AI Memacu Pertumbuhan Anuiti Hayat hingga 2027

Keuntungan industri insurans hayat–anuiti dijangka naik daripada AS$27 bilion (2025) kepada AS$30 bilion (2027). Nombor itu bukan sekadar “berita baik” untuk pemain industri—ia isyarat jelas bahawa permintaan pengguna terhadap penyelesaian pengurusan risiko jangka panjang sedang memuncak, terutamanya bila ramai orang makin serius tentang persaraan.

Tapi kebanyakan syarikat akan buat silap yang sama: mereka fokus pada jualan dan kadar, lalu menganggap angin sentiasa menyebelahi. Realitinya, kitaran baik ini ialah ruang masa yang jarang berlaku untuk membaiki model risiko, menaik taraf operasi, dan membina kelebihan data. Dalam siri AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko ini, saya nak bawa anda kepada sudut yang lebih praktikal: bagaimana AI boleh membantu penanggung insurans dan pengurus risiko mengekalkan pertumbuhan anuiti hayat—tanpa mengorbankan disiplin underwriting dan ketahanan modal.

Mengapa anuiti hayat sedang melonjak (dan kenapa ia relevan di Malaysia/ASEAN)

Jawapan ringkasnya: orang mahukan kepastian aliran tunai semasa persaraan, dan institusi pula mahu mengalihkan risiko pencen.

Di peringkat industri, unjuran menunjukkan:

• Premium anuiti dijangka meningkat 16% dari 2025 hingga 2027.
• Premium insurans hayat dijangka meningkat 8% dari 2025 hingga 2027.

Dua pemacu utama di sebalik trend ini:

Simpanan persaraan dan “pension risk transfer”

Apabila kos sara hidup naik dan jangka hayat meningkat, ramai individu mahu produk yang menukar simpanan menjadi pendapatan berkala. Pada masa yang sama, organisasi yang menanggung pencen mencari cara untuk mengurangkan turun naik liabiliti mereka. Anuiti jadi jawapan semula jadi.

Keperluan perlindungan keluarga generasi muda

Insurans hayat masih menjadi “keperluan asas” kewangan apabila orang mula membina keluarga—perlindungan pendapatan, pendidikan anak, dan pelan kontingensi jika sesuatu berlaku.

Yang menarik: pertumbuhan ini bukan hanya isu jualan. Ia isu pengurusan risiko—kerana bila volume naik, kesilapan underwriting kecil pun boleh jadi kerugian besar.

Profit sebenar bukan pada premium—ia pada pelaburan, rizab dan modal

Jawapan terus terang: premium menarik perhatian, tetapi keuntungan ditentukan oleh tiga enjin belakang tabir—pulangan pelaburan, kecekapan rizab, dan kekuatan modal.

Pulangan pelaburan: hasil portfolio dijangka meningkat

Unjuran menunjukkan hasil portfolio agregat boleh mencecah 4.22% pada 2027, naik daripada 4.03% pada 2024. Itu nampak kecil, tapi untuk buku perniagaan yang besar, perbezaan beberapa “basis points” boleh mengubah ruang harga, kadar kredit faedah, dan margin.

Kesan langsung kepada anuiti:

• Hasil portfolio lebih tinggi menyokong kadar kredit yang lebih kompetitif.
• Kadar kredit yang lebih baik biasanya mendorong jualan anuiti tetap.

Diversifikasi aset dan “private credit”

Penanggung insurans dijangka meneruskan diversifikasi (contohnya ke arah gadai janji, aset alternatif, dan kredit swasta). Strategi ini mengejar hasil—tetapi ia juga memperkenalkan risiko baharu: kecairan, penilaian, dan risiko kredit yang lebih kompleks.

Di sinilah AI patut masuk, bukan sebagai hiasan, tetapi sebagai sistem kawalan.

Di sinilah AI benar-benar membantu: underwriting, tuntutan, dan harga

Jawapan utama: AI menjadikan pertumbuhan lebih “selamat” dengan mengurangkan ralat keputusan dan memendekkan masa kitaran.

Kalau pasaran anuiti dan hayat sedang berkembang, syarikat yang menang biasanya bukan yang paling kuat beriklan—tetapi yang paling cepat dan tepat membuat keputusan risiko.

1) Underwriting lebih tepat dengan data yang “berselerak”

Dalam dunia sebenar, data calon pelanggan datang dari pelbagai sumber: borang, rekod perubatan, pemeriksaan, sejarah pembayaran, dokumen sokongan. AI (terutamanya gabungan machine learning + pemprosesan bahasa semula jadi) boleh:

• mengekstrak maklumat kritikal daripada dokumen tidak berstruktur,
• mengesan ketidakselarasan,
• mencadangkan kelas risiko dan keperluan bukti tambahan.

Hasilnya: keputusan underwriting lebih konsisten.

Contoh praktikal: Syarikat boleh menetapkan model triage:

• kes risiko rendah → laluan pantas (straight-through processing),
• kes sederhana → semakan manusia dengan cadangan model,
• kes tinggi/kompleks → audit tambahan.

Ini bukan “automasi membuta tuli”. Ini pembahagian kerja yang lebih bijak.

2) Harga anuiti lebih stabil melalui analitik ramalan

Anuiti sensitif kepada jangka hayat dan kadar faedah. Dengan analitik ramalan, penanggung insurans boleh:

• mensimulasikan senario kadar,
• menguji sensitiviti andaian mortaliti/longiviti,
• mengesan segmen pelanggan yang memberi margin lebih sihat.

Bila premium naik 16% dalam dua tahun, model pricing yang lama (atau terlalu statik) akan cepat ketinggalan.

3) Pengurusan tuntutan yang lebih cekap (dan lebih adil)

Bagi insurans hayat, tuntutan ialah saat kebenaran. AI boleh membantu:

• pengesanan penipuan (fraud) dan anomali dokumen,
• semakan automatik untuk kes standard,
• keutamaan kes yang memerlukan empati dan semakan mendalam.

Yang penting: guna AI untuk mempercepat kes sah, bukan untuk menyusahkan pelanggan.

Prinsip yang saya pegang: AI patut mengurangkan “geseran”, bukan menambahnya.

Risiko baharu yang ramai terlepas pandang: kesan ubat GLP-1 pada mortaliti & harga

Jawapan terus: GLP-1 boleh mengubah profil risiko populasi—dan ia memberi kesan langsung pada underwriting dan pricing.

Ubat GLP-1 (popular untuk pengurusan berat badan dan keadaan metabolik) mencetus dua isu besar:

Risiko “berhenti guna” selepas polisi diluluskan

Kebimbangan utama ialah calon pelanggan kelihatan lebih sihat semasa underwriting kerana sedang menggunakan GLP-1, tetapi kemudian menghentikannya. Jika berat badan dan kondisi kembali, risiko morbiditi meningkat—namun premium sudah dikunci.

Apa yang AI boleh buat:

• mengesan corak risiko berdasarkan gabungan data klinikal + tingkah laku kesihatan (mengikut pematuhan privasi),
• mencadangkan semakan berkala atau rider yang relevan,
• membantu membina polisi yang lebih fleksibel.

Longevity risk untuk anuiti

Jika GLP-1 menyumbang kepada peningkatan longevity, penanggung anuiti mungkin membayar manfaat lebih lama daripada yang diandaikan.

Apa yang AI boleh buat:

• model longevity dinamik mengikut segmen (umur, jantina, profil kesihatan),
• “experience studies” yang lebih kerap,
• amaran awal bila trend sebenar mula menyimpang dari andaian.

Reinsurans dan modal pihak ketiga: pertumbuhan perlukan struktur yang betul

Jawapan ringkas: reinsurans ialah alat pengurusan modal, bukan sekadar lindung rugi.

Dalam pasaran, reinsurans kekal penting untuk mengurus rizab dan modal. Terdapat petunjuk bahawa struktur inovatif seperti sidecar semakin digunakan untuk membawa masuk modal baharu.

Bila struktur menjadi lebih kompleks, cabarannya ialah ketelusan dan kelajuan pelaporan risiko.

Bagaimana AI membantu dalam strategi reinsurans

AI dan analitik boleh menyokong:

• pemetaan risiko portfolio untuk menentukan apa yang patut di-ceding,
• pemantauan prestasi blok perniagaan selepas transaksi,
• semakan pematuhan dan audit data (data lineage) agar angka yang digunakan konsisten.

Kalau data kucar-kacir, transaksi reinsurans hanya nampak cantik di atas kertas.

Pelan tindakan 90 hari: apa yang patut dibuat semasa pasaran sedang “memihak”

Jawapan paling praktikal: gunakan tiga bulan pertama untuk bina asas data + proses AI yang selamat.

Berikut langkah yang saya cadangkan untuk pasukan produk, risiko, dan operasi:

1. Audit titik keputusan utama: di mana underwriting “slow”, di mana tuntutan tersangkut, di mana pricing terlalu manual.
2. Pilih 1 kes guna berimpak tinggi (contoh: triage underwriting hayat atau pengesanan anomali tuntutan).
3. Bina “minimum viable model” dengan metrik jelas:
   • masa pusingan (turnaround time),
   • kadar rujukan ke manusia,
   • kadar ralat keputusan,
   • aduan pelanggan.
4. Tetapkan kawalan tadbir urus model:
   • pemantauan drift,
   • dokumentasi model,
   • semakan bias,
   • garis pemisah keputusan automatik vs keputusan manusia.
5. Latih pasukan barisan hadapan: AI yang bagus gagal jika pengguna tak percaya atau tak faham.

Soalan lazim: “AI sesuai untuk anuiti, atau hanya untuk insurans am?”

AI sesuai untuk kedua-duanya, tetapi anuiti dan hayat ada keunikan.

• Insurans am: kekerapan tuntutan lebih tinggi, data lebih banyak, keputusan lebih pantas.
• Hayat/anuiti: keputusan kurang kerap tetapi berimpak besar, sensitif kepada andaian jangka panjang, memerlukan disiplin model yang lebih ketat.

Maksudnya: AI dalam anuiti bukan semata-mata automasi—ia alat untuk mengurangkan kesilapan andaian dan meningkatkan konsistensi keputusan.

Penutup: pertumbuhan hingga 2027 ialah peluang—bukan lesen untuk selesa

Pertumbuhan premium anuiti 16% (2025–2027) dan kenaikan hasil portfolio kepada sekitar 4.22% pada 2027 memberi ruang yang jarang berlaku untuk industri. Tapi ruang ini cepat hilang jika syarikat hanya mengejar jualan tanpa menaik taraf enjin risiko.

Kalau anda serius tentang pengurusan risiko dan mahu skalakan perniagaan hayat–anuiti, tumpu pada ini: AI untuk underwriting yang lebih tepat, pricing yang lebih adaptif, dan tuntutan yang lebih cekap serta adil. Itu cara paling realistik untuk mengekalkan margin ketika pasaran berkembang.

Anda berada di pihak mana untuk 2026—syarikat yang “menikmati angin belakang”, atau syarikat yang guna tempoh ini untuk membina kelebihan AI yang sukar ditiru?