今日はAIに完全に圧倒されました。 チームメイトがカーソルAIを使ってわずか2日で作ったものを見せてくれました。 2026年はAIの進歩により前例のない生産性向上が訪れるでしょう。 視点のために長い話です。 トピック:再保険(驚きですね) 再保険のブローカーとして働いていた私たちは、非常に大規模なデータを扱い、第三者との交渉や分析に非常に長い時間がかかりました。 保険会社全体の膨大なデータセット(保険料、請求、立地レベルのリスク、損失開発の三角形、価格アルゴリズム、ビジネス予測などを含む)です。例えば、5,000行からなる20+シートと50+列のデータなどです。 私たちはこれらの大規模なデータセットを集め、災害モデリングチームに送りました。彼らは曝露ファイルを第三者ベンダーの高度な災害モデル(10,000+シミュレーションのカタログ、数千件のシミュレーション)にかけて処理します。これらのシミュレーションはクラウドコンピュータ上で実行され、モデリングチームから結果が返ってくるまでに1〜2週間かかることがありました。 モデリング結果が進行している間、私たちはブローカー担当者やアナリストの部隊が、ポートフォリオのExcelベースの経験とエクスポージャー分析を行っていました。 (年ごとの経験の変化、エクスポージャープライシングのアクチュアリー分析、将来のプライシング予測など) このプロセスも数週間かかるだろう。 経験とエクスポージャー分析の一環として、モデリング部門から受け取ったカタストロフィーモデリングの結果を、自社独自のリスクストラクチャリングファイナンシャルツールに入力しました。このツールにより、ブローカーは再保険の構造を考案し、さまざまな再保険設計の確率的な財務結果をシミュレートすることができました。 上記のすべての分析結果に応じて、ブローカーチームは保険クライアント向けに「セールス提案書」を作成し、来年度の取引をマーケティングする準備をします。 理想的な構造と戦略を考案した後は、膨大なデータセットから得た実証データと広範な市場の需要を深く理解して、構造化製品のデザインをクライアントに売り込む必要があります。 最終的な構造と戦略が決定された後、再保険プログラムを100+の再保険カウンターパーティ向けに広くマーケティングします。 作成した各構造化レイヤーの見積もりを依頼しました。 (車や住宅の保険を最良の価格で比較検討するのと同じように、私たちはクライアント一人ひとりに対して100倍の価格を、洗練された構造化された金融リスクのトランチで行いました。) 関心のある再保険当事者はいくつかの質問をするでしょう(中には非常に愚かで時間のかかるものもあれば、まあまあの質問もあります)...