Сьогодні я був повністю ВРАЖЕНИЙ ШІ. Товариш по команді показав мені, що він створив всього за два дні, використовуючи Cursor AI. 2026 рік принесе БЕЗПРЕЦЕДЕНТНЕ зростання продуктивності завдяки розвитку ШІ. ДОВГА історія для перспективи. Тема: Перестрахування (Шок, я знаю) Працюючи брокером у перестрахуванні, ми працювали з ДУЖЕ великими даними, аналіз і переговори з третіми сторонами займали неймовірно багато часу. ВЕЛИЧЕЗНІ набори даних про всю страхову компанію (включно з преміями, претензіями, ризиком на рівні локації, трикутниками розвитку збитків, алгоритмами ціноутворення, бізнес-прогнозами тощо — уявіть собі 20+ аркушів по 5 000 рядків і 50+ стовпців даних). Ми взяли ці великі набори даних і надіслали їх нашій команді з моделювання катастроф. Вони запускали файли експозиції через складні моделі катастроф від сторонніх постачальників (10 000+ симуляцій каталогу з тисячами змодельованих катастроф). Ці симуляції виконувалися на хмарних комп'ютерах і отримували результати від наших команд моделювання до тижня-двох. Поки результати моделювання працювали, у нас була група брокерських співробітників та аналітиків, які проводили аналіз досвіду та експозицій на основі Excel у портфелі. (Щорічні зміни досвіду, актуарний аналіз цін на експозицію, прогнози майбутніх цін тощо) Цей процес також тривав би тижнями. У рамках аналізу досвіду та експозиції ми вводимо результати моделювання катастроф, отримані від моделювальних відділів, у власний фінансовий інструмент структурування ризиків нашої компанії. Цей інструмент дозволяв брокерам вигадувати структури перестрахування та моделювати ймовірнісні фінансові результати різних схем перестрахування. Залежно від результатів ВСЬОГО наведеного вище аналізу, команда брокерів створює «пропозицію продажу» для страхового клієнта, щоб підготувати його до просування угоди на наступний рік експозиції. Після того, як ми придумали ідеальну структуру та стратегію, нам довелося продавати дизайн нашого структурованого продукту клієнтам, використовуючи емпіричні дані, які ми отримали з величезних наборів даних, якими вони ділилися, і глибоке розуміння широких ринкових інтересів. Після остаточного визначення структури та стратегії ми широко просували програму перестрахування серед 100+ перестрахових контрагентів. Ми просили пропозиції на кожен окремий структурований шар, який створили. (Так само, як ви шукаєте найкращу ціну для свого авто чи житла, ми зробили це по 100 для кожного клієнта, з складними структурованими фінансовими ризиками.) Зацікавлені сторони з перестрахування матимуть кілька запитань (деякі надзвичайно дурні та трудомісткі, деякі — пристойні). Наша команда відповідала на всі запити електронною поштою (неймовірна кількість листів). Коли ми отримаємо всі цитовані матеріали, ми перевіряємо ринкові умови через наші власні інструменти, щоб допомогти з остаточною структурою розміщення, рекомендаціями щодо ціноутворення та стратегіями переговорів. та рекомендації щодо ціноутворення. Кожне перестрахування від початку до кінця тривало приблизно 6+ місяців, і аналіз вимагав більшої частини часу та зусиль. ПРОЦЕС БУВ НАДЗВИЧАЙНО ДОВГИМ. То ЧОМУ я це піднімаю? Можливості, які я сьогодні побачив, здатні знищити 50%+ працівників перестрахування і скоротити терміни працевлаштування на 80%+ Фактично це на 90% підвищення ефективності робочої сили у сфері білих комірців. ЯК? 1. «Власна» модель структурування ризиків (програмне забезпечення), яку використовувала вся наша компанія, розроблялася понад десятиліття, і кілька співробітників працюють майже повний робочий день, підтримуючи та вдосконалюючи інструмент. Уявімо, що 5 працівників працюють повний робочий день протягом десяти років на високооплачуваних посадах. Ймовірно, $20M+ часу, веб-розробка за останнє десятиліття для ОДНОГО інструменту. Сьогодні я став свідком того, як Cursor створив кращу платформу для моделювання Монте-Карло, ніж той, який я використовував, працюючи в перестрахуванні. Це зайняло одного працівника 2 години. 2. Моделювання катастроф. У нас була ціла команда моделістів катастроф. 15+ співробітників по всій організації. Їхньою роботою було взаємодія з програмним забезпеченням для моделювання та надання інтерпретаційних діаграм даних і результатів. Кожна їхня робота могла бути стерта. 15+ працівників, ймовірно, близько $3 - $5 млн щорічних витрат. Моделі катастрофи сторонніх постачальників, ймовірно, можна буде відтворити за кілька тижнів, використовуючи суміш публічних і приватних даних, за ціною менше $100,000 (кашель-кашель $VRSK (ринкова капіталізація $31B, співвідношення p/b 81x, 33x P/E)) Інсайти, діаграми та графіки можна створити та проаналізувати менш ніж за 10 хвилин. Агенти можуть взаємодіяти з хмарним програмним забезпеченням і виконувати рутинні завдання, такі як скрапінг даних і запуск симуляції в сторонньому програмному забезпеченні. 3. Брокерство. Ролі аналітиків — майже беззаперечні. Усі дані можна споживати, аналізувати, порівнювати за рік, прогнозувати тощо з одним оператором, і ВСІ результати, ймовірно, будуть працювати протягом одного дня. Включаючи всі МИСЛЕННЯ, пов'язані з розробкою стратегії виходу на ринок, і навіть надання рекомендованих маркетингових і продажних матеріалів. Агенти можуть створювати чернетки листів для ринків Агенти можуть складати відповіді на запитання І так далі. ~50% нашої робочої сили були брокерами. Половина з них майже миттєво стають зайвими. В основному, ВСЯ бізнес-модель РОЗПОРОШЕНА, разом із компаніями, з якими ми історично співпрацювали. Продажі, аналітика, управління постачальниками, архітектура компанії, організаційна структура, управління персоналом, виплати, T&E, R&D тощо. Витрати на програмне забезпечення впадуть до нуля, маржа й надалі буде стискатися. Аналітичну роботу білого комірця можна виконати за кілька хвилин. Спеціалізовані команди веб-розробки значно менш потрібні (теоретично будь-який працівник може бути веб-розробником низького рівня). Багатомільярдні бізнеси будуватимуться ДУЖЕ МАЛИМИ командами, які скористаються цими інструментами раніше за всіх. Всі думали, що ШІ першим нападе на робітничого робітника, але насправді більшість «навичок» або «експертизи» білих комірців тепер доступні на будь-яких кінчиках пальців. Розрив у знаннях знищено. Розвиток ШІ схожий на калькулятор для щоденної математики. Вчителі математики завжди казали: «Тобі треба вивчити це на власному досвіді без калькуатора», хоча в КОЖНІЙ реальній ситуації я маю калькулятор під рукою на телефоні. ШІ для інтелекту — це те саме, що калькулятор для математики. Просто ще рано. Світ виглядатиме зовсім інакше через 5 і 10 років. Я досі вражений. Ефекти другого і третього ступеня дуже масштабні. Ризик неправильно оцінюється, ГЛОБАЛЬНО. Я дуже вдячний за Bitcoin у цей момент.

$STRC Закриття другого дня Завершено з $80,6 млн за обсяг > $100 33% обсягу = $26,5 млн Оцінка за 2 дні на банкомат @ 33% = $51,8M БРРРРР Ось сигнал.

День 2. $STRC сьогодні торгував ~$38 млн обсягу понад $100. Цифровий кредитний фіатний грошовий автомат BRR Підозрюю, що це триватиме наступні 5 торгових днів.