AI Kurangkan Busywork Agensi Insurans, Naikkan Produktiviti

Pada 12/2025, ramai pasukan agensi insurans masuk “mode marathon”: kejar pembaharuan hujung tahun, urus permintaan pelanggan yang tak putus, dan pada masa sama cuba tutup buku sebelum cuti. Masalahnya, kerja yang paling memenatkan selalunya bukan kerja bernilai tinggi—tetapi kerja kecil yang berulang: cetak kad ID, terbit sijil, semak status tuntutan, salin-tampal data, dan login berbilang portal.

Satu angka yang patut buat kita berhenti sekejap: kajian Liberty Mutual Independent Agents at Work 2025 melaporkan hampir separuh pekerja agensi rasa burnout, dan 87% kata beban kerja mereka meningkat dalam tempoh setahun. Itu bukan sekadar “sibuk musim puncak”. Itu tanda proses operasi tak lagi selari dengan jangkaan pelanggan yang mahukan respons cepat dan pengalaman digital.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya suka pegang satu pendirian: AI bukan untuk menggantikan ejen—AI untuk mengembalikan masa ejen. Bila automasi ambil alih kerja rutin, barulah pasukan boleh fokus pada perkara yang betul-betul menjana hasil: nasihat perlindungan, pengurusan risiko, susun strategi pembaharuan, dan bantu pelanggan bila berlaku tuntutan.

1) Masalah sebenar: busywork ialah “kos senyap” dalam insurans

Jawapan ringkas: Busywork menelan masa, menaikkan risiko ralat, dan menyumbat saluran servis—akhirnya menekan keuntungan.

Ramai pemilik agensi anggap isu utama ialah “kekurangan staf” atau “pelanggan makin banyak tanya”. Realitinya, banyak jam kerja hilang kerana aliran kerja (workflow) yang masih manual dan berpecah-pecah. Bila sistem tak bercakap antara satu sama lain, manusia jadi “API” yang terpaksa pindahkan data secara manual.

Busywork juga mencipta dua risiko operasi yang sering dipandang ringan:

1. Risiko ralat & E&O (Errors & Omissions): Data salah salin, dokumen tersalah lampir, atau endorsement terlepas pandang.
2. Risiko pengalaman pelanggan: Pelanggan tak kisah siapa yang salah—mereka cuma tahu jawapan lambat, dokumen lambat, dan mereka mula “reshop”.

Kalau pasukan anda rasa seolah-olah berlari atas treadmill yang makin laju, itu petanda organisasi perlukan automasi berasaskan AI yang menutup jurang antara servis, pembaharuan, pemasaran, dan tuntutan.

2) Self-service pelanggan: kurangkan tiket, naikkan kepuasan

Jawapan ringkas: Portal layan diri mengalihkan permintaan rutin daripada e-mel/telefon kepada aliran automatik 24/7.

Servis pelanggan ialah nadi agensi. Tapi bila majoriti pertanyaan ialah perkara berulang, staf akan terperangkap dalam “kitaran kecil” yang memakan masa. Portal layan diri yang baik biasanya membenarkan pelanggan:

• Muat turun dan kongsi dokumen bila-bila masa
• Minta perubahan polisi (endorsement) melalui borang berstruktur
• Akses kad ID 24/7
• Jejak status tuntutan
• Jana sijil (contoh: untuk kontraktor, vendor, premis)
• Semak pembaharuan
• Buat bayaran
• Terima cadangan/proposal interaktif

Apa kaitan portal dengan AI dalam pengurusan risiko?

Portal bukan sekadar “tempat simpan dokumen”. Bila digabungkan dengan AI:

• Pengelasan dokumen automatik: AI cam jenis dokumen (polisi, lampiran, sijil, laporan tuntutan) dan letak di folder yang betul.
• Borang pintar: AI cadangkan medan yang perlu diisi berdasarkan profil pelanggan (mengurangkan data tak lengkap).
• Triaging permintaan: Permintaan mudah terus auto-proses; kes kompleks naik ke staf senior.

Satu prinsip yang saya pegang: kalau pelanggan boleh dapat dokumen dalam 30 saat melalui portal, jangan paksa staf habiskan 10 minit buat kerja yang sama.

3) Pembaharuan dipacu AI: dari “ingat tarikh” kepada “urus risiko churn”

Jawapan ringkas: AI menjadikan pembaharuan lebih proaktif—bukan sekadar peringatan tarikh tamat.

Pembaharuan (renewal) ialah “nadi pendapatan” agensi, tetapi juga antara kerja paling berat. Secara manual, anda perlu:

• Jejak tarikh tamat untuk ratusan/ ribuan polisi
• Semak kenaikan premium dan perubahan perlindungan
• Tapis akaun yang perlu perhatian segera
• Hubungi pelanggan, ikut follow-up, dokumentasikan perbualan

Alat pengurusan pembaharuan berkeupayaan AI boleh mengautomasikan perkara kritikal seperti:

• Menanda pembaharuan yang bakal tiba mengikut window (contoh 90/60/30 hari)
• Mengesan akaun dengan kenaikan premium besar untuk tindakan awal
• Mengenal pasti pelanggan yang berisiko tinggi untuk reshop

Contoh praktikal: “Skor perhatian pembaharuan”

Bayangkan anda ada senarai 300 pembaharuan bulan depan. Tanpa AI, semua nampak sama. Dengan AI, anda boleh susun keutamaan seperti ini:

1. Keutamaan A: premium naik ketara + sejarah banyak pertanyaan + pernah tukar pembekal
2. Keutamaan B: premium stabil tetapi perlindungan mungkin tak relevan (perniagaan berkembang)
3. Keutamaan C: premium rendah, risiko churn rendah, boleh guna komunikasi automatik

Kesan besar di sini ialah pengurusan risiko pelanggan: anda bukan sekadar “ingatkan tarikh tamat”, anda sedang mengurus kebarangkalian pelanggan kekal.

Di mana AI tambah nilai dalam underwriting & penilaian risiko?

Untuk agensi yang buat analisis risiko asas sebelum hantar kes kepada insurer:

• AI boleh bantu semak kelengkapan data (mengurangkan back-and-forth)
• AI boleh buat ringkasan risiko daripada nota, e-mel, atau dokumen sokongan
• AI boleh cadangkan soalan susulan yang relevan (contoh: keselamatan tapak, rekod kerugian, kawalan dalaman)

Ini menyokong tema besar siri kita: AI mempercepat keputusan underwriting dengan mengurangkan kerja persediaan manual.

4) Pemasaran automatik: kekal “top of mind” tanpa tambah beban

Jawapan ringkas: Automasi pemasaran membina sentuhan konsisten—tanpa staf jadi “mesin follow-up”.

Bila operasi harian padat, pemasaran sering jadi mangsa. Tapi dalam pasaran yang pelanggan mudah banding harga, diam itu berbahaya. Platform komunikasi automatik yang matang biasanya boleh:

• Jalankan kempen drip automatik (hari jadi, pembaharuan, milestone, pendidikan risiko)
• Analisis prestasi kempen untuk baiki mesej
• Guna AI untuk draf e-mel yang lebih peribadi (kurangkan masa menulis)
• Hantar permintaan ulasan (contoh: selepas isu tuntutan selesai atau selepas pembaharuan berjaya)

Strategi 4-minggu yang realistik (sesuai hujung tahun)

Jika anda mahu mula kecil tetapi nampak hasil:

1. Minggu 1: Automasikan e-mel peringatan pembaharuan (30 hari sebelum tamat)
2. Minggu 2: Automasikan mesej pendidikan ringkas: “3 risiko biasa hujung tahun untuk SME”
3. Minggu 3: Automasikan permintaan ulasan untuk pelanggan yang baru selesai servis
4. Minggu 4: Segmen pelanggan mengikut industri dan hantar cadangan semak perlindungan 2026

Kuncinya: pemasaran jadi sistem, bukan tugasan tambahan.

5) Dari automasi tugas ke aliran kerja hujung-ke-hujung (E2E)

Jawapan ringkas: Nilai tertinggi datang bila AI menyambungkan proses servis, pembaharuan, tuntutan, dan data risiko—bukan berdiri sebagai alat asing.

Ramai organisasi tersilap bila mereka beli “alat AI” tetapi proses kerja tetap berpecah. Bila data pelanggan berselerak, anda akan tetap buat kerja manual—cuma sekarang manual itu berlaku di sekitar alat baru.

Berikut ialah model yang saya cadangkan untuk agensi insurans yang mahu serius:

1) Mulakan dengan peta kerja (process map)

Senaraikan 10 tugas paling kerap dan paling memakan masa. Contohnya:

• Terbit sijil
• Kad ID
• Semak status tuntutan
• Kutip dokumen pembaharuan
• Susun semula rekod perbualan

Pilih 2–3 yang “tinggi volume + rendah risiko” untuk automasi awal.

2) Standardkan data (data hygiene)

AI perlukan input yang kemas. Tetapkan:

• Format nama fail
• Medan wajib (contoh: nombor polisi, tarikh kuat kuasa, industri)
• Kategori dokumen yang konsisten

3) Automasi dengan kawalan (human-in-the-loop)

Untuk insurans, kawalan itu wajib. Tetapkan:

• Had automasi (apa yang boleh auto-lulus, apa mesti semakan manusia)
• Log audit (siapa buat apa, bila)
• “Butang berhenti” untuk kes berisiko tinggi

4) Ukur pulangan dengan metrik yang jelas

Kalau anda nak buktikan nilai kepada pemilik/ pengurusan, gunakan metrik operasi yang mudah:

• Masa purata respon permintaan rutin
• Bilangan tiket servis per 100 pelanggan
• Kadar pembaharuan (retention) bagi segmen tertentu
• Masa kitaran tuntutan (untuk kes yang melibatkan koordinasi agensi)
• Bilangan pembetulan dokumen/ ralat data

“AI yang baik bukan yang nampak canggih. AI yang baik ialah yang buat kerja rutin hilang dari jadual harian anda.”

Soalan lazim (yang biasanya orang tanya bila mula)

Patut mula dengan portal, pembaharuan, atau pemasaran?

Mulakan di tempat yang paling menyakitkan. Untuk kebanyakan agensi, pembaharuan + servis rutin memberi kesan paling cepat kerana volumenya tinggi dan mudah diukur.

Adakah automasi akan buat pelanggan rasa “robotik”?

Tidak, jika anda guna automasi untuk yang rutin, dan simpan sentuhan manusia untuk yang penting: nasihat, empati semasa tuntutan, dan rundingan perlindungan. Pelanggan sebenarnya suka bila urusan mudah jadi pantas.

Bagaimana ini berkait dengan pengurusan risiko?

Bila beban kerja rutin turun, pasukan ada masa untuk kerja yang mengurangkan risiko sebenar: semakan perlindungan, kenal pasti jurang polisi, dan bantu pelanggan buat pencegahan—bukan sekadar respon.

Langkah seterusnya: kurangkan beban, tambah fokus

Tekanan hujung tahun 12/2025 mengajar satu perkara: agensi yang menang bukan yang bekerja paling lama, tapi yang mengurus kerja dengan paling bijak. AI dan automasi yang disusun elok boleh mengurangkan busywork, mempercepat servis pelanggan, dan menjadikan pembaharuan lebih strategik.

Jika anda sedang merancang 2026, sasarkan satu matlamat operasi yang mudah: kurangkan kerja berulang sebanyak 20% dalam 90 hari. Pilih aliran kerja yang jelas, automasikan dengan kawalan, dan ukur hasilnya. Lepas itu, baru kembangkan ke underwriting, tuntutan, dan penilaian risiko yang lebih menyeluruh.

Anda nak pasukan yang lebih tenang, pelanggan yang lebih setia, dan proses yang kurang berserabut—atau anda nak ulang kitaran treadmill yang sama tahun depan?