Modell-zu-Tarifstruktur-Destillation: Wie aus komplexen ML-Modellen einfache Tabellen werden

June 25, 2026

By Yuval Ben Dror & Yitzhak Yahalom

Erfahren Sie, wie Versicherer mit Modell-zu-Tarifstruktur-Destillation komplexe Machine-Learning-Modelle in transparente, produktionsreife Rating-Strukturen umwandeln, und dabei die prädiktive Performance erhalten und gleichzeitig Governance-, operative und Regulierungsanforderungen erfüllen.

Colorful Cubes And Puzzle Piece

April 28, 2026

By Yuval Ben Dror

Erfahren Sie, wie ein auf KPI ausgerichtetes Datenmonitoring Versicherern und Banken hilft, statistisches Rauschen von echten Geschäftsrisiken zu unterscheiden, indem Datendrift unmittelbar mit Kennzahlen wie Schadenquote, Conversion und Profitabilität verknüpft wird.

A Man in White Long Sleeves Looking at the Screen

October 27, 2025

By Earnix-Team

Amid rising costs and fierce competition, insurers must harness advanced analytics and dynamic pricing to achieve sustainable profitability in 2025 and beyond.

Wooden Blocks Men Stack on Top of Each Other Making a Pyramid

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.

Elevate Data: So wird aus der Datenkomplexität von heute der Wettbewerbsvorteil von morgen

September 18, 2025

By Noga Aloni

Earnix stellt Elevate Data vor: eine skalierbare Grundlage mit integrierter Data Governance für das wachsende Volumen, die zunehmende Vielfalt und Geschwindigkeit von Versicherungsdaten. Die Lösung vereinfacht Zugriff und Governance, sodass Versicherer Risiken reduzieren, Modellgenauigkeit sichern und Business und Analytics schnell aufeinander abstimmen können.

One Black Chess Piece Separated From Red Pawn Chess Pieces

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.