Ble endelig fullstendig BLÅST BORT av AI i dag. En lagkamerat viste meg hva han bygde på bare to dager ved hjelp av Cursor AI. 2026 vil se en enestående produktivitetsvekst med fremskritt innen KI. LANG historie for perspektiv. Tema: Reforsikring (Overraskelse, jeg vet) Som megler innen reassuranse jobbet vi med VELDIG store data som tok utrolig lang tid å analysere og forhandle med tredjeparter. ENORME datasett for et helt forsikringsselskap (inkludert premie, krav, eksponering på lokasjonsnivå, tapsutviklingstriangeler, prisingsalgoritmer, forretningsprognoser osv. – tenk 20+ ark med 5 000 rader og 50+ kolonner med data). Vi tok disse store datasettene og sendte dem til vårt katastrofemodelleringsteam. De kjørte eksponeringsfilene gjennom sofistikerte katastrofemodeller fra tredjepartsleverandører (10 000+ simuleringer av en katalog med tusenvis av simulerte katastrofer). Disse simuleringene kjørte på skybaserte datamaskiner, og det tok opptil en til to uker å få resultater tilbake fra modelleringsteamene våre. Mens modelleringsresultatene pågikk, hadde vi en flåte av megleransatte og analytikere som kjørte Excel-baserte erfarings- og eksponeringsanalyser på porteføljen. (Endringer i erfaring fra år til år, aktuaranalyse av eksponeringspriser, prognoser for fremtidige priser, osv.) Denne prosessen ville også ta uker. Som en del av erfarings- og eksponeringsanalysen vil vi legge inn katastrofemodelleringsresultatene mottatt fra modelleringsavdelingene i vårt eget proprietære risikostruktureringsverktøy. Dette verktøyet gjorde det mulig for meglerne å finne på reassuransestrukturer og simulere de sannsynlighetsbaserte finansielle utfallene av ulike reassuransedesign. Avhengig av resultatene av ALL analysen ovenfor, vil meglerteamet deretter lage et «salgsforslag» for forsikringskunden for å forberede dem på å markedsføre avtalen for det kommende eksponeringsåret. Etter at vi har funnet den perfekte strukturen og strategien, må vi selge designet av vårt strukturerte produkt til kundene våre ved å bruke empiriske data vi har hentet fra de enorme datasettene de delte, og vår dype forståelse av markedets brede appetitt. Etter at en endelig struktur og strategi var bestemt, ville vi markedsføre reassuranseprogrammet bredt til 100+ reassuransemotparter. Vi ba om pristilbud på hvert enkelt strukturert lag vi laget. (Akkurat som du ville handlet bil- eller husforsikring for å finne den beste prisen, gjorde vi dette 100 ganger for hver kunde, med sofistikerte strukturerte finansielle risikointervaller.) De interesserte gjenforsikringspartene vil ha flere spørsmål (noen utrolig dumme og tidkrevende, noen anstendige)...