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Traitement du langage : Clauses bénéficiaires

#NLP #Traitement du langage naturel #Deap Learning #Clauses bénéficiaires #Détection des entités #Date #Personnes physique #Adresse #Relation familiale

Objectifs de la mission

  • Extraire les éléments d'intérêt (nom, prénoms, date de naissance, type de relation, adresse, ...) dans les clauses bénéficiaires librement rédigées afin de les imputer dans une base de données.
  • Construire un modèle prédictif permettant d’identifier les clauses complexes, c’est-à-dire celles qui prendront beaucoup de temps à être traitées par le gestionnaire en cas de survenance de sinistre.

Travaux réalisés

  • Récupération et retraitement des clauses, tagging des entités d'intérêt.
  • Entraînement et validation du modèle.
  • Analyse de la pertinence et de la performance du modèle.
  • Entrainement et validation du modèle de prédiction de la durée de traitement de la clause.
  • Rédaction du rapport et réalisation des supports de présentation.

Livrables

  • Une base des bénéficiaires extraite des clauses
  • Le modèle, ainsi que ses métriques de performance
  • Le modèle de prédiction des durées de traitement des clauses
  • Les rapports sur la conception et l'évaluation des modèles
  • Les supports de présentation des modèles et de leurs performances

Enseignements

  • L'anticipation dans la recherche des clauses bénéficiaires libres qui peuvent être complexes, au moment du traitement, aide à raccourcir les délais de traitement et à améliorer l'expérience des clients.