1 Objectif

Les données externes permettent mieux connaître les clients, et les intermédiaires d’assurance. Elles permettent aussi d’améliorer la qualité des données pour des projets comme FVA (Fichier des Véhicules Assurés), FICOVIE (Fichier des Contrats d’assurance Vie), et contrats non-réglés. Cette formation permet d’apprendre la mise en place des techniques afin d’exploiter les données externes.

• Apprendre à récupérer automatiquement des données externes
• Comprendre l’importance et les techinques de nettoyage
• Apprendre à intégrer les données externes publiques (géographiques et démographiques)
• Utilisation des données enrichies pour les besoins de tarification, de détection de fraude et de marketing.

Points forts

• Retour d’expériences sur des applications concrètes
• Manipulation des données utilisées en assurance
• Astuces et bonnes pratiques concernant l’utilisation des modèles dans une entreprise d’assurance

2 Public concerné

À toute personne souhaitant utiliser des données externes dans les différents domaines d’assurance: produits, marketing, distribution et tarification.

3 Programme

Présentation de R et RStudio

• Bases de programmation avec R
• Création de graphiques interactifs
• Création de rapports (pdf, word ou html)

Collecte des données externes

• Techniques de web-scraping
• Utilisation des API
• Base Adresse Nationale
• SIRENE (Système national d’identification et du répertoire des entreprises et de leurs établissements)

Nettoyage des bases de données

• Manipulation des données démographiques
• Géocodage des adresses
• Identification des clients professionnels
• Transformation des données et leur intégration

Analyse géographique des données

• Cartographique des données géographiques
• Etude de densité et de concentration
• Etude de la répartition des agents généraux

Algorithmes de machine learning

• Segmentation des données
• Intégration avec les données internes

Cas en assurance

• Géomarketing
• Tarification
• Résilisation
• Sinistres
• Fraudes

4 Informations pratiques

Durée: 2 jours

Pour obtenir quoi ?

• Une meilleure compréhension de la collecte des données externes, et les techniques de scraping.
• Constituer une base de données pour améliorer la tarification, le marketing ou le risk management.

Comment se déroule la formation ?

Les différentes techniques de collecte et de nettoyage de données seront illustrées avec des exemples pratiques, codés sous R.

Quels sont les pré-requis ?

Base de l’assurance. L’intérêt et l’utilisation des outils numériques sont fortement recommandés.

Y a-t-il besoin d’ordinateurs ?

Chaque participant se munira d’un ordinateur portable pour les travaux pratiques.