AI Memodenkan Anuiti: Apa Makna Kolaborasi Sureify–IRI

Kebanyakan organisasi insurans tak “kalah” sebab produk mereka lemah. Mereka kalah sebab proses mereka lambat—data berselerak, sistem lama susah diintegrasi, dan pengalaman pelanggan terasa seperti mengisi borang tahun 2005. Itu yang jadi semakin ketara bila kita bercakap tentang anuiti dan perancangan persaraan: produk bernilai tinggi, kitaran hayat panjang, dan memerlukan ketepatan operasi dari hujung ke hujung.

Di sinilah berita bahawa Sureify menyertai Insured Retirement Institute (IRI) patut dibaca sebagai lebih daripada sekadar “keahlian persatuan”. Dalam industri anuiti, langkah ini biasanya isyarat yang jelas: pemain teknologi dan badan industri sedang menggerakkan pemodenan digital secara lebih tersusun—dan ruang untuk AI dalam insurans (termasuk pengurusan risiko, automasi servis polisi, analitik ramalan) semakin terbuka luas.

Saya suka melihatnya begini: bila industri yang konservatif mula menyatukan standard, data, dan amalan terbaik, AI akhirnya boleh “buat kerja sebenar”—bukan sekadar demo cantik.

Mengapa pemodenan digital anuiti jadi isu besar sekarang

Jawapan ringkas: anuiti ialah produk jangka panjang; kos operasi dan risiko proses terkumpul selama bertahun-tahun. Kalau sistem dan aliran kerja tak kemas, kesannya bukan setakat lambat—ia boleh jadi salah kira, salah servis, dan salah urus risiko.

Dalam hujung tahun (Disember) seperti sekarang, banyak perancang kewangan dan pasukan operasi menutup buku tahunan: semakan polisi, penyelarasan data pelanggan, dan laporan pematuhan. Jika proses ini masih bergantung pada kerja manual, organisasi sebenarnya menanggung “cukai tersembunyi”:

• Masa pemprosesan yang panjang untuk perubahan polisi dan servis pelanggan
• Kadar ralat data lebih tinggi (nama, benefisiari, arahan pembayaran)
• Pengesanan penipuan dan anomali transaksi yang lemah
• Kesukaran audit dan pematuhan (jejak tindakan tidak konsisten)

Apa beza anuiti berbanding produk insurans lain?

Anuiti berkait rapat dengan aliran pembayaran, pilihan rider, perubahan benefisiari, dan keperluan komunikasi berkala. Setiap interaksi pelanggan (contoh: ubah akaun bank atau alamat) berpotensi memberi impak kewangan—jadi ketepatan proses ialah “produk” itu sendiri.

Bila industri bercakap tentang pemodenan digital anuiti, fokusnya biasanya pada:

1. Pengalaman pelanggan (self-service, portal, komunikasi proaktif)
2. Kecekapan operasi (workflow automatik, integrasi sistem)
3. Pengurusan risiko (kawalan, pematuhan, pengesanan anomali)

Apa isyarat penting di sebalik Sureify menyertai IRI

Jawapan terus: IRI ialah platform kolaborasi industri; penyertaan pemain teknologi menandakan pemodenan sedang digerakkan pada tahap ekosistem, bukan sekadar projek dalaman.

IRI (Insured Retirement Institute) ialah badan industri yang menghimpunkan pemain utama dalam ruang persaraan/insurans berkaitan persaraan—termasuk anuiti. Apabila syarikat seperti Sureify (fokus pada pemodenan pengalaman pemegang polisi dan operasi servis) menyertai ekosistem ini, beberapa perkara biasanya berlaku:

1) Standard & amalan terbaik lebih cepat terbentuk

AI dan automasi perlukan input yang konsisten. Bila badan industri membantu menyelaraskan bahasa data, metrik operasi, dan kerangka pematuhan, organisasi lebih mudah:

• Mengurangkan kerja “mapping data” yang berulang
• Menentukan KPI yang sama untuk servis, pengekalan polisi, dan risiko
• Membina integrasi antara pembawa insurans, ejen, dan rakan kongsi

2) “Modernization” jadi agenda bersama, bukan slogan

Projek transformasi digital sering tersangkut sebab setiap pihak bergerak sendiri. Kolaborasi industri menolak perubahan yang lebih praktikal: proses end-to-end, bukan silo.

3) Ruang AI jadi lebih realistik dan boleh diskalakan

AI dalam insurans paling berkesan bila ia disokong oleh:

• Data berkualiti (lengkap, bersih, berstruktur)
• Proses yang boleh diaudit
• Integrasi sistem yang stabil

Keahlian dalam badan industri sering mempercepat tiga perkara ini.

Satu ayat yang saya pegang: AI tak akan “menyelamatkan” proses yang berterabur; AI hanya mempercepat apa yang sudah wujud—baik atau buruk.

Di mana AI benar-benar memberi kesan dalam pengurusan anuiti

Jawapan ringkas: AI paling kuat dalam tiga kerja—ramalan, pengesanan, dan automasi keputusan berulang. Dalam konteks anuiti, ini boleh diterjemahkan kepada operasi yang lebih laju dan risiko yang lebih terkawal.

AI untuk servis polisi & pengalaman pemegang polisi

Bukan semua inovasi perlukan chatbot. Kesan terbesar biasanya datang daripada “AI yang senyap” di belakang tabir:

• Pengelasan permintaan: Sistem mengesan jenis permintaan (ubah alamat, tukar benefisiari, pengeluaran separa) dan terus hantar ke aliran kerja yang betul.
• Pengesanan dokumen hilang: Model memeriksa set dokumen yang diperlukan mengikut jenis transaksi, mengurangkan ulang-alik emel.
• Komunikasi proaktif: Analitik meramal pelanggan yang berisiko keliru/terlepas tarikh penting lalu menjana peringatan yang tepat.

Kesan operasi yang biasanya diincar: masa pemprosesan lebih singkat, kurang panggilan susulan, dan kepuasan pelanggan meningkat.

AI untuk pengurusan risiko & pematuhan

Anuiti melibatkan transaksi kewangan dan perubahan sensitif. AI boleh bantu mengukuhkan kawalan:

• Pengesanan anomali transaksi: Corak pengeluaran atau perubahan maklumat yang luar biasa ditanda untuk semakan.
• Skor risiko servis: Setiap transaksi diberi skor risiko berdasarkan faktor seperti sejarah perubahan, lokasi, dan corak masa.
• Ringkasan audit automatik: Sistem menghasilkan ringkasan langkah dan justifikasi untuk membantu audit dalaman.

Pendekatan ini menyokong pengurusan risiko yang lebih konsisten—bukan bergantung pada “instinct” individu.

AI untuk analitik pengekalan dan nilai seumur hidup pelanggan

AI membantu menjawab soalan yang sangat praktikal: “Siapa yang memerlukan perhatian manusia sekarang?”

• Model ramalan mengenal pasti pelanggan yang berisiko menamatkan polisi atau memindahkan dana.
• Segmentasi pintar membantu pasukan servis dan agen memberi intervensi yang sesuai.

Ini bukan sekadar pemasaran—ia pengurusan risiko pendapatan jangka panjang.

Pelan tindakan 90 hari untuk syarikat insurans: dari niat ke hasil

Jawapan terus: mulakan dengan proses servis berimpak tinggi, susun data minimum yang betul, kemudian automasikan keputusan berulang. Banyak organisasi gagal sebab mereka cuba buat “transformasi besar” tanpa kemenangan kecil yang boleh diukur.

Fasa 1 (0–30 hari): Pilih 1–2 proses yang paling sakit

Pilih proses yang:

• Volume tinggi (banyak kes)
• Banyak kerja manual
• Kerap jadi punca aduan pelanggan

Contoh yang biasa dalam anuiti: perubahan benefisiari, kemas kini maklumat bank, permintaan penyata.

Output wajib fasa ini: peta proses ringkas + senarai titik ralat + KPI baseline (masa pemprosesan, kadar kes pulang-balik, bilangan sentuhan).

Fasa 2 (31–60 hari): Kemas “data minimum viable”

AI tak perlukan kesempurnaan, tetapi perlukan konsistensi. Fokus kepada:

• Medan data teras (ID polisi, status, tarikh efektif, jenis transaksi)
• Taksonomi sebab/jenis permintaan
• Jejak tindakan (siapa buat apa, bila)

Jika data masih dalam sistem lama, bina lapisan integrasi atau “data view” yang stabil dulu.

Fasa 3 (61–90 hari): Automasi keputusan berulang + kawalan risiko

Mulakan dengan automasi yang rendah risiko:

• Routing automatik kes mengikut jenis dan skor risiko
• Semak kelengkapan dokumen secara automatik
• Notifikasi proaktif kepada pelanggan/ejen

Pada masa yang sama, wujudkan guardrail:

• Ambang skor risiko untuk semakan manual
• Log audit automatik
• Ujian bias dan ketepatan model (secara bulanan)

Soalan lazim: “AI boleh ganti underwriting anuiti?”

Jawapan ringkas: AI boleh mempercepat underwriting dan semakan risiko, tapi bukan menggantikan akauntabiliti manusia.

Dalam konteks “AI dalam insurans dan pengurusan risiko”, yang praktikal ialah:

• AI menyaring kes dan mengutamakan semakan
• AI mengesan percanggahan data dan maklumat tidak lengkap
• AI mencadangkan langkah seterusnya berdasarkan polisi dan garis panduan

Akauntabiliti keputusan—terutamanya untuk kes berisiko tinggi—masih perlu dipegang oleh pihak yang diberi kuasa.

Apa yang pembaca patut buat selepas baca ini

Pemodenan digital anuiti bukan trend semata-mata; ia tindak balas kepada realiti kos operasi dan jangkaan pelanggan. Kolaborasi seperti Sureify–IRI memberi isyarat bahawa industri sedang menyusun landasan: standard, rangka kerja, dan rakan ekosistem yang memudahkan AI digunakan secara bertanggungjawab.

Jika anda berada dalam insurans (produk persaraan, takaful keluarga jangka panjang, atau pengurusan polisi bernilai tinggi), saya cadangkan mula dengan satu perkara minggu ini: audit tiga proses servis paling kerap menyakitkan pelanggan dan ukur masa pemprosesannya. Bila angka itu jelas, perbualan tentang AI jadi lebih mudah—dan lebih jujur.

Arah 2026 semakin terang: organisasi yang menang bukan yang paling banyak bercakap tentang AI, tetapi yang paling cepat menukar proses kritikal menjadi aliran kerja digital yang boleh diukur, diaudit, dan ditambah baik.

Kalau anda perlu memilih satu soalan untuk dibawa ke mesyuarat seterusnya: “Proses mana yang paling patut kita automasikan supaya risiko turun dan pengalaman pelanggan naik serentak?”