Formazione Online | AI nell’Antifrode Insurance
AI nell’Antifrode Insurance
Modelli e applicazioni pratiche di Machine Learning e GenAI per prevenire e contrastare le frodi in conformità con la normativa vigente
- 20 Nov 2024 > 28 Nov 2024
- online
- Attestato di partecipazione
- NEW
In promozione fino al 07/10
Promozioni
Approfitta dell’offerta* su iscrizioni multiple: risparmia fino al 20% iscrivendo più partecipanti contemporaneamente
-5% su 2° partecipante | -10% su 3° partecipante | -15% su 4° partecipante | -20% su 5° partecipante
*Offerta cumulabile con altre promo in corso
L’Antifrode nel settore assicurativo non può più basarsi solo su metodi tradizionali, è necessario integrare modelli tecnologici avanzati per garantire le performance di detection ed evitare perdite economiche.
Attualmente l’Intelligenza Artificiale è uno strumento alla portata di tutti, dal singolo frodatore alla criminalità organizzata, e le frodi con strumenti evoluti stanno crescendo in Europa del 780%.*
Gli appuntamenti del 20, 21, 27 e 28 novembre sono l’occasione per capire come difendersi da nuovi e sviluppati tipi di attacco e come utilizzare a proprio vantaggio il Machine Learning (ML), il Deep Learning (DL) e l’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI).
Approfitta di 4 docenti esperti in antifrode per capire come individuare e contrastare comportamenti fraudolenti riducendo le perdite finanziare, attraverso:
- l’analisi di documenti e informazioni che permettono di indentificare ed evitare possibili frodi riducendo drasticamente i tempi di individuazione
- la raccolta di dati e l’utilizzo delle nuove tecnologie per implementare un processo di AI con un approccio human-in-the-loop che porti qualità
- le soluzioni pratiche alle principali complicanze legate all’autenticità di immagini e documenti per determinare velocemente anomalie e procedere a controlli mirati
- la gestione compliance alla privacy e all’AI Act nella gestione documentale per poter utilizzare le evidenze raccolte.
Attraverso un case study prendi le applicazioni reali di Antifrode con AI nella verifica della documentazione sia nel ramo infortuni e malattia sia RC Auto.
Infine, applica tecniche di machine learning per la rilevazione e prevenzione delle frodi nella fase assuntiva e liquidativa con un’Esercitazione pratica.
*Bankitalia
A chi si rivolge
Il corso è indicato per i professionisti di compagnie assicurative e intermediari che sono impegnati nel processo antifrode e vogliono comprendere e implementare le nuove tecnologie per dare valore aggiunto alle proprie attività.
In particolare, è di interesse per:
- Responsabili antifrode
- Responsabile sinistri
- Sorveglianza assuntiva specialist
È pensato anche per tutti coloro che hanno ricadute in tema di frodi:
- Attuari
- Risk Management
- Internal Audit
- Compliance Officer
Perché partecipare
A novembre partecipa alla Formazione Online per:
- applicare gli strumenti e le logiche dell’AI nell’antifrode assicurativa per riconoscere, prevenire e gestire le frodi esterne e interne
- implementare strumenti di machine learning e generative AI addestrate con dati reali per identificare comportamenti sospetti e attivare controlli focused
- comprendere il workflow di un progetto antifrode basato su GenAI e applicare tecniche di Real Time Analytics per ridurre i tempi di individuazione della truffa
- integrare le nuove tecnologie nei vari rami, come vita e danni, implementando controlli efficaci fin dal processo di assunzione per prevenire future frodi
- identificare segnali comuni di allarme, comportamenti sospetti e dati incongruenti, con tecniche investigative e cooperando con gli enti per migliorare il Fraud Detection Rate
- utilizzare strumenti avanzati e processi di certificazione per verificare l’autenticità dei documenti assicurativi per rivelare manipolazioni e falsificazioni
- garantire l’integrità, la qualità e l’utilizzabilità dei documenti in ambito antifrode, compresi i dati da scatole nere, dash cam e social network per evidenze solide.
Formazione Finanziata
Grazie alla nostra certificazione UNI EN ISO 9001:2015 puoi sfruttare le opportunità della formazione finanziata
Lasciati guidare dai nostri docenti
Programma
20 novembre 2024
Dalle 9.30 alle 13.00
Funzionamento dell’AI e utilità per le compagnie assicurative
- Differenze tra GenAI, machine learning e deep learning
- Impatto dell’IA nell’Antifrode Assicurativa nella:
- rilevazione delle frodi in fase liquidativa
- prevenzione in fase assuntiva
Come le nuove tecnologie vengono utilizzate per la costruzione di frodi avanzate e come difendersi
- Metodi per rilevare e prevenire le frodi esterne
- Riconoscere, prevenire e gestire le frodi commesse da dipendenti o collaboratori
- Tecniche di cybersecurity e AI per prevenire e rilevare le frodi online
Tecniche avanzate di AI per la rilevazione e la prevenzione delle frodi
- Utilizzo di dati reali per addestrare il modello
- Analisi dei risultati e ottimizzazione del modello
- Ottimizzare e velocizzare i processi attraverso l’utilizzo delle macchine
Le principali applicazioni per la rilevazione di anomalie e controlli focalizzati
- Algoritmi di machine learning più utilizzati per l’antifrode
- Modelli di machine learning rilevano anomalie e frodi
- Utilizzo di set di dati di allenamento e loro preparazione
Luigi Romano, Founder & Chief Security Officer – SAIL4.IT
21 novembre 2024
Dalle 9.30 alle 13.00
Creare modelli antifrode con l’utilizzo di AI
- Individuare e analizzare le fonti e le tipologie di dati a diposizione delle compagnie
- Ridurre i tempi di individuazione della truffa: Real Time Analytics
Implementazione di Sistemi Antifrode Basati su GenAI
- Strumenti e piattaforme per l’implementazione di sistemi antifrode
- Workflow di un progetto antifrode basato su GenAI
- Gestione dei falsi positivi e negativi
Strumenti e metodologie per prevenire le frodi al momento dell’assunzione
- Tecniche di verifica delle informazioni in fase assuntiva
- Implementare efficaci misure antifrode fin dal processo di selezione, riducendo il rischio di frodi future
Sistemi di contrasto e repressione nell’assicurazione danni
- Analisi specifiche delle frodi danni
- Modelli predittivi e tecniche di machine learning applicate ai sinistri
Problemi specifici delle frodi nel settore vita
- AI nelle Assicurazioni Vita
- Identificazione e gestione dei rischi operativi
Esercitazione: utilizzo pratico di dati e Machine Learning nelle frodi assicurative di tipo tramite l’addestramento supervisionato e non supervisionato
Luigi Romano, Founder & Chief Security Officer – SAIL4.IT
27 novembre 2024
Dalle 9.30 alle 13.00
Dati di mercato e metodi investigativi per individuare e prevenire le frodi
- Segnali di allarme comuni: comportamenti sospetti e delle incongruenze nei dati
- Metodologie di indagine:
-
- raccolta e analisi dei dati
- verifica delle informazioni
- cooperazione con le forze dell’ordine e altri enti investigativi
Strumenti tecnologici per identificare polizze e documenti contraffatti
- Tecniche e software di verifica dell’autenticità dei documenti assicurativi
- Riconoscere le frodi perpetrate attraverso canali digitali
- Implementazione di soluzioni AI per migliorare l’efficacia delle indagini
Verificare l’autenticità del dato: documenti, immagini, video
- Tecniche di certificazione e analisi forense delle immagini e verifica dell’autenticità
- Certificazione di immagini e video nei processi liquidativi
- Software, strumenti e soluzioni AI per rilevare manipolazioni e falsificazioni
- Scontrini fiscali
- Immagini
- Video
- Esami e tac
Standard e pratiche per garantire la qualità e l’integrità dei dati
- Assicurare una gestione che preveda la conservazione integrale dei documenti fotografici
- Verifica della qualità dei dati nei processi antifrode
Case Study: applicazioni reali di AI antifrode nella verifica della documentazione sia nel ramo infortuni e malattia sia RC auto
Massimo Treffiletti, Direttore Generale – Metakol
28 novembre 2024
Dalle 9.30 alle 12.30
Utilizzo di nuovi strumenti tecnologici e Diritto alla privacy
- Trattamento dei dati derivanti da scatola nera
- Dash cam e raccolta diretta delle immagini e loro utilizzo
- Raccolta dati dai social network in fase di verifica sinistri
Quadro normativo europeo: AI Act
- Principi chiave e approccio basato sul rischio del Regolamento europeo AI Act
- Valutazione d’impatto sui diritti fondamentali per i sistemi di AI ad alto rischio
Metodologie di raccolta dati
- Fonti di dati interne ed esterne rilevanti per l’antifrode
- Accorgimenti nella raccolta dati a scopi contrattuali per uso antifrode
Internal audit e simulazione interna di frode per testare e rafforzare le misure di sicurezza esistenti
- Conduzione di audit interni per identificare vulnerabilità nelle misure di sicurezza
- Valutazione e miglioramento delle misure antifrode aziendali
Giorgio Grasso, Avvocato – Best Cyber Team
Dalle 12.30 alle 13.00
Prospettive dell’Antifrode Assicurativa
- Evoluzione della metodologia di approccio antifrode nel settore assicurativo
- Antifrode come strumento di Business e non come deterrente a contrarre
- Sfide nel conciliare le nuove tecnologia e l’antifrode
- Il ruolo imprescindibile dell’analisi umana nella disamina antifrode dei sinistri
- Interazione tra software antifrode e intelligenza artificiale
Marco Contini, Insurance Expert
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