AXA Santé Collectives est, leader du marché des assurances collectives, avec 7 Md€ de chiffre d'affaires en assurance de personnes, en offrant une gamme complète de solutions aux entreprises clientes et aux partenaires dans le domaine de la protection sociale complémentaire (prévoyance, dépendance, santé, retraite, épargne salariale, emprunteur, réassurance) en France et à l'International.
Dans un contexte de fort développement des Collectives avec un afflux massif de données tant en France qu’à l’International qui entraine des changements importants dans les approche/suivi/maîtrise… de ce business, de nouveaux défis liés à l’exploitation de ces gros volumes de données (internes et externes) émergent dans un environnement complexe et contraint (GDPR). Nous souhaitons nous renforcer en compétence Data, le nouveau data scientist rejoindra un pool de data scientist existant au sein d’une équipe mixte actuaire et data scientist dans une entité opérationnelle où le client est au centre de nos préoccupations.
Sur le périmètre des collectives, à savoir santé, prévoyance, dépendance, retraite en France et à l’international, Il s’agira grâce aux techniques et technologies Big Data et à la data science d’accélérer sur nos projets majeurs, d’avancer sur des problématiques data structurantes, réaliser des études statistiques, concevoir des modèles… à partir de données massives (Big Data) disponibles sur notre portefeuille ainsi que les données externes de tout type, qu’il faudra organiser, traiter, fiabiliser et exploiter dans le respect de la règlementation, pour principalement :
o Réaliser des études R&D sur les risques fondamentaux de notre activité comme sur des risques innovants (exemple longévité)
o Lutter contre la fraude particulièrement en santé
o Suivre et analyser nos principaux risques, prédire et analyser la sinistralité,
o Anticiper les comportements de nos assurés, détecter des événements dans la vie de l'assuré pour permettre des propositions commerciales prospectives (exemple contrat dépendance, contrat santé individuel), développer la vision globale du client entreprise et assuré : connaissance, multi-détention, segmentation, valeur
o Maîtriser et fiabiliser nos provisions et revoir nos modèles de tarification
o Améliorer notre rentabilité : optimiser le capital Solvency 2 à mobiliser avec revue des modèles de projections et des hypothèses structurantes au modèle interne, élaborer des « best estimate » et calibrer des chocs locaux
o Développer des « Business View », les enrichir de « future » dans nos environnements data
o Développer des modèles de visualisation data et proposer des solutions industrielles efficaces et adaptées aux besoins
Modèles et techniques utilisés : machine learning supervisé et non supervisé (Arbres de décision, boosting, Séparateurs à vaste marge, clustering, Forêts aléatoires,…) et les algorithmes (classification, modélisation, prévision, optimisation, analyses sémantiques) jugés pertinents pour le traitement et la valorisation de gros volumes de données complexes et multidimensionnels
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