Ich war heute endlich völlig BEEINDRUCKT von AI. Ein Teamkollege zeigte mir, was er in nur zwei Tagen mit Cursor AI gebaut hat. 2026 wird ein UNGEHEURES Produktivitätswachstum mit den Fortschritten der AI erleben. LANGE Geschichte zur Perspektive. Thema: Rückversicherung (Überraschung, ich weiß) Als Broker in der Rückversicherung arbeiteten wir mit SEHR großen Daten, die unglaublich lange benötigten, um analysiert und mit Dritten verhandelt zu werden. MASSIVE Datensätze eines gesamten Versicherungsunternehmens (einschließlich Prämien, Schadensfälle, standortspezifische Exposition, Verlustentwicklungstriangeln, Preisalgorithmen, Geschäftsvorhersagen usw. - denken Sie an 20+ Blätter mit 5.000 Zeilen und 50+ Spalten an Daten). Wir nahmen diese großen Datensätze und schickten sie an unser Katastrophenmodellierungsteam. Sie würden die Expositionsdateien durch ausgeklügelte Katastrophenmodelle von Drittanbietern laufen lassen (10.000+ Simulationen eines Katalogs von 1.000 simulierten Katastrophen). Diese Simulationen liefen auf Cloud-Computern und benötigten bis zu einer Woche oder zwei, um Ergebnisse von unseren Modellierungsteams zurückzubekommen. Während die Modellierungsergebnisse liefen, hatten wir eine Flotte von Broker-Mitarbeitern und Analysten, die eine Excel-basierte Erfahrung und Expositionsanalyse des Portfolios durchführten. (Jahr für Jahr Änderungen der Erfahrungen, aktuarielle Analysen zur Expositionspreisgestaltung, Prognosen zur zukünftigen Preisgestaltung usw.) Dieser Prozess dauerte ebenfalls Wochen. Im Rahmen der Erfahrung und Expositionsanalyse würden wir die Katastrophenmodellierungsergebnisse, die wir von den Modellierungsabteilungen erhielten, in unser eigenes proprietäres Risiko-Strukturierungs-Finanztool eingeben. Dieses Tool ermöglichte es den Brokern, Rückversicherungsstrukturen zu entwerfen und die probabilistischen finanziellen Ergebnisse verschiedener Rückversicherungsdesigns zu simulieren. Je nach den Ergebnissen ALLER oben genannten Analysen würde das Broker-Team dann einen "Verkaufsantrag" für den Versicherungsclient erstellen, um ihn auf den Markt für das kommende Expositionsjahr vorzubereiten. Nachdem wir die perfekte Struktur und Strategie entworfen hatten, mussten wir das Design unseres strukturierten Produkts an unsere Kunden verkaufen, indem wir empirische Daten verwendeten, die wir aus den massiven Datensätzen, die sie geteilt hatten, und unserem tiefen Verständnis der breiten Marktbedürfnisse gewonnen hatten. Nachdem eine endgültige Struktur und Strategie beschlossen worden war, würden wir das Rückversicherungsprogramm breit an 100+ Rückversicherungspartner vermarkten. Wir würden Angebote für jede einzelne strukturierte Schicht anfordern, die wir erstellt hatten. (genau wie Sie Ihre Auto- oder Hausversicherung nach dem besten Preis suchen würden, machten wir dies x 100 für jeden Kunden, mit ausgeklügelten strukturierten finanziellen Risikotranschen.) Die interessierten Rückversicherungspartner hätten mehrere Fragen (einige unglaublich dumm und zeitaufwendig, einige anständig)...