AI Insurans 2026: Apa Arah Baharu NAIC Maknanya

Pada 12/12/2025, NAIC mengumumkan barisan kepimpinan baharu untuk 2026—dan ini bukan sekadar berita “pertukaran kerusi”. Dalam dunia insurans, hala tuju pengawal selia sering menentukan dua perkara yang paling kritikal: apa yang “dibenarkan” dan apa yang “boleh dipertahankan” bila audit atau pertikaian berlaku.

Bagi syarikat insurans, broker, pengurus risiko, dan pasukan data/analitik, perubahan kepimpinan NAIC pada 01/01/2026 patut dibaca sebagai satu isyarat: 2026 akan menekankan kestabilan pasaran, perlindungan pengguna, dan risiko yang sedang berubah—tiga tema yang secara langsung bersilang dengan penggunaan AI dalam underwriting, penilaian risiko, pengesanan penipuan, dan pengurusan tuntutan.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya melihat satu realiti yang ramai terlepas pandang: AI jarang gagal kerana teknologinya; AI gagal kerana governance, data, dan pematuhan. NAIC 2026 berpotensi mengubah “standard permainan” itu—khususnya bila AI mula mempengaruhi keputusan premium, kelulusan, dan tuntutan.

Kepimpinan NAIC 2026: Apa yang berubah dan kenapa ia penting

Jawapan terus: Kepimpinan baharu NAIC akan membentuk keutamaan polisi 2026 yang mempengaruhi cara pengawal selia negeri melihat penggunaan AI—daripada “inovasi” kepada “akauntabiliti keputusan”.

NAIC memilih empat pegawai utama untuk 2026:

• Scott A. White (Virginia) sebagai Presiden NAIC
• Elizabeth (Beth) Kelleher Dwyer (Rhode Island) sebagai Presiden-Elekt
• Jon Pike (Utah) sebagai Naib Presiden
• Michael Wise (South Carolina) sebagai Setiausaha-Bendahari

Mereka mengambil alih pada 01/01/2026. Fokus yang disebut dalam berita—kestabilan pasaran, perlindungan pengguna, dan risiko yang berkembang—adalah tema besar yang biasanya diterjemahkan kepada garis panduan, model law, dan keutamaan kerja kumpulan (working groups) yang mempengaruhi industri.

Kenapa pengurusan risiko perlu ambil peduli

Bila pengawal selia menekankan perlindungan pengguna, tumpuannya lazimnya bergerak ke arah:

• Ketelusan keputusan (contoh: kenapa premium naik, kenapa tuntutan ditolak)
• Keadilan model (bias dan diskriminasi tidak sengaja)
• Ketepatan dan kebolehkesanan (audit trail)

Semua ini adalah “medan tempur” AI moden. Jika underwriting anda dipacu model, anda perlu mampu menerangkan keputusan model itu—bukan sekadar menunjukkan skor.

2026: Tiga agenda regulatori yang akan menekan penggunaan AI

Jawapan terus: AI akan dinilai melalui tiga lensa: kestabilan pasaran (systemic risk), perlindungan pengguna (fairness & transparency), dan risiko baharu (cyber, iklim, kesihatan).

Berita ini menyebut NAIC sudah aktif pada isu kesihatan, termasuk kebimbangan tentang kestabilan dan kemampuan pasaran jika insentif tertentu berubah. Walaupun konteksnya AS, coraknya universal: apabila kos meningkat dan pasaran tertekan, pengawal selia akan mencari punca yang boleh dikawal—termasuk cara syarikat membuat keputusan automasi.

1) Kestabilan pasaran: AI boleh jadi penyelamat atau pencetus risiko

AI membantu syarikat:

• menganggar kerugian dengan lebih tepat,
• melaras harga dengan lebih kerap,
• dan mengurangkan “leakage” dalam tuntutan.

Namun, AI juga boleh mencetuskan isu kestabilan jika:

• ramai pemain menggunakan data dan model yang serupa (risiko “herding”),
• pelarasan harga terlalu agresif sehingga menolak segmen pengguna tertentu,
• atau model gagal ketika berlaku kejutan (contoh: perubahan mendadak pola penipuan).

Sikap saya tegas: jika AI anda tak diuji untuk senario “bad year”, ia bukan alat pengurusan risiko—ia alat kosmetik.

2) Perlindungan pengguna: “Boleh jelaskan” lebih penting daripada “skor tinggi”

Di lapangan, banyak organisasi obses dengan AUC, lift, atau accuracy. Itu bagus, tapi tidak cukup.

Dalam kerangka regulatori yang makin ketat, syarikat perlu menjawab soalan mudah tetapi pedih:

• Apakah pemboleh ubah yang mempengaruhi premium atau kelulusan?
• Bagaimana anda mengesan bias?
• Jika pelanggan merayu, apa proses semakan manusia?

AI yang bagus bukan sekadar tepat. AI yang boleh dipertahankan ialah AI yang:

• ada dokumentasi (model card, data lineage),
• ada kawalan perubahan (model versioning),
• ada semakan berkala drift dan prestasi,
• dan ada proses “human-in-the-loop” untuk kes sempadan.

3) Risiko yang berkembang: dari iklim ke siber—AI perlu disiplin data

“Evolving risk” bunyinya luas, tetapi kesannya spesifik:

• Risiko iklim: data sejarah semakin kurang berguna bila corak cuaca berubah.
• Risiko siber: serangan berubah pantas; label data sering lambat dan tidak lengkap.
• Risiko kesihatan: perubahan polisi, kos rawatan, dan tingkah laku pengguna mempengaruhi tuntutan.

AI yang bergantung pada data statik akan cepat “lapuk”. Jadi, isu sebenar untuk 2026 bukan “patut guna AI atau tidak”—tetapi bagaimana anda mengurus kitar hayat AI.

Underwriting berasaskan AI: Apa yang NAIC boleh “uji” secara praktikal

Jawapan terus: Underwriting AI akan dinilai pada data, ketelusan, kawalan bias, dan bukti governance.

Bila regulatori bergerak, ia jarang datang sebagai larangan terus. Biasanya ia muncul sebagai keperluan proses—dan itu memberi kesan kepada kos, masa, dan kelajuan inovasi.

Data: pemboleh ubah “tak nampak” yang paling berisiko

Underwriting moden suka guna data alternatif: tingkah laku digital, metadata transaksi, atau isyarat peranti. Masalahnya bukan data itu “jahat”—masalahnya ia mudah menjadi proksi kepada ciri sensitif.

Langkah yang praktikal (dan defensible):

1. Senarai pemboleh ubah yang dilarang/berisiko (bukan hanya “PII”, tetapi proksi).
2. Ujian bias mengikut segmen (bukan purata keseluruhan).
3. Justifikasi pemboleh ubah: kenapa ia relevan kepada risiko insurans, bukan sekadar korelasi.

Satu ayat yang patut ditampal di bilik mesyuarat: “Korelasi yang kuat tanpa rasional risiko ialah liabiliti masa depan.”

Ketelusan: dari “black box” kepada “reason codes” yang boleh disemak

Jika anda guna model kompleks (contoh: gradient boosting, neural nets), anda masih boleh sediakan:

• reason codes untuk keputusan individu,
• ringkasan faktor utama pada polisi,
• dan garis panduan semakan manual untuk kes tertentu.

Ini bukan untuk memuaskan ego data team—ini untuk melindungi organisasi bila pelanggan mempertikai atau bila audit berlaku.

AI dalam tuntutan & pengesanan penipuan: Kawalan yang sering terlepas

Jawapan terus: Dalam tuntutan dan fraud detection, risiko terbesar ialah false positive, drift, dan keputusan automatik tanpa kawalan.

AI dalam tuntutan biasanya memberi impak pantas: kelajuan pemprosesan, triage kes, dan pengesanan pola penipuan. Tapi di sinilah risiko reputasi cepat meletup.

Tiga kegagalan biasa yang saya jumpa

1. Auto-reject tanpa pagar keselamatan

   • Menolak tuntutan secara automatik berdasarkan skor risiko semata-mata.
   • Amalan lebih selamat: auto-route untuk semakan manusia, bukan auto-reject.

2. Model drift tak dipantau

   • Penipu berubah strategi; model lama jadi “buta”.
   • Tetapkan metrik drift, ambang amaran, dan jadual retraining.

3. Tiada audit trail yang bersih

   • Bila kes dibawa ke dispute, organisasi tak boleh tunjuk siapa buat keputusan dan berdasarkan apa.
   • Pastikan log keputusan: input utama, versi model, dan justifikasi.

Apa yang patut dibuat sebelum 2026

• Wujudkan AI governance merentas fungsi: underwriting, tuntutan, pematuhan, legal, dan risk.
• Tentukan Risk Appetite untuk automasi: keputusan mana boleh automatik, mana mesti manual.
• Bangunkan Playbook respons pengawal selia: dokumen ringkas yang menjawab soalan audit biasa.

“People Also Ask” versi pengurus risiko (dan jawapan terus)

Adakah perubahan kepimpinan NAIC akan menghentikan penggunaan AI?

Tidak. Yang akan berubah ialah standard pembuktian: AI perlu lebih telus, lebih terkawal, dan lebih mudah diaudit.

Adakah model yang paling kompleks lebih berisiko dari sudut regulatori?

Selalunya ya, jika tiada explainability dan governance. Model sederhana dengan proses yang kemas sering lebih selamat untuk produk runcit yang sensitif.

Apakah metrik paling berguna untuk “AI yang patuh”?

Selain prestasi teknikal, fokus pada:

• kadar false positive/false negative mengikut segmen,
• kestabilan keputusan dari masa ke masa,
• kebolehulangan keputusan (reproducibility),
• masa untuk menjelaskan keputusan kepada pelanggan.

Pelan tindakan 90 hari: Jadikan AI anda “audit-ready”

Jawapan terus: Dalam 90 hari, anda boleh membina asas compliance AI tanpa mengorbankan inovasi.

Berikut pelan yang realistik untuk organisasi insurans (kecil atau besar):

1. Inventori penggunaan AI (Minggu 1–2)

   • Senaraikan semua model/aturan automasi dalam underwriting, tuntutan, fraud, dan pemasaran.

2. Klasifikasi risiko model (Minggu 3–4)

   • Tandakan mana yang memberi kesan langsung kepada premium, kelulusan, atau penolakan tuntutan.

3. Dokumentasi minimum yang wajib (Minggu 5–8)

   • data sources, tujuan model, metrik prestasi, ujian bias, dan proses semakan.

4. Pagar keselamatan operasi (Minggu 9–12)

   • human-in-the-loop, logging, alert drift, dan prosedur roll-back.

Jika anda hanya buat satu perkara sebelum 2026: pastikan setiap keputusan penting ada cara untuk diterangkan dalam bahasa manusia.

Apa yang patut diperhatikan sepanjang 2026

Peralihan kepimpinan NAIC pada 01/01/2026 adalah permulaan. Sepanjang tahun, tumpuan biasanya akan terzahir melalui:

• agenda kerja kumpulan berkaitan data/teknologi,
• panduan mengenai amalan pasaran dan perlindungan pengguna,
• dan tekanan terhadap pengurusan risiko model, terutamanya bila melibatkan automasi.

Bagi siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, ini mesej utamanya: AI bukan projek IT—AI ialah keputusan perniagaan yang menanggung liabiliti. Anda boleh bergerak laju, tapi jangan bergerak cuai.

Jika organisasi anda sedang merancang AI untuk underwriting, tuntutan, atau fraud detection pada 2026, langkah paling bijak ialah mulakan dengan rangka kerja governance yang jelas dan bukti pematuhan yang mudah difahami.

Arah regulatori akan terus berubah. Soalannya: adakah AI anda cukup matang untuk berubah bersama, tanpa merosakkan kepercayaan pelanggan?