AI Insurans 2026: Apa Isyarat Baharu dari EZLynx

Akhir 2025 bukan sekadar “penutup buku tahun”—ia biasanya masa syarikat insurans dan agensi buat kira-kira: mana proses yang makan masa, mana risiko operasi yang makin membesar, dan mana teknologi yang betul-betul membantu (bukan sekadar nampak moden). Dalam konteks itu, mesej Rob Bourne sebagai Pengurus Besar baharu EZLynx (platform teknologi untuk agensi) bagi saya menarik bukan kerana pengumuman jawatan, tetapi kerana ia bagi petunjuk ke mana industri sedang menghala: AI semakin “masuk dapur” operasi insurans—bukan lagi hiasan di ruang tamu.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya sering nampak satu corak: agensi yang menang pada 2026 bukan semestinya yang paling banyak beli perisian, tetapi yang paling konsisten mengurangkan kerja remeh (busywork), memperkemas aliran kerja, dan mengawal risiko data. Mesej Bourne menyentuh tepat pada tiga titik itu—AI pembantu kerja (EVA), aliran kerja komersial yang lebih tersusun, dan automasi komunikasi pelanggan.

Pertukaran kepimpinan insurtech: apa maksudnya untuk AI insurans?

Jawapan terus: pertukaran kepimpinan di syarikat insurtech biasanya menandakan fasa “penskalakan”—daripada sekadar membina ciri, kepada memastikan ciri itu menghasilkan produktiviti yang boleh diukur, pematuhan yang kemas, dan pengalaman pelanggan yang stabil.

Rob Bourne menekankan misi membantu ejen bebas menjadi “dua kali ganda produktif” serta menyorot tempoh pelanggan EZLynx yang purata 10 tahun. Itu angka yang besar dalam dunia teknologi insurans—kerana perisian agensi biasanya “melekat” pada proses harian, latihan staf, migrasi data, dan integrasi pembawa (carrier). Bila pelanggan bertahan lama, maknanya dua perkara:

1. Nilai operasi wujud, bukan sekadar demo cantik.
2. Kos pertukaran (switching cost) tinggi, jadi penyedia perlu jaga kestabilan, sokongan, dan keselamatan.

Bagi pembaca yang mengurus agensi, underwriting, atau operasi risiko: kepimpinan baharu selalunya akan menekan tiga KPI yang sangat “AI-friendly”:

• Masa kitaran kerja (cycle time): sebut harga, pembaharuan, perubahan polisi.
• Kualiti data & pematuhan: ketepatan borang, audit trail, log komunikasi.
• Pengekalan pelanggan: respons lebih cepat, follow-up automatik, pengalaman lebih konsisten.

EVA dan automasi: AI yang menang ialah AI yang “buat kerja leceh”

Jawapan terus: AI paling berguna dalam insurans sekarang ialah yang mengambil alih tugasan berulang, menurunkan ralat manusia, dan mempercepat keputusan—bukan AI yang cuba menggantikan pertimbangan profesional.

EZLynx menonjolkan naik taraf EVA (pembantu maya terbina dalam) dengan fungsi seperti:

• Ringkasan akaun (Account Summarization)
• Bantuan kandungan e-mel (Content Assist)
• Balasan mesej selepas waktu bekerja (After-Hours Text Replies)

Kalau kita terjemah ke realiti agensi di Malaysia/serantau, ini sasaran utamanya: kurangkan masa “mengejar maklumat” dan “menyusun ayat”.

1) Ringkasan akaun: asas kepada pengurusan risiko operasi

Ringkasan akaun bukan sekadar memudahkan baca. Ia mengurangkan risiko yang selalu berlaku:

• Maklumat pelanggan bertaburan (e-mel, WhatsApp, nota panggilan, fail PDF)
• Staf bertukar syif/bercuti → konteks hilang
• Salah faham tentang perubahan perlindungan → punca aduan dan E&O (errors & omissions)

Prinsip yang saya pegang: kalau AI boleh ringkaskan aktiviti pelanggan dengan kemas, pasukan anda boleh buat keputusan lebih cepat dan lebih selamat—terutamanya masa musim pembaharuan hujung tahun dan awal tahun.

2) Content Assist: standardkan komunikasi tanpa “robotik”

Ejen yang konsisten menang bukan yang menulis e-mel paling panjang—tetapi yang:

• cepat,
• jelas,
• ada rekod,
• dan mudah diaudit.

AI yang bantu draf e-mel boleh buat komunikasi lebih seragam. Namun, disiplin penting ialah “human-in-the-loop”:

• Tetapkan templat nada (tone) agensi
• Pastikan ayat pematuhan (disclaimer) konsisten
• Semak fakta (tarikh, amaun perlindungan, nama produk)

AI bagus untuk struktur dan bahasa. Tanggungjawab fakta tetap pada manusia. Itu garis yang perlu jelas untuk pengurusan risiko.

3) Balasan selepas waktu bekerja: kecil, tapi memberi kesan pada retention

Balasan automatik selepas waktu pejabat nampak remeh, tapi bagi pelanggan ia menenangkan: “permintaan saya diterima”. Dalam insurans, emosi pelanggan masa tuntutan atau pembaharuan sangat mempengaruhi:

• kadar pembaharuan (renewal rate)
• skor kepuasan
• kecenderungan beri ulasan (review)

Taktik mudah: gunakan balasan automatik untuk:

• mengesahkan penerimaan mesej,
• menyatakan jangka masa respons,
• meminta maklumat minimum (contoh: nombor polisi, jenis perubahan, tarikh kejadian).

Ini bukan sahaja bantu servis; ia juga kurangkan risiko salah urus tuntutan akibat maklumat tidak lengkap.

Aliran kerja komersial satu laluan: AI + standardisasi menang lawan kekusutan

Jawapan terus: untuk insurans komersial, kemenangan datang daripada workflow yang boleh diulang, bukannya bergantung pada “hero staff” yang hafal semua.

EZLynx menyebut mereka melancarkan aliran kerja komersial satu laluan (single-stream) termasuk:

• laluan serahan (submission) yang seragam
• penarafan/quotation terbina dalam (real-time quotes)
• penjanaan borang automatik seperti ACORD (pra-isi, kurang ralat)

Walaupun contoh borang dan ekosistem berbeza mengikut negara, pelajaran teras untuk pengurusan risiko kekal sama:

Kenapa standardisasi submission penting?

Submission komersial sering jadi “lubang hitam” masa dan ralat kerana:

• data risiko tak lengkap (lokasi, aktiviti, nilai aset, sejarah kerugian)
• dokumen sokongan tak seragam
• versi borang bercampur

Bila aliran kerja disatukan, AI boleh melakukan perkara yang lebih praktikal:

• semak kelengkapan (completeness check)
• kenal pasti percanggahan (contoh: nilai aset tak sepadan dengan premium sasaran)
• cadangkan dokumen wajib ikut kelas perniagaan

Satu ayat yang mudah dipegang: AI tanpa workflow yang kemas hanya mempercepat kekeliruan.

Kesan terus kepada underwriting dan pengurusan risiko

Dengan data yang lebih tersusun:

• Underwriter lebih cepat buat penilaian
• Agensi kurang ulang-alik e-mel
• Risiko salah maklumat (misrepresentation) menurun
• Audit trail lebih jelas jika berlaku pertikaian

Pada 2026, saya jangka semakin banyak organisasi akan mengukur kejayaan AI bukan pada “berapa banyak ciri”, tetapi pada metrik operasi seperti:

• masa purata dari submission → quote
• kadar ralat dokumen
• kadar permintaan maklumat tambahan

Komunikasi pelanggan: AI yang baik bukan spam—ia personal, tepat masa

Jawapan terus: automasi komunikasi pelanggan hanya berkesan bila ia relevan, dipersonalisasi, dan disambung dengan langkah kerja yang jelas.

EZLynx menekankan:

• personalisasi dinamik untuk SMS
• kempen e-mel dengan panduan langkah demi langkah
• permintaan ulasan Google satu klik

Bagi agensi, komunikasi ialah “enjin” lead dan retention. Tetapi ia juga sumber risiko reputasi jika silap—contoh mesej berulang, maklumat salah, atau mesej dihantar pada waktu sensitif.

Cara guna personalisasi tanpa menambah risiko

Amalkan tiga peraturan:

1. Data minimum yang betul: nama pelanggan, nama pengurus akaun/ejen, tarikh pembaharuan.
2. Hadkan automasi pada peristiwa (event-based): pembaharuan 30/14/7 hari, penerimaan dokumen, selepas tuntutan dibuka.
3. Satu objektif satu mesej: jangan campur promosi, peringatan dokumen, dan ajakan review dalam satu teks.

Ulasan (review) sebagai aset risiko

Ulasan pelanggan bukan sekadar pemasaran. Ia juga signal pengurusan risiko:

• Ulasan negatif berulang → petunjuk proses lemah (sla respons, ketidakjelasan polisi)
• Ulasan positif → bukti sosial untuk lead baharu

Permintaan ulasan selepas interaksi penting (contoh selesai endorsement atau penerbitan polisi) adalah masa terbaik kerana pengalaman masih segar.

Soalan lazim: adakah AI akan gantikan ejen dan underwriter?

Jawapan terus: tidak dalam masa terdekat. AI akan menggantikan kerja berulang, bukan menggantikan tanggungjawab profesional.

Apa yang akan berubah pada 2026 ialah bentuk kerja:

• Ejen kurang masa buat kerja pentadbiran, lebih masa untuk nasihat dan hubungan
• Underwriter lebih fokus pada kes kompleks dan pengecualian, bukan semak borang berulang
• Pasukan risiko lebih banyak main peranan “governance”: kualiti data, polisi akses, pematuhan

Kalau organisasi anda risau tentang “AI buat silap”, fokus pada rangka kawalan ini:

• Human approval untuk mesej penting dan dokumen terbitan
• Log dan audit trail untuk setiap ringkasan/auto-fill
• Peraturan data (data retention, akses berperingkat)

Pelan 30 hari: langkah praktikal untuk agensi yang mahu mula serius

Jawapan terus: mulakan dengan dua proses berfrekuensi tinggi—pembaharuan dan endorsement—kemudian ukur masa, ralat, dan kepuasan.

Berikut pelan ringkas yang saya cadangkan:

1. Minggu 1 – Petakan “kerja remeh”

   • Senaraikan 10 tugasan paling kerap (contoh: draf e-mel pembaharuan, ringkasan akaun, semakan dokumen)
   • Tandakan mana yang boleh distandardkan

2. Minggu 2 – Bina templat komunikasi

   • 5 templat e-mel (pembaharuan, dokumen tak lengkap, perubahan polisi, follow-up sebut harga, penutup kes)
   • 5 templat SMS (perakuan terima, peringatan dokumen, status ringkas)

3. Minggu 3 – Wujudkan checklist submission komersial

   • Bidang data wajib
   • Dokumen sokongan mengikut kelas risiko
   • Kriteria “submission lengkap”

4. Minggu 4 – Ukur tiga metrik

   • Masa respons pertama (first response time)
   • Masa kitaran dari permintaan → siap
   • Bilangan pembetulan dokumen per kes

Kalau metrik bergerak ke arah yang betul, barulah besarkan automasi.

Ke mana hala tuju AI dalam insurans selepas 2025?

Mesej Rob Bourne memberi satu isyarat yang saya setuju: AI yang menang ialah AI yang praktikal—yang menjadikan agensi lebih kemas, lebih cepat, dan lebih konsisten. Apabila kerja-kerja kecil jadi automatik, ruang untuk pengurusan risiko yang sebenar terbuka: semakan perlindungan, nasihat, pengesanan anomali, dan pencegahan ralat.

Jika anda mengurus agensi atau operasi insurans, 2026 ialah tahun untuk bertanya soalan yang betul: adakah AI anda mengurangkan ralat dan masa, atau sekadar menambah “satu lagi dashboard”? Saya cenderung memilih pendekatan yang membosankan tetapi menang—workflow dulu, AI kemudian, dan ukur setiap langkah.

Apa satu proses dalam organisasi anda yang paling patut “dibersihkan” sebelum AI diaktifkan sepenuhnya pada 2026?