités offertes par l'intelligence artificielle (IA) dans le secteur de l'assuranceIdentifier les limites juridiques et réglementaires liées à l'utilisation de l'IAExplorer des cas pratiques pour intégrer l'IA tout en respectant le cadre légal et éthiquelaborer une stratégie d'innovation basée sur l'IA, conforme aux normes sectoriellesProgramme de la formation :
AVANT LA FORMATION
Entretien téléphonique avec Ie formateur afin de personnaliser votre formation.
Le programme de formation ci-dessous pourraêtre modifié gratuitement en fonction de vos attentesJOUR 1 : Introduction à l'IA et cadre juridique dans le secteur de l'assurance
Matin : Comprendre l'IA et ses applications dans l'assurance
Les fondamentaux de l'IADéfinition et concepts clés (machine learning, deep learning, NLP, etcDifférence entre IA faible et IA fortecosystème technologique : outils, plateformes et infrastructures nécessairesApplications de l'IA dans l'assuranceAutomatisation des processus (gestion des sinistres, souscriptionAnalyse prédictive (risques, fraudes, comportements clientsPersonnalisation des offres (tarification dynamique, recommandationsChatbots et assistants virtuels pour la relation clienttude de casExemples d'assureurs ayant intégré l'IA avec succèsAprès-midi : Cadre juridique et réglementaire
Réglementation européenne et nationaleRèglement général sur la protection des données (RGPDCollecte, traitement et conservation des données personnellesConsentement explicite et droit à l'oubliRèglement sur l'IA de l'Union européenne (projet AI ActClassifications des systèmes IA (risques élevés, usage interdit, etcObligations pour les assureurs utilisant des systèmes IA à risque élevNormes spécifiques au secteur de l'assuranceCode des assurancesTransparence dans les décisions automatisées (exemple : refus de souscriptionObligation d'information des clients sur l'usage de l'IALutte contre la fraude et blanchimentConformité avec les exigences de la CNIL et TracfinUtilisation de l'IA pour détecter les fraudes tout en respectant les droits individuelsthique et limites de l'IARisques de discrimination algorithmique (profilageBiais dans les données et décisions automatiséesResponsabilité en cas de litige lié à une décision prise par un système IAAtelier pratiqueAnalyse d'un cas juridique : un assureur confronté à une plainte pour usage abusif de l'IAJOUR 2 : Intégration stratégique et mise en oeuvre de l'IA dans l'assurance
Matin : Stratégie d'intégration de l'IAtapes clés pour intégrer l'IA dans les processus d'assuranceIdentification des besoins métiers (relation client, gestion des risques, optimisation des coûtsAnalyse des données disponibles et préparation des bases de donnéesChoix des technologies adaptées et fournisseurs IA spécialisésGouvernance et gestion des risquesMise en place d'une gouvernance dédiée à l'IA (comité IA, responsables éthiquesGestion des risques liés à l'IA (juridiques, opérationnels, réputationvaluation continue des performances et conformité des systèmes IAFocus sur l'innovation et la compétitivitUtilisation de l'IA pour anticiper les évolutions du marchRenforcement de la satisfaction client grâce à des solutions personnaliséesOptimisation des coûts opérationnels via l'automatisation intelligenteAtelier pratiquelaboration d'une feuille de route pour intégrer l'IA dans un processus métier spécifique (exemple : gestion des sinistresAprès-midi : Mise en oeuvre et suivi des projets IA
Déploiement opérationnelTests et phases pilotes : comment valider un système IA avant son intégration complèteCollaboration entre équipes métiers et data scientistsFormation des équipes pour accompagner le changementSuivi et évaluation des performancesIndicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer l'impact de l'IAAudit régulier des systèmes IA pour garantir leur conformité et efficacitMise à jour des algorithmes et gestion des biaisAtelier pratiqueSimulation d'un audit IA dans un contexte d'assurance (analyse des biais, conformité RGPD, performanceFIN DE LA FORMATION
Récapitulatif des connaissances et compétences acquises
Discussion ouverte sur les perspectives futures de l'IAA savoir :
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Programme :Cliquer iciPour en savoir plus cliquez ici : Cliquez ici
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