The Earnix Blog
November 18, 2024
By Earnix-Team
The Earnix 2024 Industry Trends report reveals an industry at a crossroads: while insurers are eager to harness AI’s transformative potential, adoption lags behind ambition.
November 4, 2024
By Earnix-Team
Earnix ist stolz darauf, die Veröffentlichung seines dritten jährlichen Berichts über die Versicherungsbranche, den Earnix 2024 Industry Trends Report, bekannt geben zu können. Der diesjährige Bericht präsentiert diese Ergebnisse und die wichtigsten Erkenntnisse in fünf verschiedenen Kategorien: Modernisierung von Betriebsabläufen, künstliche Intelligenz und Analytics, Underwriting, Einhaltung regulatorischer Vorgaben sowie Zusammenarbeit und Innovation.
October 22, 2024
By Earnix-Team
Modern pricing and rating solutions offer a wide range of advanced features and functionality that empower insurers to optimize pricing strategies with precision. From dynamic pricing to predictive analytics, today’s solutions provide leading carriers the tools they need for turning real-time insights into a new competitive advantage.
August 14, 2024
By Earnix-Team
Pricing intelligence solutions, powered by artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), are transforming insurance, enabling carriers to make smarter, data-driven pricing decisions in real-time to stay competitive and maximize profitability.
July 15, 2024
By Earnix-Team
KI revolutioniert die Versicherungsbranche durch die Verbesserung von Underwriting, Schadensabwicklung, Kundenservice und Produktentwicklung. KI hat sich bereits bewährt bei der Automatisierung manueller Aufgaben, der Verbesserung von Risikobewertungsverfahren, der Erkennung von Betrug, der Personalisierung von Kundeninteraktionen und der Ermöglichung von prädiktivem Pricing.
June 26, 2024
By Aakash Shirodkar
The use of synthetic data has expanded greatly the options in the world of analytics and data science, and has found traction in many corners of the insurance industry. It has yet to find wide usage in specialty markets. In these markets, failure to take full advantage of synthetic data runs the risk of suboptimal decisions and the resulting negative impacts to profitability.