Insurance data management - AXA

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso presso il Politecnico di Milano mira a fornire agli studenti le competenze analitiche e di lettura dei dati aziendali, fondamentali nel settore assicurativo. L'obiettivo è sviluppare capacità strategico-applicative nella gestione del patrimonio informativo, per creare servizi assicurativi innovativi e rispondenti alle esigenze del mercato. Il corso promuove l'innovazione personale, consentendo agli studenti di cogliere le opportunità offerte dall'evoluzione tecnologica e metodologica dei Big Data e degli Analytics. Infine, facilita lo scambio di esperienze professionali e percorsi culturali diversi, arricchendo la formazione.

• Piano di studi

  Il piano di studi include lezioni frontali, esercitazioni pratiche e project work. Le metodologie didattiche si concentrano sull'analisi di casi reali, l'utilizzo di strumenti di data visualization e l'applicazione di tecniche di machine learning. Sono previsti seminari con esperti del settore assicurativo e visite aziendali per approfondire le dinamiche del mercato e le strategie di data management.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze nella raccolta, analisi e interpretazione dei dati assicurativi. Saranno in grado di sviluppare modelli predittivi per la valutazione dei rischi e la personalizzazione dei servizi. Avranno familiarità con le piattaforme di data management e gli strumenti di business intelligence. Saranno, inoltre, in grado di comunicare efficacemente i risultati delle analisi e di proporre soluzioni innovative per il settore assicurativo.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore assicurativo, automatizzando processi come la valutazione dei rischi, la gestione dei sinistri e l'analisi dei dati. L'automazione basata sull'I.A. consente di elaborare grandi quantità di dati in modo più efficiente, migliorando la precisione delle valutazioni e riducendo i costi operativi. L'I.A. permette anche di personalizzare le polizze assicurative, offrendo prodotti più adatti alle esigenze individuali dei clienti.

• Per i futuri laureati, le opportunità sono molteplici: sviluppo di algoritmi di machine learning per la previsione dei rischi, creazione di chatbot per l'assistenza clienti, e progettazione di sistemi di rilevamento delle frodi. Le sfide includono la necessità di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A., la gestione della privacy dei dati e la collaborazione con i sistemi I.A.. È fondamentale sviluppare competenze nella spiegabilità dei modelli e nella comunicazione dei risultati.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in programmazione (Python, R), statistica, data visualization e machine learning. La capacità di interpretare i risultati dei modelli I.A. e di comunicare in modo efficace con i clienti e i colleghi è altrettanto importante. La conoscenza delle normative sulla protezione dei dati (GDPR) e delle implicazioni etiche dell'I.A. sarà un vantaggio competitivo.