Minut vihdoin TÄYSIN HÄMMÄSTYTTI tekoäly tänään. Tiimikaveri näytti minulle, mitä hän rakensi vain kahdessa päivässä käyttäen Cursor-tekoälyä. Vuosi 2026 tuo ennennäkemätöntä tuottavuuden kasvua tekoälyn kehityksen myötä. PITKÄ tarina perspektiiviä varten. Aihe: Jälleenvakuutus (Yllätys, tiedän) Työskennellessämme välittäjänä jälleenvakuutuksessa työskentelimme erittäin suurten tietojen parissa, joiden analysointi ja neuvottelu kolmansien osapuolten kanssa kesti uskomattoman kauan. MASSIIVISET tietojoukot koko vakuutusyhtiöstä (mukaan lukien vakuutusmaksut, korvauskorvaukset, sijaintitason altistus, tappioiden kehityskolmiot, hinnoittelualgoritmit, liiketoimintaennusteet jne. – ajattele 20+ arkkia, jossa on 5 000 riviä ja 50+ saraketta dataa). Otimme nämä suuret aineistot ja lähetimme ne katastrofimallinnustiimillemme. He ajoivat altistustiedostot kehittyneisiin katastrofimalleihin kolmansilta osapuolilta (10 000+ simulaatiota tuhansien simuloitujen katastrofien luettelosta). Nämä simulaatiot toimisivat pilvitietokoneilla, ja mallinnustiimimme saattaneet tulokset saataville jopa viikon tai kaksi. Mallinnuksen tulosten ollessa käynnissä meillä oli joukko välittäjiä ja analyytikkoja, jotka tekivät Excel-pohjaista kokemusta ja altistusanalyysiä portfoliosta. (Vuosittaiset kokemuksen muutokset, aktuaarianalyysi altistushinnoista, ennusteet tulevista hinnoittelusta jne.) Tämä prosessi kestäisi myös viikkoja. Osana kokemus- ja altistusanalyysiä syöttäisimme mallinnusosastoilta saadut katastrofimallinnustulokset yrityksemme omaan riskien rakenteen rahoitustyökaluun. Tämän työkalun avulla välittäjät pystyivät kehittämään jälleenvakuutusrakenteita ja simuloimaan eri jälleenvakuutussuunnitelmien todennäköisyyspohjaisia taloudellisia lopputuloksia. Kaikkien yllä mainittujen analyysien tuloksista riippuen välitystiimi laatii vakuutusasiakkaalle "myyntiehdotuksen" valmistaakseen tätä markkinoimaan kauppaansa tulevalle altistumisvuodelle. Kun olemme keksineet täydellisen rakenteen ja strategian, meidän pitäisi myydä rakenteellisen tuotteemme suunnittelu asiakkaillemme käyttäen empiiristä dataa, jonka saimme heidän jakamistaan valtavista aineistoista, sekä syvällistä ymmärrystämme laajoista markkinahaluista. Kun lopullinen rakenne ja strategia oli päätetty, markkinoimme jälleenvakuutusohjelmaa laajasti 100+ jälleenvakuutusvastapuolelle. Pyysimme tarjouksia jokaisesta rakenteellisesta kerroksesta, jonka loimme. (Aivan kuten auto- tai kotivakuutuksesi etsiessä parasta hintaa, teimme tämän x 100 jokaiselle asiakkaalle, ja meillä on kehittyneitä rakenteellisia taloudellisia riskiryhmiä.) Kiinnostuneilla jälleenvakuutustahoilla olisi useita kysymyksiä (osa todella typeriä ja aikaa vieviä, osa ihan kohtuullisia)...