Was vandaag eindelijk volledig BLIJVENDE door AI. Een teamgenoot liet me zien wat hij in slechts twee dagen had gebouwd met Cursor AI. 2026 zal ONGEKENDE productiviteitsgroei zien met de vooruitgang van AI. LANGE Verhaal voor perspectief. Onderwerp: Herverzekering (schokkend, ik weet het) Als makelaar in herverzekering werkten we met ZEER grote data die ongelooflijk lang duurde om te analyseren en te onderhandelen met derden. ENORME datasets van een hele verzekeringsmaatschappij (inclusief premie, claims, locatie-exposure, verliesontwikkelingsdriehoeken, prijsalgoritmen, bedrijfsprojecties, enz. - denk aan 20+ bladen van 5.000 rijen en 50+ kolommen data). We namen deze grote datasets en stuurden ze naar ons team voor catastrofemodellering. Zij zouden de exposurebestanden door geavanceerde catastrofemodellen van externe leveranciers draaien (10.000+ simulaties van een catalogus van 1.000's gesimuleerde catastrofes). Deze simulaties zouden op cloudcomputers draaien en het zou tot een week of twee duren om resultaten terug te krijgen van onze modelleringsteams. Terwijl de modelleringsresultaten werden uitgevoerd, hadden we een vloot van makelaars en analisten die op basis van Excel ervaring en exposure-analyse op de portefeuille uitvoerden. (Jaar-op-jaar ervaring veranderingen, actuarieel onderzoek naar exposure-prijzen, projecties van toekomstige prijzen, enz.) Dit proces zou ook weken duren. Als onderdeel van de ervaring en exposure-analyse zouden we de catastrofemodelleringsresultaten die we van de modelleringafdelingen ontvingen invoeren in onze eigen proprietary risicostructureringsfinanciële tool. Deze tool stelde de makelaars in staat om herverzekeringsstructuren te bedenken en de probabilistische financiële uitkomsten van verschillende herverzekeringsontwerpen te simuleren. Afhankelijk van de uitkomsten van ALLE bovenstaande analyses, zou het makelteam dan een "verkoopvoorstel" voor de verzekeringsklant opstellen om hen voor te bereiden om hun deal voor het komende exposurejaar op de markt te brengen. Nadat we de perfecte structuur en strategie hadden bedacht, moesten we het ontwerp van ons gestructureerde product aan onze klanten verkopen met empirische gegevens die we uit de enorme datasets die zij deelden, en ons diepgaande begrip van de brede marktappetieten hadden verkregen. Nadat er een definitieve structuur en strategie was besloten, zouden we het herverzekeringsprogramma breed op de markt brengen aan 100+ herverzekeringstegenpartijen. We zouden offertes aanvragen voor elke individuele gestructureerde laag die we hadden gecreëerd. (net zoals je je autoverzekering of woonverzekering zou winkelen op zoek naar de beste prijs, deden we dit x 100 voor elke klant, met geavanceerde gestructureerde financiële risikotranches.) De geïnteresseerde herverzekeringspartijen zouden verschillende vragen hebben (sommige ongelooflijk dom & tijdrovend, sommige redelijk)...