Applications de l’apprentissage statistique en assurance voyage

Ce projet de recherche est fait en collaboration avec le département de Recherche et Développement de la compagnie Optimum Réassurance Inc. Il a pour but de faire usage des concepts et des outils d’analyse prédictive, de l’apprentissage automatique et statistique pour développer des méthodes de modélisation et de prédiction des réclamations et des comportements des assurés en assurance voyage. Les données seront fournies par des compagnies d’assurance qui détiennent un contrat de réassurance avec l’organisme partenaire. Ces clients, ainsi que l’organisme partenaire, ont démontré un intérêt à raffiner leurs techniques de tarification, et de s’initier à l’implantation des outils nécessaires pour faire usage des techniques de modélisation les plus à jour. Cette ligne d’affaires requiert une attention particulière à l’aire des changements des habitudes de voyages, et ce projet contribuera aux avancés dans la modélisation de la gestion des risques. Ce projet requiert la collaboration de plusieurs agents du marché de l’assurance voyage, afin de maximiser la quantité de données accessibles et de faire avantager le marché dans son ensemble en ayant accès aux résultats et à la description des méthodes utilisées.

Faculty Supervisor:

Philippe Gagnon

Student:

Partner:

Optimum Réassurance Inc.

Discipline:

Computer science

Sector:

Finance and Insurance

University:

Université de Montréal

Program:

Accelerate

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