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Data scientist presso AXA

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Dietro le quinte di una compagnia assicurativa, senza statistica non funziona nulla. Lo stesso vale anche per AXA. La data scientist Nadine Golinelli ci racconta quali sono gli aspetti del suo lavoro che la affascinano in particolar modo e quali competenze sono necessarie per svolgerlo.

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    Nadine Golinelli

    Nadine lavora presso AXA da aprile 2022 nel settore Claims Analytics: analizza dati, individua le correlazioni e ottimizza i processi basati su dati relativi al trattamento dei sinistri.

Nadine, in cosa consiste il tuo lavoro di data scientist?

Studiamo in modo analitico le questioni legate alle attività operative di AXA e con l’ausilio dei dati siamo in grado di individuare correlazioni specifiche. Gli elementi così ottenuti ci permettono di ottimizzare i processi.

Quali competenze sono necessarie?

Sicuramente una capacità di pensiero analitico e un approccio lavorativo orientato alle soluzioni. Mettiamo in discussione ogni idea in modo critico per riuscire a ottenere assieme l’obiettivo migliore come team.

Ma come si diventa data scientist?

In modi anche molto diversi! Le mie colleghe e i miei colleghi provengono dai più disparati indirizzi di studio: ingegneria meccanica, statistica, biomeccanica, informatica aziendale. Dal canto mio, ho studiato scienze politiche. Già durante il corso di studio triennale (bachelor) ho avuto ben chiaro che volevo focalizzarmi sui metodi quantitativi. La laurea specialistica (master) conseguita proprio in quest’ultimo campo mi ha fornito poi l’armamentario teorico e le competenze che qui in AXA posso mettere a frutto. Il mio lavoro mi permette infatti di applicare e approfondire quotidianamente le mie conoscienze.

«Mettiamo in discussione ogni idea in modo molto critico per riuscire a ottenere assieme l’obiettivo migliore come team».

Nadine Golinelli, data scientist presso AXA

Metodi quantitativi e statistica: non è una materia piuttosto arida?

Assolutamente no! Sono stata letteralmente rapita da questo modo di pensare e lavorare. Cerchiamo di continuo di sviluppare ulteriormente i nostri use case utilizzando nuove fonti di dati e approcci modello. Inoltre gli use case basati sui dati provenienti dal mondo assicurativo sono molto vari e davvero interessanti. Sapere che con il nostro lavoro rendiamo possibili delle soluzioni per il futuro è per me una sensazione impareggiabile.

Cos’è uno use case?

Un analytics use case è un caso di applicazione concreto per il quale si utilizzano dati e tecniche di data science per risolvere un problema operativo reale.

Di quali soluzioni si può trattare?

Uno dei progetti a cui stiamo lavorando concretamente riguarda i metodi per migliorare il riconoscimento delle frodi o dei regressi. Se riusciamo ad aumentare continuamente la qualità, a guadagnarci non è soltanto AXA ma tutta la nostra clientela. Un altro aspetto che davvero apprezzo del mio lavoro è la possibilità di scoprire campi di applicazione sempre nuovi nei quali la data science può creare un valore aggiunto. Mi viene in mente ad esempio il riconoscimento basato su dati dei casi di danno totale oppure il controllo automatico dei criteri per la definizione di infortunio.

Come è strutturata Claims Analytics?

Il nostro team è composto da «quant» e da «engineer». I quant allestiscono analisi di business e dei dati, modelli statistici e valutazioni. Gli engineer si occupano poi del collegamento e dell’elaborazione dei dati e creano basi stabili ed efficienti per un progetto di data science. I confini tra le rispettive mansioni sono però fluidi. 

«Attribuiamo una grande importanza al nostro sviluppo continuo e alla possibilità di apprendere gli uni dagli altri».

Nadine Golinelli, data scientist presso AXA

Qual è il segreto del successo del vostro team? 

A riguardo mi vengono in mente tre punti:

  • Attribuiamo una grande importanza al nostro sviluppo continuo e alla possibilità di apprendere gli uni dagli altri. Che si tratti di nuovi approcci modellistici, di nuovi tool della nostra piattaforma cloud o di best practice nella programmazione delle applicazioni analitiche, promuoviamo con regolarità un confronto reciproco e ci aggiorniamo vicendevolmente sulle ultime novità.
  • Grazie all’ampio ventaglio di background da cui proveniamo e alle molteplici competenze tecniche riusciamo a mettere in campo vari punti di vista. Prima di attuare uno use case, lo esaminiamo a fondo criticamente finché è del tutto convincente. Continuiamo inoltre a lavorare di continuo anche agli use case attuali per migliorarli ulteriormente.
  • Non concepiamo il nostro ruolo solo come quello di «esecutori» delle esigenze operative del business, bensì partecipiamo in modo proattivo alle discussioni e alle decisioni quando si tratta di ulteriori sviluppi sul piano tecnico. Per farlo occorre avere autoresponsabilità, capacità di scendere a compromessi, ma anche una buona dose di caparbietà. 

Dal tuo punto di vista di collaboratrice, cosa ti piace di AXA?

Apprezzo la cultura della comunicazione positiva e aperta e la messa in discussione attiva dei nuovi approcci di soluzione e delle idee. Siamo sempre in movimento e continuiamo a evolverci. Inoltre AXA, in qualità di assicuratore operante in tutti i rami, offre una gamma vastissima di possibilità per i servizi analitici. È fondamentale restare vigili ed essere informati anche sugli sviluppi negli altri settori, in modo da poter sfruttare le sinergie e apprendere dagli altri. Questo sguardo oltre il proprio naso è molto rinfrescante e fonte di ispirazione. Inoltre apprezzo molto la flessibilità della nostra collaborazione. Come team possiamo decidere liberamente come e da dove lavorare. Se ad esempio devo lavorare con la massima concentrazione e in modo autonomo su un progetto, prediligo il lavoro da casa. Se invece lavoriamo insieme su un nuovo concetto, ci diamo appuntamento tutti in ufficio. Questo approccio ci permette di essere molto efficienti e di raggiungere prima il nostro obiettivo.

 

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