今天我终于完全被AI震撼到了。 一位队友向我展示了他在短短两天内使用Cursor AI构建的东西。 2026年将会看到AI进步带来的前所未有的生产力增长。 长话短说，给你一个背景。 主题：再保险（我知道，这很震惊） 作为再保险的经纪人，我们处理了非常庞大的数据，这些数据需要花费极长的时间来分析和与第三方谈判。 整个保险公司的庞大数据集（包括保费、索赔、地点级别的风险暴露、损失发展三角形、定价算法、商业预测等——想象一下20多张5,000行和50多列的数据表）。 我们将这些庞大的数据集发送给我们的灾难建模团队。他们会通过第三方供应商的复杂灾难模型运行风险暴露文件（10,000多次模拟1,000多种模拟灾难的目录）。这些模拟将在云计算机上运行，通常需要一到两周才能从我们的建模团队那里得到结果。 在建模结果运行期间，我们有一支经纪员工和分析师团队在对投资组合进行基于Excel的经验和风险暴露分析。 （逐年经验变化、风险定价的精算分析、未来定价的预测等） 这个过程也需要几周的时间。 作为经验和风险暴露分析的一部分，我们会将从建模部门收到的灾难建模结果输入到我们公司自己的专有风险结构金融工具中。这个工具允许经纪人构思再保险结构，并模拟不同再保险设计的概率财务结果。 根据上述所有分析的结果，经纪团队会为保险客户创建一个“销售提案”，以准备他们在即将到来的风险暴露年度中推销他们的交易。 在我们构思出完美的结构和策略后，我们必须使用从他们共享的庞大数据集中提取的经验数据，以及我们对广泛市场需求的深刻理解，向客户推销我们结构化产品的设计。 在最终结构和策略确定后，我们会广泛地向100多家再保险对手方推销再保险计划。我们会请求对每个我们创建的单独结构层的报价。（就像你为寻找最佳价格而购物你的汽车或房屋保险一样，我们为每个客户做了100次，涉及复杂的结构化金融风险分层。） 感兴趣的再保险方会有几个问题（有些非常愚蠢且耗时，有些还不错）...