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Cet ouvrage présente de façon concise l’état de l’art des méthodes big data appliquées aux problèmes d’assurance, en couvrant l’impact de la « révolution du big data » dans ce domaine.
Son champ d’étude va des méthodes classiques de l’analyse des données – incluant les méthodes d’apprentissage du type « machine learning » – jusqu’à l’impact du big data sur le marché, présent et futur, de l’assurance.
Le big data pour les compagnies d’assurance démontre que le big data est essentiel pour le développement de l’assurance pour autant que les garde-fous nécessaires soient mis en place.
Il s’adresse aux managers des assurances et des banques ainsi qu’aux étudiants en master de sciences actuarielles, d’informatique, de finance et de statistique.
1. Introduction au big data et application à l’assurance
2. Des méthodes classiques d’analyse des données au big data
3. Méthodes d’apprentissage statistique
4. Vision actuelle et prospective du marché
5. Utilisation du big data en assurance
Marine Corlosquet-Habart
Actuaire agrégée, Marine Corlosquet-Habart est actuellement Responsable retraite et fonds de pension et Responsable modèle interne vie au sein du groupe AXA, ainsi que Directrice actuaire de l’EURIA. Ses recherches portent sur les risques biométriques (pandémie et longévité), leur modélisation et leurs impacts assurantiels.
Jacques Janssen
Jacques Janssen est professeur honoraire en mathématiques, finance et actuariat à la Solvay Business School (Bruxelles), où il a notamment co-fondé l’Institut de recherche interdisciplinaire en intelligence artificielle (IRIDIA) et créé le Centre d’analyse des données et processus stochastiques (CADEPS).
