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CNP Assurances récompensé pour son modèle innovant de Fuzzy Matching basé sur l’IA

Publié le  à 0 h 0

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Le 5 Octobre 2018,

 

Développé par CNP Assurances, le modèle MPR (Missing Person Recovery) arrive en 3ème position des Trophées de l’assurance 2018 dans la catégorie Innovation Relation Clients à l’occasion des Trophées de l’assurance 2018 décernés le 4 octobre 2018 à Paris. Initialement conçu pour optimiser la recherche des bénéficiaires des contrats d’assurance vie en déshérence, cette technologie efficace et performante est désormais utilisée dans différents domaines de l’entreprise.

Depuis sa mise en production en 2016, le modèle MPR (Missing Person Recovery) a d’ores et déjà permis de retrouver des dizaines de milliers de bénéficiaires des contrats d’assurance vie en déshérence et donc de leur verser les capitaux qui leur étaient dus. En combinant des indicateurs avancés (rapprochements phonétiques, croisements géographiques, modules de distance entre chaînes de caractères) avec des modèles de Machine Learning auto-apprenants et des algorithmes d’intelligence artificielle récents, MPR est un outil de Fuzzy matching qui permet de retrouver plus de 99 % des contrats. En cas d’erreur de saisie sur le nom, la date de naissance ou toute autre donnée relative à l’assuré, l’algorithme est suffisamment puissant pour identifier et corriger l’écart et donc faire le rapprochement entre l’assuré CNP Assurances et la personne décédée.

 

Le modèle MPR et sa technique de Fuzzy matching peuvent être étendus à de nombreuses autres utilisations (vision client 360°, prélèvement à la source…). Ces solutions sont proposées dans le cadre de Diwise, by CNP Assurances, qui met à disposition du marché une expertise métier unique et des solutions éprouvées en Data science.

 

« Nous sommes heureux de voir ainsi récompensé le travail de notre équipe de Data Scientists, fruit de l’investissement que le groupe CNP Assurances a réalisé en matière de machine learning au sein de sa direction technique » indique Romain Méridoux, responsable de R&Data’Lab de CNP Assurances à la direction de la performance financière Groupe de CNP Assurances.

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