ENJEUX

La transformation numérique des institutions financières et des administrations s’accompagne d’une explosion des volumes de données et d’une sophistication accrue des risques. Dans ce contexte, la Data Science devient un levier stratégique pour fiabiliser les décisions, prévenir les fraudes et anticiper les défaillances. L’intégration de modèles analytiques avancés dans les processus financiers permet non seulement de sécuriser les opérations, mais aussi d’améliorer la performance, la conformité réglementaire et la gouvernance des risques, dans un environnement marqué par des exigences accrues de transparence et de résilience.

OBJECTIFS OPÉRATIONNELS

• Comprendre les apports de la Data Science appliquée à la finance et à la gestion des risques.
• Mettre en œuvre des méthodes de scoring pour l’évaluation et la segmentation des risques.
• Déployer des outils analytiques de détection précoce des fraudes et anomalies.
• Renforcer les dispositifs d’aide à la décision fondés sur l’analyse prédictive.
• Intégrer les modèles quantitatifs dans les stratégies de contrôle et de conformité.

COMPÉTENCES DÉVELOPPÉES

• Conception et interprétation de modèles de scoring et de modélisation des risques.
• Exploitation des données financières pour l’analyse prédictive et la détection d’irrégularités.
• Maîtrise des indicateurs de performance et de risque fondés sur la data.
• Collaboration efficace entre experts métiers, analystes et équipes techniques.
• Adoption des meilleures pratiques internationales en gouvernance des données.

PUBLIC CIBLE

• Cadres des banques, assurances et institutions financières.
• Responsables des risques, de la conformité, de l’audit et du contrôle interne.
• Analystes financiers, data analysts et gestionnaires de portefeuille.
• Décideurs publics impliqués dans la supervision, la régulation ou la modernisation financière.
• Consultants et experts engagés dans la transformation digitale des organisations.

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