Corso di formazione attuariale permanente 6/21
Machine Learning per le Assicurazioni:
Case Studies
 
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Giovedì 1 luglio 2021 in diretta web

Machine Learning per le Assicurazioni: Case Studies
Il taglio del corso è pratico: saranno presentati dei casi d'uso, commentato il codice delle applicazioni, analizzati i risultati e indicati riferimenti per approfondimenti sull’argomento.
Il corso si baserà sugli ambienti R e Python e librerie di modellazione statistica associate.

Data la vastità degli argomenti trattati, per poter fruire adeguatamente dei contenuti del corso, come lavoro preliminare, si consiglia di visionare il materiale:

https://www.sia-attuari.it/materiale/Corso%20SIA%20FAC%20I.zip

Una conoscenza almeno base dell'utilizzo dei modelli predittivi nonché di Python (o R) è fortemente consigliata per poter fruire adeguatamente dei contenuti del corso.

Ricordiamo che è possibile iscriversi anche online direttamente da questo sito.
Qualche giorno prima del corso, gli iscritti riceveranno, via mail, un link per il collegamento con una sala virtuale, con possibilità d’interazione con il docente. Il collegamento, non richiede nessuna installazione di software.

Con la partecipazione al corso, che rientra tra le attività preclassificate, come stabilito dalle Linee Guida di attuazione del regolamento sulla Formazione Attuariale Continua, redatto ai sensi dell’art. 7 comma 3 del D.P.R. N. 137/2012, emanate dal Consiglio Nazionale egli Attuari in data 7 maggio 2018, saranno attribuiti 5 (cinque) CFP ai fini FAC (Formazione Attuariale Continua).

Il caricamento è a cura dell’interessato e deve essere effettuato accedendo all’area riservata del sito dell’Ordine degli Attuari nella sezione delle attività Preclassificate inserendo come:
Tipologia Ente: SIA organizzati in collaborazione con l’Ordine degli Attuari;
Attività Formativa: Corso a Pagamento;
Argomento: Tecnico Attuariale;
Quantità: 1 giorno.

Docenti:
dott. Giorgio Alfredo Spedicato (Gruppo Unipol)

Programma

Il corso presenterà applicazioni di tecniche di Machine Learning (ML) avanzate in ambito assicurativo, esemplificandone le potenzialità in settori di tradizionale appannaggio attuariale. Gli esempi verteranno su questi temi:

  1. Assicurazioni vita tradizionali. Calcolare le grandezze demografiche ed attuariali con il pacchetto R life contingencies;
  2. Introduzione a ML: overview di Deep Learning e Boosted Tree;
  3. Analisi dei riscatti con il machine learning: confronto tra CatBoost e DeepLearning (Python);
  4. Proiezione della mortalità con StMoMo;
  5. Il ML per modellare la mortalità;
  6. Le catene di Markov per la valutazione di assicurazioni sulla disabilità;
  7. Il ML per modellare per prezzare una polizza sulla salute con più garanzie.

Orario:

Lunedì 20 settembre 2021

09.15 – 09.30 Registrazione
09.30 – 11.00 Lezione
11.00 – 11.15 Intervallo
11.15 – 13.00 Lezione
13.00 – 14.00 Intervallo
14.00 – 15.30 Lezione
15.30 – 15.45 Intervallo
15.45 – 17.15 Lezione

 


Segreteria operativa:
S.I.A. S.r.l. - Viale delle Milizie 1 - 00192 Roma
Tel. – 06/3202922, E-mail: info@sia-attuari.it
Federica Campanini

Numero dei partecipanti:
Il numero massimo di partecipanti è fissato in 70 unità, ammessi secondo l’ordine cronologico di ricevimento della domanda.

Iscrizioni:
La scheda allegata va inviata alla segreteria della S.I.A. s.r.l., Viale delle Milizie 1, 00192 Roma, tramite mail, entro giovedì 16 settembre 2021.
E' possibile inoltre l'iscrizione online.
L'iscrizione al corso sarà confermata con nostra email.

Quota di iscrizione:
La quota di iscrizione per ogni partecipante è di Euro 450,00 + IVA. La quota dà diritto alla partecipazione ai lavori e al materiale didattico.


Modalità di pagamento:
Il versamento della quota di iscrizione, da effettuarsi successivamente alla nostra conferma, dovrà pervenire entro e non oltre l’inizio del corso, con l’evidenza del corrispondente numero di fattura.
Eventuali rimborsi per impedita partecipazione saranno consentiti nella misura dell’80% se la mancata partecipazione sarà comunicata per iscritto almeno 2 giorni prima dell’inizio del corso.
   


 

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