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    Il Machine Learning applicato ai Nuovi Modelli Attuariali

    Modulo del percorso "Smart Insurance e nuovi modelli attuariali"

    DURATA: 1-4 Giorni
    ONLINE

    L’avvento dell’era digitale rende più smart anche i prodotti e i servizi assicurativi, con essi si evolvono anche le tecniche attuariali.

    Date

    8 ottobre 2020

    A chi è rivolto

    Il corso è rivolto a Manager del settore finanziario e, in particolare, alle funzioni di business, attuariale e a tutti coloro che operano, a diverso titolo, nell’ambito dei processi di Innovazione e Digitalizzazione.

    Obiettivi formativi

    Il corso ha l’obiettivo di fornire una overview delle novità digitali che hanno pervaso il mondo assicurativo.

    Il metodo

    L’approccio formativo si basa su tecniche didattiche innovative ed efficaci, orientate al trasferimento di conoscenze e comportamenti attraverso:

    • lezioni teoriche
    • momenti di consolidamento e revisione critica dei contenuti
    • esercitazioni in aula
    • simulazioni
    • workshop in cui si applicano i concetti appresi su casi concreti e specifici sul contesto bancario e assicurativo

    I contenuti del corso possono essere personalizzati e riproposti direttamente presso la sede dell’azienda interessata sulla base di specifiche esigenze formative

    Programma del corso

    Modulo

    Il machine learning applicato ai nuovi modelli attuariali:

    • Introduzione generale alle tecnologie big data e alla predictive analytics
    • Machine learning: concetti generali, modelli di apprendimento non supervisionato, modelli di apprendimento supervisionato
    • Alcuni casi d’uso su applicazioni attuariali

     

    Il corso è strutturato su una giornata ed è parte integrante del percorso “Smart Insurance e nuovi modelli attuariali”

    Richiedi Info

    A partire dal 08 Ott 20
    0
    mesi
    8
    giorni

    Aree Tematiche

    • Risk Management, accounting & actuarial science

    Lingua

    • Italiano

    ModalitÀ

    • Online

    Chiusura Iscrizioni

    23/09/2020

    Sede dell'evento

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