Détection de la fraude à l’assurance

La fraude à l’assurance est devenue un problème important au Canada et dans de nombreux autres pays. Le partenaire n’est pas satisfait des modèles qu’il utilise pour la détection de la fraude dans ses dossiers de réclamations provenant de divers marchés, dont l’assurance automobile. Il a donc décidé d’entreprendre une collaboration entreprise-université afin d’améliorer sa détection de la fraude. Le financement aidera un étudiant de doctorat à réaliser sa recherche en entreprise. Cette collaboration permettra à l’assureur d’améliorer la performance de ses modèles et au stagiaire d’avoir accès à des professionnels et des données de haute qualité pour développer sa recherche doctorale. Le but du stage est de vérifier comment l’ajout de modèles d’apprentissage machine et d’intelligence artificielle aux modèles traditionnels de gestion de la fraude à l’assurance permettra d’améliorer la performance de la détection de la fraude chez l’assureur.

Intern: 
Raphael Zerbato
Superviseur universitaire: 
Georges Dionne
Project Year: 
2018
Province: 
Quebec
Université: 
Discipline: 
Programme: