今天我終於完全被 AI 震撼了。 一位隊友向我展示了他在短短兩天內使用 Cursor AI 建造的東西。 2026 年將會看到 AI 進步帶來的前所未有的生產力增長。 長話短說，提供一些背景。 主題：再保險（我知道，令人震驚） 作為再保險經紀人，我們處理了非常龐大的數據，這些數據需要花費非常長的時間來分析和與第三方協商。 整個保險公司的龐大數據集（包括保費、索賠、地點級別的風險暴露、損失發展三角形、定價算法、業務預測等——想像一下 20 多張 5,000 行和 50 多列的數據表）。 我們將這些龐大的數據集發送給我們的災難建模團隊。他們會將風險暴露文件通過第三方供應商的複雜災難模型進行運算（10,000 多次模擬 1,000 多種模擬災難的目錄）。這些模擬會在雲計算機上運行，並且需要一到兩周的時間才能從我們的建模團隊那裡獲得結果。 在建模結果運行的同時，我們有一支經紀員和分析師的團隊在對投資組合進行基於 Excel 的經驗和風險暴露分析。 （逐年經驗變化、風險定價的精算分析、未來定價的預測等） 這個過程也需要幾周的時間。 作為經驗和風險暴露分析的一部分，我們會將從建模部門收到的災難建模結果輸入到我們公司自己的專有風險結構金融工具中。這個工具允許經紀人設計再保險結構並模擬不同再保險設計的概率性財務結果。 根據上述所有分析的結果，經紀團隊會為保險客戶創建一份「銷售提案」，以準備他們在即將到來的風險暴露年度中推銷他們的交易。 在我們設計出完美的結構和策略後，我們必須使用從他們分享的龐大數據集中獲得的經驗數據，以及我們對廣泛市場需求的深刻理解，向客戶推銷我們的結構化產品設計。 在最終結構和策略確定後，我們會向 100 多家再保險對手廣泛推銷再保險計劃。我們會要求對每個我們創建的結構層進行報價。（就像你為你的汽車或房屋保險尋找最佳價格一樣，我們對每個客戶進行了 100 次這樣的操作，並且涉及複雜的結構化金融風險分層。） 有興趣的再保險方會有幾個問題（有些非常愚蠢且耗時，有些還不錯）...