J'ai enfin été complètement ÉBLOUI par l'IA aujourd'hui. Un coéquipier m'a montré ce qu'il a construit en seulement deux jours en utilisant Cursor AI. 2026 va connaître une croissance de productivité SANS PRÉCÉDENT avec les avancées de l'IA. HISTOIRE LONGUE pour donner du contexte. Sujet : Réassurance (Choc, je sais) Travaillant en tant que courtier en réassurance, nous avons travaillé avec des données TRÈS volumineuses qui prenaient un temps incroyablement long à analyser et à négocier avec des tiers. DES ensembles de données MASSIFS d'une compagnie d'assurance entière (y compris les primes, les sinistres, l'exposition au niveau des localisations, les triangles de développement des pertes, les algorithmes de tarification, les projections commerciales, etc. - pensez à 20+ feuilles de 5 000 lignes et 50+ colonnes de données). Nous avons pris ces grands ensembles de données et les avons envoyés à notre équipe de modélisation des catastrophes. Ils faisaient passer les fichiers d'exposition à travers des modèles de catastrophe sophistiqués de fournisseurs tiers (plus de 10 000 simulations d'un catalogue de milliers de catastrophes simulées). Ces simulations se déroulaient sur des ordinateurs cloud et prenaient jusqu'à une ou deux semaines pour obtenir des résultats de nos équipes de modélisation. Pendant que les résultats de modélisation étaient en cours, nous avions une flotte d'employés de courtage et d'analystes effectuant des analyses d'expérience et d'exposition basées sur Excel sur le portefeuille. (Changements d'expérience d'année en année, analyse actuarielle sur la tarification de l'exposition, projections sur la tarification future, etc.) Ce processus prenait également des semaines. Dans le cadre de l'analyse d'expérience et d'exposition, nous intégrions les résultats de modélisation des catastrophes reçus des départements de modélisation dans notre propre outil financier de structuration des risques propriétaire. Cet outil permettait aux courtiers d'imaginer des structures de réassurance et de simuler les résultats financiers probabilistes de différents designs de réassurance. En fonction des résultats de TOUTES les analyses ci-dessus, l'équipe de courtage créait alors une "proposition de vente" pour le client assureur afin de les préparer à commercialiser leur offre pour l'année d'exposition à venir. Après avoir imaginé la structure et la stratégie parfaites, nous devions vendre le design de notre produit structuré à nos clients en utilisant des données empiriques que nous avions tirées des ensembles de données massifs qu'ils avaient partagés, et notre compréhension approfondie des appétits du marché large. Après qu'une structure et une stratégie finales aient été décidées, nous commercialisions le programme de réassurance largement à plus de 100 contreparties de réassurance. Nous demandions des devis sur chaque couche structurée individuelle que nous avions créée. (tout comme vous feriez pour votre assurance automobile ou habitation en cherchant le meilleur prix, nous faisions cela x 100 pour chaque client, avec des tranches de risque financier structuré sophistiquées.) Les parties intéressées par la réassurance avaient plusieurs questions (certaines incroyablement stupides et chronophages, d'autres correctes) Notre équipe gérait toutes les demandes par email (une quantité d'emails épuisante). Une fois que nous avions tout le matériel cité, nous faisions passer les termes du marché à travers nos outils propriétaires pour aider avec la structure de placement finale et la recommandation de tarification et la stratégie de négociation. et la recommandation de tarification. Chaque placement de réassurance de A à Z prenait environ 6 mois ou plus, et l'analyse nécessitait la majeure partie du temps et des efforts. LE PROCESSUS ÉTAIT EXCRUCIANTEMENT LONG. Alors POURQUOI en parle-t-on ? Les capacités que j'ai observées aujourd'hui ont la capacité d'éviscérer plus de 50 % de la main-d'œuvre en réassurance et de réduire le délai de placement de plus de 80 % Effectivement une augmentation de 90 % de l'efficacité de la main-d'œuvre, dans un emploi de bureau. COMMENT ? 1. Le modèle de structuration des risques "propriétaire" (logiciel) que notre entreprise entière utilisait a pris plus d'une décennie à construire, et il y a une poignée d'employés travaillant presque à temps plein à maintenir et à améliorer l'outil. Supposons 5 employés travaillant à temps plein pendant une décennie, dans des emplois bien rémunérés. Probablement plus de 20 millions de dollars de temps, de développement web au cours de la dernière décennie pour UN SEUL outil. Aujourd'hui, j'ai vu Cursor créer un meilleur produit de plateforme de simulation de Monte Carlo que celui que j'ai utilisé en travaillant dans la réassurance. Cela a pris à un employé 2 heures. 2. Modélisation des catastrophes. Nous avions une équipe entière de modélisateurs de catastrophes. Plus de 15 employés dans l'organisation. Leur travail consistait à interagir avec le logiciel de modélisation et à fournir des graphiques interprétatifs des données et des résultats du logiciel. Chacun de leurs emplois pourrait être supprimé. Plus de 15 employés, probablement autour de 3 à 5 millions de dollars de dépenses annuelles. Les modèles de catastrophe des fournisseurs tiers pourraient probablement être dupliqués en quelques semaines, en utilisant un mélange de données publiques et privées, pour moins de 100 000 dollars (tousse tousse $VRSK (capitalisation boursière de 31 milliards de dollars, ratio p/b de 81x, ratio P/E de 33x)) les insights / graphiques et diagrammes peuvent être créés et analysés en moins de 10 minutes. Les agents peuvent interagir avec des logiciels cloud et effectuer des tâches routinières, comme extraire des données et initier une simulation dans un logiciel tiers. 3. Courtage. Les rôles d'analystes, presque obsolètes. Toutes les données peuvent être consommées, analysées, comparées d'année en année, projetées, etc. avec un seul opérateur, et TOUS les résultats probablement opérables en une seule journée. Y compris toute la RÉFLEXION associée à la génération d'une stratégie de mise sur le marché et même fournir des matériaux de marketing et de vente suggérés. Les agents peuvent créer des brouillons d'emails pour les marchés Les agents peuvent rédiger des réponses aux questions etc. ~50 % de notre main-d'œuvre était composée de courtiers. La moitié d'entre eux est presque instantanément redondante. En gros, l'ENTIER du modèle commercial est DISRUPTÉ, ainsi que les entreprises avec lesquelles nous étions historiquement partenaires. Ventes, Analytique, Gestion des fournisseurs, Architecture de l'entreprise, Organigramme, Gestion des ressources humaines, prestations à payer, T&E, R&D, etc. Les coûts des logiciels tomberont à zéro, les marges continueront à être compressées. Le travail analytique de bureau peut être effectué en quelques minutes. Les équipes de développement web dédiées sont beaucoup moins nécessaires (n'importe quel employé peut théoriquement être un développeur web de bas niveau). Des entreprises de plusieurs milliards de dollars seront construites avec des ÉQUIPES TRÈS PETITES profitant de ces outils avant tout le monde. Tout le monde pensait que l'IA allait d'abord s'attaquer aux travailleurs de la classe ouvrière, mais la réalité est que la plupart des "compétences" ou "expertise" des travailleurs de la classe moyenne sont désormais à la portée de TOUS. L'écart de connaissances est éviscéré. L'avancement de l'IA est comme avoir une calculatrice pour les mathématiques quotidiennes. Vos professeurs de mathématiques disaient toujours "vous devez apprendre cela de manière difficile sans calculatrice", même si dans chaque scénario réel, j'ai une calculatrice à portée de main sur mon téléphone. L'IA est à l'intelligence ce que la calculatrice est aux mathématiques. C'est juste précoce. Le monde va avoir l'air tellement différent dans 5 et 10 ans. Je suis encore abasourdi. Les effets de 2ème et 3ème degré sont si vastes. Le risque est mal évalué, À L'ÉCHELLE MONDIALE. Je suis très reconnaissant pour Bitcoin en ce moment.

$STRC Clôture du Jour 2 Terminé avec un volume de 80,6 M$ > 100$ 33 % du volume = 26,5 M$ Estimation sur 2 jours ATM @ 33 % = 51,8 M$ BRRRRRR C'est le signal.

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