Blev äntligen helt BORTBLÅST av AI idag. En lagkamrat visade mig vad han byggt på bara två dagar med hjälp av Cursor AI. 2026 kommer att se en ALDRIG tidigare skådad produktivitetstillväxt med AI:s framsteg. LÅNG historia för perspektiv. Ämne: Återförsäkring (Chock, jag vet) Som mäklare inom återförsäkring arbetade vi med VÄLDIGT stor data som tog otroligt lång tid att analysera och förhandla med tredje part. ENORMA datamängder för ett helt försäkringsbolag (inklusive premier, skadeersättningar, exponering på platsnivå, förlustutvecklingstrianglar, prissättningsalgoritmer, affärsprognoser osv – tänk 20+ blad med 5 000 rader och 50+ kolumner data). Vi tog dessa stora datamängder och skickade dem till vårt katastrofmodelleringsteam. De körde exponeringsfilerna genom sofistikerade katastrofmodeller från tredjepartsleverantörer (10 000+ simuleringar av en katalog med tusentals simulerade katastrofer). Dessa simuleringar kördes på molndatorer och tog upp till en eller två veckor att få tillbaka resultaten från våra modelleringsteam. Medan modelleringsresultaten pågick hade vi en flotta av mäklaranställda och analytiker som körde excel-baserad erfarenhets- och exponeringsanalys på portföljen. (Erfarenhetsförändringar år för år, aktuarieanalys av exponeringsprissättning, prognoser för framtida prissättning med mera) Denna process skulle också ta veckor. Som en del av erfarenhets- och exponeringsanalysen skulle vi mata in katastrofmodelleringsresultaten från modelleringsavdelningarna i vårt eget proprietära riskstrukturerande finansiella verktyg. Detta verktyg gjorde det möjligt för mäklarna att hitta på återförsäkringsstrukturer och simulera de sannolikhetsmässiga finansiella resultaten av olika återförsäkringsdesigner. Beroende på resultaten av ALL analys ovan skulle mäklarteamet sedan skapa ett "försäljningsförslag" till försäkringskunden för att förbereda dem för att marknadsföra sin affär inför det kommande exponeringsåret. När vi har kommit på den perfekta strukturen och strategin måste vi sälja designen av vår strukturerade produkt till våra kunder med hjälp av empiriska data som vi samlat från de enorma datamängder de delade, och vår djupa förståelse för marknadens breda efterfrågan. Efter att en slutgiltig struktur och strategi hade bestämts, skulle vi marknadsföra återförsäkringsprogrammet brett till 100+ återförsäkringsmotparter. Vi bad om offerter på varje enskilt strukturerat lager vi skapade. (precis som du jämför din bil- eller hemförsäkring för att hitta bästa pris, gjorde vi detta 100 gånger per kund, med sofistikerade strukturerade finansiella riskintervaller.) De intresserade återförsäkringsparterna skulle ha flera frågor (vissa otroligt dumma och tidskrävande, andra hyfsade)...