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Big data en banque et assurance
Formation
À Paris ()
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PROFORMALYS
Formation (75) Paris / En présentiel1 150 € HT -
Université Paris-Dauphine
Master (75) Paris / En présentielPrix sur demande -
Michael Smith International
Formation (75) Paris / En présentiel2 100 € HT -
Bärchen
Formation (75) Paris / En présentiel680 € TTC -
CNAM - Conservatoire National des Arts et Métiers
Formation (75) Paris / En présentielPrix sur demande -
ITIC Paris
BTS (75) Paris / En présentiel3 990 € -
Afdcc
Formation (75) Paris / En présentiel1 980 € HT
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Description
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Typologie
Formation
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Niveau
Niveau intermédiaire
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Heures de classe
14h
-
Durée
2 Jours
La réglementation de ces dernières années (loi Sapin 2, LAB AML et l’arrivée de la réglementation sur la protection des données à caractère personnel) a considérablement alourdi les devoirs et responsabilités des banques et assurances, rendant nécessaire la conciliation entre les exigences applicables en matière de connaissance client et celles relatives à la protection des données à caractère personnel.
L’établissement d’un nouveau modèle relationnel avec le client, digitalisation des services, amélioration des process de détection de fraudes… l’exploitation du big data a révolutionné le paysage de la bancassurance.
À propos de cette formation
Objectifs
Concilier les dispositions légales applicables aux données clients et les besoins commerciaux des établissements bancaires et d'assurance.
Toute personne concernée par le traitement des données personnelles.
Méthode pédagogique de la formation
Alternance d'apports théoriques, d'exercices pratiques et d'études de cas.
Notre consultant, avocat de formation, a une longue expérience des réglementations liées à la protection des données et en outre une excellente connaissance des entreprises ainsi que de tous les différents droits qui peuvent gérer ses contrats et obligations légales.
Les Avis
Les matières
- Analyse de résultats
- Protection de données
- Applicables
- Matière
- Connaissance
- Assurances
- Personnel
- Dernières
- Réglementation
- Considérablement
Le programme
- Finalités du traitement des données : éviter l’écueil du détournement de finalité des données /données recueillies à des fins marketing
- Notion de finalité déterminée, explicite et légitime
- Principe d’adéquation entre la finalité initiale et la finalité ultérieure de réutilisation : analyse in concreto et enjeux
- Obligation légale de connaissance du client (KYC) vs réglementation stricte relative à la protection des données
- Légalité de la collecte des données : information et consentement des personnes concernées
- Modalités de collecte des données (données non structurées, datalake,…)
- Prospective : empowerment et VRM (vendor relationship management)
- Légitimité du traitement : concilier profilage, utilisation d’outils d’analyse et principe de légitimité du traitement
- Consentement préalable obligatoire/intérêt légitime du responsable de traitement et atteintes aux droits et libertés fondamentaux des personnes concernées
- Profilage et garanties à déployer par le responsable du traitement
- Prospection et différenciation des régimes selon les médias de communication
- Utilisation des algorithmes prédictifs à des fins de marketing et de prospection commerciale ou de détermination de scores de risques par les établissements de bancassurance
- Proportionnalité
- Principe de minimisation des données
- Limitation des durées de conservation : délais, politique de conservation, d’archivage et de purge des données, aménagements spécifiques, etc
- Destinataires des données : politique d’habilitations, secret professionnel et secret des affaires, etc.
- Données de santé collectées par les objets connectés et leur traitement par les établissements de bancassurance
- Sécurité/Obligation générale de sécurité et de confidentialité
- Contractualisation des relations entre les acteurs du traitement de données
- Opportunité d’une analyse d’impact
- Formalités/Déclaration/autorisation CNIL
- Registre des traitements/Consultation de l’autorité de contrôle et de protection des données à caractère personnel
- L’accountability et la privacy by design
- L'origine des données : le recours à des fichiers tiers
- Les précautions contractuelles à mettre en place
Big data en banque et assurance
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