The Earnix Blog
March 15, 2026
By Earnix-Team
Bancassurance verschwindet nicht, sondern entwickelt sich weiter. Während Fintech-Unternehmen, Neobanken und Embedded Finance die Kundenerwartungen verändern, müssen Banken und Versicherer vertrauensvolle Beratungsbeziehungen, Ökosystempartnerschaften und intelligente Technologie kombinieren, um personalisiertere, digital ausgerichtete Erlebnisse zu bieten.
February 19, 2026
By Earnix-Team
Die meisten Banken und Kreditgeber können inzwischen anspruchsvolle Pricing-Systeme entwickeln. Strategisch entscheidend ist jedoch die Frage, ob sie es tun sollten. Der Grund liegt nicht in der fehlenden Kompetenz der internen Teams, sondern darin, dass Erfolg im Pricing heute von laufender Umsetzung, dauerhafter Investitionsbereitschaft und hoher Geschwindigkeit abhängt und nicht nur von der erstmaligen Bereitstellung.
October 19, 2025
By Yuval Ben Dror & Eyal Bar Natan
Discover how Earnix’s Hierarchical Level Selector intelligently merges categorical hierarchies to create cleaner, faster, and more accurate predictive models. This innovative feature helps insurers and banks simplify complex data structures, improving both model performance and explainability.
September 30, 2025
By Giovanni Oppenheim
The Canadian auto lending industry is at a crossroads. On one hand, dealer reserves remain a standard part of the market. On the other hand, rising vehicle costs, higher interest rates, and stricter regulatory expectations are putting unprecedented pressure on lenders, dealers, and borrowers alike. These combined challenges are forcing the industry to rethink long-standing practices and explore smarter, more transparent ways to balance profitability with access to credit.
September 15, 2025
By Earnix-Team
With SOC 2 Type II compliance, Earnix gives customers greater confidence in data security and operational reliability, streamlining vendor reviews and supporting regulatory requirements.
July 24, 2025
By Yuval Ben Dror
Discover how Smart Grouping revolutionizes the way insurers and banks tackle categorical features, improving model clarity and efficiency through the innovative Smart Grouping technique in Auto-GLM, leading to more interpretable and credible analytical outcomes.