L'expérience pratique et la formation théorique nous permettent de représenter correctement divers types de données hétérogènes dans des ensembles de données d'apprentissage automatique prêts à l'emploi. Nous perfectionnons l’art de l’ingénierie des fonctionnalités pour les données de séries chronologiques, les transactions financières, les informations spatio-temporelles, les modèles comportementaux et bien d’autres encore. Un modèle de notation des risques de haute qualité est l’un des facteurs clés de succès en matière de gestion des risques. Nos data scientists de niveau doctorat en apprentissage automatique peuvent former et valider correctement un modèle de notation des risques qui aura une vue complète de l'assuré.