Les modèles actuariels sont performants. Jusqu'à ce que les biais viennent fausser la donne.

A propos de ce webinaire

Dans l’assurance, les modèles sont essentiels pour évaluer les risques, définir des primes justes, définir des provisions mathématiques précises ou des segmentations marketing pour l’’hyper personnalisation" par exemple.

Mais ces modèles, qu’ils reposent sur des données ou des algorithmes avancés, sont susceptibles d’être affectés par une multitude de biais : biais dans les données, biais de perception, biais cognitifs, et bien d’autres. Chacun peut influencer la préparation des données, la modélisation, et même l’interprétation des résultats, réduisant ainsi la fiabilité des prédictions et la prise de décision basée sur l’intelligence artificielle.

Ce webinaire vous montrera comment les solutions assurantielles basées sur SAS Viya peuvent aider à identifier et corriger ces biais à tous les niveaux du processus. Que ce soit à travers un audit rigoureux des données, aux recours aux données synthétiques pour pallier certains biais sur les données, à l’utilisation d’intelligence artificielle pour la modélisation, ou une surveillance en temps réel des modèles en production, la gestion proactive des biais devient une clé pour des modèles actuariels plus justes et robustes et à une utilisation de l’IA dans l’assurance plus éthique et responsable.

Cet atelier interactif, enrichi de cas pratiques et de démonstrations, vous illustrera :

• Identifier efficacement la présence de biais cognitifs dans vos data et dans votre processus de modélisation
• Reconnaître l'impact des biais sur l'évaluation des risques, la tarification et la prise de décision
• Lutter contre les biais à chaque étape du cycle de vie analytique
• Appliquer des techniques SAS et Open Source pour réduire l'influence des biais et promouvoir des pratiques éthiques et une utilisation responsable de l'IA
• Utiliser des données synthétiques pour lutter contre les biais