Unités
1. Introduction à l'intelligence artificielle en science actuarielle : rôles, limites, authentification et confidentialité 2. Modélisation des dommages : discrimination fréquence-gravité et analyse basée sur l'intelligence artificielle 3. Compte de réserve (provision) : vérification avec IBNR, Chain Ladder et Intelligence artificielle 4. Tarification et classification des risques : GLM, tarification et intelligence artificielle 5. Comptes vie et retraite : mortalité, rente et responsabilité 6. Préparation des données et ingénierie des fonctionnalités : gestion des données actuarielles avec l'intelligence artificielle 7. Analyse de scénarios et tests de résistance : gérer l'incertitude 8. Solvabilité II, adéquation des fonds propres et validation du modèle 9. Reporting et communication : rapport actuariel, présentation de la direction et langage réglementaire 10. Éthique, discrimination, confidentialité et responsabilité professionnelle 11. Flux de travail actuariel de bout en bout, intégration de l'IA et pérennité
Unité 10 / 11

Éthique, discrimination, confidentialité et responsabilité professionnelle

Gains :

  • Capacité à auditer les principes de discrimination indirecte, de justice et de transparence dans les modèles de tarification et de risque avec le soutien de l'intelligence artificielle
  • Capacité à mettre en œuvre le KVKK/GDPR, la gouvernance des données et l'explicabilité des décisions modèles ainsi que les règles éthiques actuarielles
  • Être capable de comprendre que l’utilisation de l’intelligence artificielle n’élimine pas la responsabilité professionnelle et qu’un modèle défaillant a des conséquences à la fois éthiques et juridiques.
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