Voyez ce que l’analyse avancée peut faire pour vous
Nos équipes Analyse avancée se servent des technologies de pointe pour appliquer la modélisation prédictive et l’apprentissage automatique à une quantité gigantesque de données afin d’offrir une valeur ajoutée à votre entreprise.
L’analyse est en train de changer le monde. Professionnels des données, il est temps de prendre votre place au soleil.
Ce qui nous distingue
Notre travail
Analyse des talents
La rétention des meilleurs talents est cruciale pour toute organisation qui se respecte. Les équipes d’analyse avancée développent des modèles prédictifs et d’apprentissage automatique afin de cerner les principaux facteurs d’attrition, ce qui permet aux dirigeants de prendre de meilleures décisions quant à leur effectif.
Analyse numérique
Le domaine de l’assurance subit une grande transformation numérique dans toutes les sphères afin de mieux axer ses services sur le client. L’équipe Analyse avancée déploie des cadres de mesure d’analyse numérique, de création de rapports et d’optimisation pour appuyer les efforts de croissance numérique. Avec l’analyse avancée, Manuvie sera en mesure d’évaluer le rendement du marketing, de faciliter les interactions et la personnalisation numériques basées sur les données, ainsi que d’ouvrir de nouvelles voies de données qui amélioreront notre compréhension de la clientèle.
Tarification modernisée
La souscription d’un produit d’assurance peut être un processus long et accaparant. Dans le but d’améliorer notre expérience client, l’équipe Analyse avancée a mis au point un modèle de tarification prédictif qui réduit considérablement le temps requis pour effectuer la tarification d’une police d’assurance. Par exemple, l’algorithme permet de prédire si le souscripteur est fumeur ou non, ce qui élimine le besoin de procéder à des examens médicaux.
Prévention de la fraude
Étant donné le nombre faramineux de demandes demande de règlement traité chaque jour, il peut s’avérer très difficile de repérer les demandes frauduleuses. Le processus qui est actuellement utilisé dans bon nombre d’organisations est très laborieux. Il s’agit d’une occasion pour nos équipes Analyse avancée de venir en aide au service des règlements en mettant au point des modèles de détection de la fraude s’appuyant sur l’apprentissage automatique supervisé et des techniques de détection des anomalies.
Communiquez avec nos gestionnaires en Analyse avancée
Cindy Forbes
Chef, Analyse
Manuvie
Laura Cao
Chef, Analyse
Division Asie
Eugene Wen
Vice-président, Analyse avancée
Fonctions communes
Dave Keirstead
Vice-président adjoint, Analyse avancée et opérationnelle
Division canadienne
Lynda Adend
Vice-présidente, Analyse de données
JH Retirement Plan Services
Michal Levitzky
Directrice principale, Analyse avancée
Service d’audit
Ben Schwartz
Vice-président adjoint, Analyse avancée et opérationnelle
Division des placements
Robi Krempus
Vice-président adjoint et chef, Analyse – Marketing et gestion de données
John Hancock Investment Management
Notre équipe
Directeur principal
William Liao
Je suis directeur principal de l’équipe Analyse avancée en Asie, qui est basée à Hong Kong. Au cours de la dernière année, cette nouvelle équipe régionale a multiplié les efforts pour remplir son mandat de jouer un rôle prépondérant dans la prestation de solutions d’analyse dans l’ensemble de la chaîne de valeur. Elle transforme des données complexes en renseignements utiles en procédant à des analyses quantitatives approfondies. L’équipe s’affaire aussi à découvrir les habitudes d’achat des clients pour pouvoir recommander au personnel des ventes de bonnes offres pour les clients. Pour améliorer la prise de décisions, elle conçoit des modèles prédictifs qui déterminent la probabilité que certains événements surviennent au cours du cycle de vie d’un client, par exemple les probabilités d’achat ou de déchéance. L’un des modèles prédictifs que nous avons développés pour le Japon a servi pour le ciblage de la campagne publicitaire d’une agence locale. Les prédictions fournies par le modèle ont permis de générer un fort rendement potentiel, et la campagne a doublé sa prime annuelle équivalente par client potentiel moyenne.
L’équipe d’analyse régionale en Asie est de taille modeste. Ses membres sont des professionnels de l’analyse chevronnés possédant des forces et des expertises uniques. C'est très rafraîchissant de travailler dans un environnement avec un si bon esprit d’équipe, où nous pouvons apprendre les uns des autres et s’entraider. Manuvie mène ses activités dans 12 pays d’Asie. Il y a aussi une grande diversité au sein de l’équipe régionale, au niveau des gens, des cultures et des compétences. À mon avis, c’est un des grands avantages de ce travail.
Directeur principal
William Liao
Je suis directeur principal de l’équipe Analyse avancée en Asie, qui est basée à Hong Kong. Au cours de la dernière année, cette nouvelle équipe régionale a multiplié les efforts pour remplir son mandat de jouer un rôle prépondérant dans la prestation de solutions d’analyse dans l’ensemble de la chaîne de valeur. Elle transforme des données complexes en renseignements utiles en procédant à des analyses quantitatives approfondies. L’équipe s’affaire aussi à découvrir les habitudes d’achat des clients pour pouvoir recommander au personnel des ventes de bonnes offres pour les clients. Pour améliorer la prise de décisions, elle conçoit des modèles prédictifs qui déterminent la probabilité que certains événements surviennent au cours du cycle de vie d’un client, par exemple les probabilités d’achat ou de déchéance. L’un des modèles prédictifs que nous avons développés pour le Japon a servi pour le ciblage de la campagne publicitaire d’une agence locale. Les prédictions fournies par le modèle ont permis de générer un fort rendement potentiel, et la campagne a doublé sa prime annuelle équivalente par client potentiel moyenne.
L’équipe d’analyse régionale en Asie est de taille modeste. Ses membres sont des professionnels de l’analyse chevronnés possédant des forces et des expertises uniques. C'est très rafraîchissant de travailler dans un environnement avec un si bon esprit d’équipe, où nous pouvons apprendre les uns des autres et s’entraider. Manuvie mène ses activités dans 12 pays d’Asie. Il y a aussi une grande diversité au sein de l’équipe régionale, au niveau des gens, des cultures et des compétences. À mon avis, c’est un des grands avantages de ce travail.
Scientifique de données
Daniel Re
Je suis un scientifique de données dans l’équipe Analyse avancée de la Division des placements. Je passe le plus clair de mon temps avec des clients de la Division des placements pour tenter de comprendre comment les analyses novatrices peuvent être bénéfiques à leur entreprise. Ensuite, je recueille et prépare leurs données aux fins d’analyse. Lorsque les données sont prêtes, j’exécute les analyses nécessaires pour régler les problèmes des clients, puis je les aide à intégrer les changements nécessaires pour qu’ils en tirent une certaine valeur. Par exemple, j’ai collaboré avec nos équipes Exploitation commerciale pour produire des algorithmes d’apprentissage automatique qui peuvent déterminer les types de transactions qui ont le potentiel d’échouer ou d’être annulées en raison d’erreurs, ce qui permet aux équipes de réaffecter des ressources pour éviter d’éventuels problèmes.
Les outils que j’utilise dépendent du type de données que j’examine. Il peut s’agir de feuilles de calcul Excel, de données d’investissement à grande échelle obtenues de fournisseurs et stockées sur des serveurs SQL, ou encore de données stockées dans notre nouveau lac de données Hadoop. J’aide nos clients à visualiser leurs données au moyen d’outils de veille stratégique comme Power BI, et j’utilise R et Python pour les statistiques et la modélisation. C'est ce que je préfère de mon travail au sein de l’équipe Analyse avancée à Manuvie : nous avons l’occasion d’utiliser toutes sortes de technologies et techniques statistiques pour appliquer des solutions novatrices et pratiques à des problèmes réels. Grâce à nos technologies, à nos statistiques et à notre compréhension de l’industrie, nous avons un impact unique sur une industrie et une entreprise qui existent depuis plus de 150 ans.
Ingénieur de données
Sabyasachi Mukherjee
Je m’appelle Sabya et je suis un ingénieur de données dans l’équipe Analyse avancée, Division canadienne. Dans une journée typique, je collabore avec des équipes commerciales dans l’ensemble de la Division canadienne afin de comprendre les exigences des projets en matière de données analytiques. Après cela, je transforme les données dans un format qui permet leur exploration ou la modélisation d’analyses prédictives. Normalement, j’utilise toute une panoplie d’outils, y compris des outils de gestion comme SQL, des outils libres comme Python, R, et Git, et des outils de modélisation comme SPSS. J’ai tout récemment réalisé quelques projets fort intéressants qui portaient sur la prédiction des demandes de règlement frauduleuses au moyen de divers outils libres et la combinaison des données avec l’API Google Maps.
Ce que je préfère de travailler au sein de l’équipe Analyse avancée, c'est d’avoir l’occasion de collaborer avec des gens brillants dans certains des secteurs technologiques les plus intéressants. Par exemple, la reconnaissance d’images, l’analyse des sentiments et l’optimisation de la gestion de patrimoine.
Offres d’emploi
Nous sommes toujours à la recherche d’individus talentueux pour nos équipes Analyse avancée dans le monde entier (Canada, États-Unis et Asie). Voici une liste des emplois actuellement offerts :
Voulez-vous nous aider à façonner l’avenir de l’analyse à Manuvie?
Grâce à notre programme de 24 mois à temps plein en science des données et en ingénierie de données pour les finissants, vous acquerrez une expérience inestimable en analyse complexe et multidimensionnelle dans une institution financière internationale. Pour en savoir plus au sujet du programme rotatif et des responsabilités associées au poste, cliquez sur l’annonce ci-dessous.
Advanced Analytics Development Program
Pour en savoir plus sur l’analyse avancée à Manuvie, consultez notre page LinkedIn.
