Byłem dzisiaj na spotkaniu, gdzie rozmawialiśmy o kapitale Bitcoin. Miałem BITCOINERA, który kłócił się ze mną na temat wyceny kapitału, powołując się na model zdyskontowanych przepływów pieniężnych (DCF). Model DCF został sformalizowany w książce Johna Williamsa z 1938 roku, Teoria wartości inwestycyjnej. Modele są zepsute. Jesteśmy na bardzo wczesnym etapie.

Każdego dnia, gdy $STRC handluje po $100, $STRF powinien teoretycznie handlować coraz wyżej, gdyż jest coraz głębiej w strukturze kapitałowej. Oczywiście, chyba że również jest emitowany w tym samym czasie… 🧐 @hillery_dan

Dziś byłem całkowicie ZASKOCZONY przez AI. Kolega pokazał mi, co zbudował w zaledwie dwa dni, używając Cursor AI. Rok 2026 przyniesie NIEPOWTARZALNY wzrost wydajności dzięki postępom w AI. DŁUGA historia dla kontekstu. Temat: Reasekuracja (szok, wiem) Pracując jako broker w reasekuracji, mieliśmy do czynienia z BARDZO dużymi danymi, które zajmowały niesamowicie dużo czasu na analizę i negocjacje z stronami trzecimi. MASSYWNE zbiory danych całej firmy ubezpieczeniowej (w tym składki, roszczenia, ekspozycja na poziomie lokalizacji, trójkąty rozwoju strat, algorytmy cenowe, prognozy biznesowe itp. - pomyśl o 20+ arkuszach z 5000 wierszy i 50+ kolumnami danych). Wzięliśmy te duże zbiory danych i wysłaliśmy je do naszego zespołu modelowania katastrof. Oni uruchamiali pliki ekspozycji przez zaawansowane modele katastrof od dostawców zewnętrznych (10 000+ symulacji katalogu tysięcy symulowanych katastrof). Te symulacje działały na komputerach w chmurze i zajmowały od tygodnia do dwóch, aby uzyskać wyniki od naszych zespołów modelujących. Podczas gdy wyniki modelowania były przetwarzane, mieliśmy flotę pracowników brokerskich i analityków prowadzących analizy doświadczeń i ekspozycji w Excelu na portfelu. (Zmiany doświadczeń rok do roku, analizy aktuarialne dotyczące cen ekspozycji, prognozy przyszłych cen itp.) Ten proces również zajmował tygodnie. W ramach analizy doświadczeń i ekspozycji wprowadzaliśmy wyniki modelowania katastrof otrzymane od działów modelowania do naszego własnego, opatentowanego narzędzia finansowego do strukturyzacji ryzyka. To narzędzie pozwalało brokerom wymyślać struktury reasekuracyjne i symulować probabilistyczne wyniki finansowe różnych projektów reasekuracyjnych. W zależności od wyników WSZYSTKICH powyższych analiz, zespół brokerski tworzył "propozycję sprzedaży" dla klienta ubezpieczeniowego, aby przygotować ich do wprowadzenia oferty na nadchodzący rok ekspozycji. Po wymyśleniu idealnej struktury i strategii, musieliśmy sprzedać projekt naszego produktu strukturalnego naszym klientom, korzystając z danych empirycznych, które uzyskaliśmy z ogromnych zbiorów danych, które nam udostępnili, oraz naszej głębokiej wiedzy o szerokich apetytach rynkowych. Po podjęciu ostatecznej decyzji dotyczącej struktury i strategii, szeroko promowaliśmy program reasekuracyjny do ponad 100 kontrahentów reasekuracyjnych. Proszono o oferty na każdą indywidualną warstwę strukturalną, którą stworzyliśmy. (tak jak szukasz najlepszej ceny na ubezpieczenie samochodu lub domu, robiliśmy to x 100 dla każdego klienta, z zaawansowanymi strukturalnymi tranżami ryzyka finansowego.) Zainteresowane strony reasekuracyjne miały wiele pytań (niektóre niesamowicie głupie i czasochłonne, niektóre sensowne) Nasz zespół zajmował się wszystkimi zapytaniami za pośrednictwem e-maila (ogromne ilości e-maili). Gdy mieliśmy już wszystkie materiały z ofertami, uruchamialiśmy warunki rynkowe ponownie przez nasze opatentowane narzędzia, aby pomóc w ostatecznej strukturze umiejscowienia i strategii negocjacyjnej oraz rekomendacji cenowej. Każde umiejscowienie reasekuracyjne od początku do końca zajmowało około 6+ miesięcy, a analiza wymagała większości czasu i wysiłku. PROCES BYŁ NIEZNOŚNIE DŁUGI. Dlaczego o tym wspominam? Możliwości, które dzisiaj zaobserwowałem, mają potencjał do zlikwidowania 50%+ siły roboczej w reasekuracji i skrócenia czasu umiejscowienia o 80%+ Efektywnie 90% wzrost wydajności siły roboczej w pracy biurowej. JAK? 1. Opatentowany model strukturyzacji ryzyka (oprogramowanie), z którego korzystała cała nasza firma, budowano przez ponad dekadę, a w jego utrzymaniu i ulepszaniu pracuje garstka pracowników na pełen etat. Załóżmy 5 pracowników pracujących na pełen etat przez dekadę, w wysoko opłacanych zawodach. Prawdopodobnie wartość czasu wynosząca ponad 20 milionów dolarów, rozwój sieci w ciągu ostatniej dekady dla JEDNEGO narzędzia. Dziś byłem świadkiem, jak Cursor stworzył lepszą platformę symulacji Monte Carlo niż ta, z której korzystałem podczas pracy w reasekuracji. Zajęło to jednemu pracownikowi 2 godziny. 2. Modelowanie katastrof. Mieliśmy cały zespół modelujących katastrofy. Ponad 15 pracowników w całej organizacji. Ich zadaniem było interfejsowanie z oprogramowaniem modelującym i dostarczanie interpretacyjnych wykresów danych i wyników z oprogramowania. Każda z ich prac mogłaby zostać zlikwidowana. Ponad 15 pracowników, prawdopodobnie wydatki roczne wynoszące około 3-5 milionów dolarów. Modele katastrof dostawców zewnętrznych mogłyby prawdopodobnie zostać powielone w ciągu kilku tygodni, korzystając z mieszanki danych publicznych i prywatnych, za mniej niż 100 000 dolarów (kaszel kaszel $VRSK (31 miliardów dolarów kapitalizacji rynkowej, 81x wskaźnik p/b, 33x wskaźnik P/E)) Wnioski / wykresy i grafiki mogą być tworzone i analizowane w mniej niż 10 minut. Agenci mogą interagować z oprogramowaniem w chmurze i wykonywać rutynowe zadania, takie jak zbieranie danych i inicjowanie symulacji w oprogramowaniu dostawcy zewnętrznego. 3. Brokerstwo. Role analityków, niemalże nieaktualne. Wszystkie dane mogą być konsumowane, analizowane, porównywane rok do roku, prognozowane itp. przez jednego operatora, a WSZYSTKIE wyniki prawdopodobnie operacyjne w ciągu jednego dnia. W tym wszystkie MYŚLENIE związane z generowaniem strategii wprowadzenia na rynek i nawet dostarczanie sugerowanych materiałów marketingowych i sprzedażowych. Agenci mogą tworzyć robocze e-maile do rynków Agenci mogą szkicować odpowiedzi na pytania itd. ~50% naszej siły roboczej stanowili brokerzy. Połowa z nich jest niemal natychmiast zbędna. W zasadzie, CAŁY model biznesowy jest ZAKŁÓCONY, wraz z firmami, z którymi historycznie współpracowaliśmy. Sprzedaż, analityka, zarządzanie dostawcami, architektura firmy, struktura organizacyjna, zarządzanie HR, świadczenia do wypłaty, T&E, R&D itp. Koszty oprogramowania spadną do zera, marże będą nadal się kurczyć. Praca analityczna w białych kołnierzykach może być wykonywana w ciągu minut. Zespoły dedykowane do rozwoju sieci są znacznie mniej potrzebne (teoretycznie każdy pracownik może być niskopoziomowym programistą sieciowym). Wielomiliardowe firmy będą budowane z BARDZO MAŁYMI zespołami, które skorzystają z tych narzędzi przed wszystkimi innymi. Wszyscy myśleli, że AI najpierw zaatakuje pracowników fizycznych, ale rzeczywistość jest taka, że większość "umiejętności" lub "ekspertyzy" pracowników biurowych jest teraz dostępna na wyciągnięcie ręki KAŻDEGO. Luka wiedzy zniknęła. Postęp AI jest jak posiadanie kalkulatora do codziennej matematyki. Twoi nauczyciele matematyki zawsze mówili: "musisz nauczyć się tego w trudny sposób bez kalkulatora", mimo że w każdej rzeczywistej sytuacji mam kalkulator na wyciągnięcie ręki w telefonie. AI jest dla inteligencji tym, czym kalkulator jest dla matematyki. To dopiero początek. Świat będzie wyglądał zupełnie inaczej za 5 i 10 lat. Wciąż jestem oszołomiony. Drugorzędne i trzeciorzędne skutki są tak ogromne. Ryzyko jest źle wyceniane, GLOBALNIE. Jestem bardzo wdzięczny za Bitcoin w tej chwili.