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Formação online

O Instituto dos Atuários Portugueses (IAP), vai realizar (on-line), no próximo dia 22 de junho (quinta-feira), com início às 16H00 e fim previsto para as 17H00 uma Palestra sobre: “Técnicas de IBNR nos seguros de saúde: Uma abordagem utilizando  Machine Learning ”.

Resumo: As provisões para sinistros são tipicamente um dos maiores passivos no balanço de uma seguradora e podem ter um impacto significativo nos lucros, bem como na solvência da seguradora. O modelo Chain Ladder tem sido aplicado ao longo dos anos para estimar os sinistros ocorridos mas não comunicados (IBNR).

Nesta palestra serão apresentadas alternativas, com o objectivo de fornecer as estimativas o mais precisas possíveis para o cálculo e previsão de montantes de provisões no contexto do seguro de saúde (empresas). Para o efeito, a abordagem Chain Ladder é comparada com algoritmos Machine Learning como o Support Vector Machine (SVM), o Random Forest (RF), o Extreme Gradient Boosting (XGBoost) e Redes Neuronais (NN).  

Esta formação terá como oradora a Dra. Catarina Ferreira Sousa.

Biografia:Terminei a licenciatura em Matemática Aplicada à Economia e à Gestão no ISEG em 2020 e ingressei no mestrado em Gestão de Risco na NOVA IMS. Com o tempo livre que a pandemia nos deu, comecei a aprender online sobre o mundo da data science. Em 2021 entrei como estagiária na Multicare e tive oportunidade de fazer este projeto que seria também o meu trabalho final de mestrado.

No ano passado comecei a trabalhar como junior data scientist no Lidl Portugal.

O evento será gratuito para membros do IAP, colaboradores de Membros Colectivos ou entidades com protocolo com o IAP, e tem um custo de 30€ para os restantes interessados. Para que oportunamente possa receber o link que lhe dará acesso à palestra, agradecemos que preencha a ficha de inscrição e devolva por e-mail para o IAP: iap@iap.org.pt  até ao próximo dia 20. 

Esta palestra será ministrada em português, terá a duração de 1 hora pelo que acrescentará 1 ponto ao Registo de Formação Profissional Contínua.

Inscrição