Formation IA Générative : Sinistres et Risques

Leçon 1 • Aperçu de la Chaîne de Valeur de l'Assurance

Cartographie le flux de travail de l'assurance de bout en bout, de la souscription au règlement des sinistres. Fournit un contexte pour identifier où la GenAI crée le plus de valeur opérationnelle.

Leçon 2 • Concepts Fondamentaux de l'IA Générative

Définit l'IA générative, les grands modèles de langage et les systèmes multimodaux. Distingue les capacités de la GenAI de l'automatisation basée sur des règles et de l'analyse prédictive.

Leçon 3 • Paysage Éthique et Réglementaire

Présente les obligations d'équité, de transparence et de responsabilité relatives à l'IA dans l'assurance. Cadre l'état d'esprit de conformité que les étudiants appliqueront tout au long du cours.

Leçon 4 • Actifs de Données Alimentant l'IA dans l'Assurance

Identifie les types de données structurées et non structurées qui alimentent les modèles GenAI dans l'assurance. Explique les exigences de qualité des données et les défis courants d'approvisionnement.

Leçon 1 • Traitement Automatisé des Sinistres

Conçoit des parcours d'indemnisation entièrement automatisés pour les sinistres de faible complexité. Établit une logique de routage qui transmet les cas limites aux experts en sinistres humains de manière appropriée.

Leçon 2 • Automatisation du Premier Avis de Sinistre

Couvre la réception des sinistres pilotée par la GenAI via les canaux vocaux, textuels et d'image. Relie le FNOL automatisé à des cycles de traitement plus rapides et à une satisfaction client améliorée.

Leçon 3 • Détermination Automatisée de la Couverture

Applique la GenAI pour faire correspondre les faits du sinistre au langage de la police pour les décisions de couverture. Réduit la charge de travail de l'expert tout en maintenant des pistes de décision vérifiables.

Leçon 4 • Intelligence Documentaire et Extraction

Enseigne aux modèles vision-langage à analyser les dossiers médicaux, les devis de réparation et les rapports de police. Une extraction précise réduit directement les heures de révision manuelle et les taux d'erreur.

Leçon 1 • Détection d'Anomalies avec les Modèles de Langage

Utilise la GenAI pour signaler les incohérences linguistiques, les contradictions temporelles et les anomalies narratives dans les déclarations de sinistre. Relie les signaux textuels aux scores de probabilité de fraude.

Leçon 2 • Typologie de la Fraude dans les Sinistres d'Assurance

Catalogue les schémas de fraude opportuniste, organisée et interne dans les branches dommages, automobile et santé. Ancre les techniques de détection ultérieures dans des scénarios de fraude réels.

Leçon 3 • Analyse de Réseau et de Liens

Applique la GenAI basée sur les graphes pour découvrir les réseaux de collusion entre demandeurs, prestataires et avocats. Visualise les réseaux de relations pour prioriser les ressources d'investigation.

Leçon 4 • Évaluation et Gouvernance des Modèles de Fraude

Mesure la performance des modèles de fraude à l'aide de métriques de précision, de rappel et d'impact commercial. Établit des processus de gouvernance pour surveiller la dérive et gérer les faux positifs.

Leçon 1 • Tarification Dynamique avec les Signaux GenAI

Intègre les signaux de risque dérivés de la GenAI dans les modèles de tarification actuariels pour des ajustements de taux en temps réel. Équilibre la tarification compétitive avec les objectifs de ratio sinistres à primes.

Leçon 2 • Notation du Risque Alimentée par la GenAI

Construit des scores de risque à partir d'entrées structurées et non structurées, y compris les états financiers, les actualités et l'imagerie satellite. Étend la couverture des signaux de risque au-delà des variables actuarielles traditionnelles.

Leçon 3 • Mise en Correspondance de l'Appétence et Triage

Automatise le tri des soumissions en faisant correspondre les risques entrants aux règles d'appétence de souscription à l'aide de la recherche sémantique. Réduit le délai de devis et améliore l'expérience du courtier.

Leçon 4 • Intégration dans le Flux de Travail de Souscription

Intègre les outils GenAI dans les plateformes de souscription via des interfaces copilotes et des tableaux de bord d'aide à la décision. Maintient l'autorité du souscripteur tout en accélérant les décisions de routine.

Leçon 1 • Communication Proactive des Sinistres

Génère des mises à jour de statut personnalisées et des conseils pour les prochaines étapes destinés aux demandeurs tout au long du cycle de vie du sinistre. Réduit le volume de demandes entrantes et améliore la transparence perçue.

Leçon 2 • Automatisation du Renouvellement et de la Fidélisation

Utilise la GenAI pour élaborer des offres de renouvellement personnalisées et identifier les souscripteurs à risque avant la déchéance. Relie les signaux de fidélisation aux campagnes de sensibilisation automatisées.

Leçon 3 • Communication Multilingue et Accessible

Applique la traduction GenAI et la génération en langage clair pour servir diverses populations de souscripteurs. Assure que les communications répondent aux normes d'accessibilité et de lisibilité.

Leçon 4 • IA Conversationnelle pour le Service des Polices

Déploie des chatbots basés sur les grands modèles de langage pour gérer les avenants, les demandes de facturation et les questions de couverture. Réduit le volume d'appels au centre de contact tout en maintenant des scores de satisfaction client élevés.

Leçon 1 • Méthodes d'Explicabilité pour l'IA dans l'Assurance

Applique SHAP, LIME et la génération d'explications en langage naturel pour rendre les décisions des modèles interprétables. Relie les sorties d'explicabilité aux flux de travail des experts en sinistres et des souscripteurs.

Leçon 2 • Soumission Réglementaire et Documentation

Prépare les fiches modèles, les évaluations d'impact algorithmique et les pistes d'audit requises par les régulateurs de l'assurance. Structure la documentation pour soutenir à la fois la gouvernance interne et l'examen externe.

Leçon 3 • Détection et Atténuation des Biais

Identifie l'impact disparate dans les sorties de la GenAI sur les groupes démographiques protégés dans la souscription et les sinistres. Applique des techniques d'atténuation en prétraitement, en cours de traitement et en post-traitement.

Leçon 4 • Réponse aux Incidents pour les Défaillances de l'IA

Conçoit des playbooks pour détecter, contenir et remédier aux défaillances des modèles GenAI dans les systèmes d'assurance en production. Établit des chemins d'escalade et des protocoles de notification des parties prenantes.

Leçon 1 • Ajustement Fin et Génération Augmentée par Récupération

Applique l'ajustement fin spécifique au domaine et le RAG pour ancrer les sorties de la GenAI dans les données des polices d'assurance et des sinistres. Équilibre le coût de personnalisation par rapport aux gains de performance pour des cas d'utilisation spécifiques.

Leçon 2 • Pipelines CI/CD pour les Modèles GenAI

Construit des pipelines de test, de validation et de déploiement automatisés pour les modèles GenAI dans les systèmes d'assurance. Intègre des barrières de qualité modèle pour prévenir les régressions en production.

Leçon 3 • Architectures de Service de Modèle

Compare les architectures d'inférence par lots, en temps réel et en continu pour les charges de travail GenAI dans l'assurance. Sélectionne les modèles de service en fonction des exigences de latence, de débit et de coût.

Leçon 4 • Surveillance et Observabilité

Instrumente les systèmes GenAI avec des moniteurs de dérive des données, de dérive des concepts et de qualité de sortie. Relie les alertes de surveillance aux flux de travail de réentraînement automatisé et de révision humaine.

Leçon 1 • Gestion du Changement et Transition de la Main-d'Œuvre

Conçoit des programmes de gestion du changement pour faire passer les experts en sinistres, les souscripteurs et les agents vers des rôles augmentés par l'IA. Traite la résistance, les besoins de reconversion et la transformation culturelle.

Leçon 2 • Conception de la Gouvernance d'Entreprise de l'IA

Établit des comités de pilotage de l'IA, des cadres politiques et des structures de responsabilité pour les organisations d'assurance. Définit les droits de décision entre les fonctions technologiques, commerciales, de risque et de conformité.

Leçon 3 • Décisions de Construction, d'Achat et de Partenariat

Évalue les options de construction, d'achat et de partenariat pour les capacités GenAI dans les contextes d'assurance. Applique le coût total de possession et les critères de contrôle stratégique à la sélection de fournisseurs.

Leçon 4 • Mesure de la Valeur Entreprise de la GenAI

Définit des KPI et des cadres de réalisation de valeur pour suivre les résultats des programmes GenAI dans les sinistres, la souscription et l'expérience client. Relie les métriques opérationnelles aux rapports stratégiques au niveau du conseil d'administration.