AI dalam Insurans: Automasi Agensi & Risiko Lebih Tepat

Pada Applied Net 2025, satu angka yang patut buat mana-mana pemilik agensi insurans angkat kening ialah 350+ pelanggan EZLynx hadir dan 50+ staf berada di lokasi untuk latihan serta sesi perbincangan. Itu bukan sekadar acara komuniti—itu isyarat jelas bahawa industri semakin serius tentang AI dalam insurans dan pengurusan risiko.

Kebanyakan agensi masih menanggung beban kerja yang sama sejak 10 tahun lepas: e-mel bertimbun, data pelanggan bersepah dalam PDF, borang permohonan yang perlu diisi berulang, dan prospek yang ‘hilang’ di tengah pipeline jualan. Masalahnya bukan kurang usaha. Masalahnya cara kerja.

Apa yang ditonjolkan oleh inovasi EZLynx di Applied Net 2025 memberi contoh praktikal tentang bagaimana automasi underwriting, CRM insurans, dan pembantu AI boleh mengurangkan risiko operasi (operational risk), memendekkan masa pemprosesan, dan menaikkan kualiti keputusan—tanpa mengorbankan sentuhan manusia.

1) Kenapa AI dalam agensi insurans sekarang jadi keperluan, bukan pilihan

Jawapan ringkas: volume kerja meningkat, jangkaan pelanggan makin tinggi, dan risiko kesilapan manusia makin mahal.

Dalam konteks Malaysia dan rantau ini, hujung tahun (Disember) biasanya musim kemas kini polisi, audit dalaman, dan perancangan KPI 2026. Bila pasukan kejar penutupan jualan, perkara yang sering bocor ialah:

• Konsistensi data (nama syarikat, alamat risiko, butiran pendedahan) merentasi borang dan sistem
• Jejak audit: siapa ubah apa, bila, dan kenapa
• Kelajuan respon kepada pelanggan, terutama selepas waktu pejabat
• Pengurusan prospek: lead masuk banyak, tapi follow-up tak teratur

Di sinilah AI dan automasi memainkan peranan sebagai “pagar keselamatan” proses. Saya berpendapat agensi yang masih 100% manual akan semakin sukar bersaing—bukan kerana mereka tak pandai jual, tetapi kerana kos operasi per polisi akan terus naik.

AI dalam insurans bukan sekadar chatbot

AI yang memberi impak paling besar dalam agensi biasanya datang dalam bentuk:

• Ringkasan komunikasi (e-mel/benang perbualan) untuk kurangkan masa baca dan risiko tersalah faham
• Auto-isian borang daripada dokumen tidak berstruktur (PDF, nota tulisan tangan, rakaman suara)
• Cadangan perlindungan berdasarkan profil risiko dan pola pembelian
• Pengesanan pendua dan ralat data semasa import lead

Itu semua menyentuh dua elemen penting pengurusan risiko: ketepatan data dan kawalan proses.

2) Commercial lines: masalah sebenar ialah data, bukan produk

Jawapan terus: commercial lines selalu lambat kerana data yang perlu dikumpul banyak, berulang, dan tak standard.

EZLynx menonjolkan penambahbaikan besar pada aliran kerja permohonan dan submission commercial lines—termasuk konsep single-stream submission workflow yang menyusun data apa yang perlu dikumpul, langkah demi langkah. Ini nampak ‘simple’, tapi kesannya besar.

Apa yang berubah bila workflow jadi berpandu

Bila aliran kerja menyatakan “data yang diperlukan” dengan jelas:

1. Ejen baru boleh ikut struktur tanpa bergantung 100% pada senior
2. Ejen berpengalaman boleh memproses lebih pantas kerana kurang ulang-alik semak dokumen
3. Risiko keciciran maklumat menurun (contoh: pendedahan tambahan, lokasi, aktiviti perniagaan)

Ini berkait rapat dengan risk assessment—sebab penilaian risiko yang baik bukan bergantung pada ‘instinct’ semata-mata, tetapi pada kualiti input.

Cadangan perlindungan dan penarafan terbina dalam

Bila sistem boleh mencadangkan perlindungan (coverage recommendations) dan membuat semakan kebolehnilaian (ratable) lebih awal, agensi mendapat dua manfaat:

• Mengurangkan risiko underinsurance (pelanggan terkurang perlindungan kerana borang tak lengkap)
• Mengurangkan risiko quote ulang (terpaksa rework kerana maklumat tak cukup)

Saya suka pendekatan ini kerana ia menutup jurang biasa dalam commercial lines: ketidakseragaman cara ejen mengumpul maklumat.

3) Pembantu AI (EVA) dan realiti operasi harian: masa yang terbuang ada di inbox

Jawapan jelas: inbox ialah lubang masa untuk kebanyakan agensi.

EZLynx memperkenalkan penambahbaikan pada pembantu AI (EVA) seperti:

• Ringkasan e-mel terus dari Outlook atau Gmail
• Balasan SMS selepas waktu pejabat yang boleh ditetapkan
• Ujian beta: AI autofill permohonan quote daripada PDF, nota tulisan tangan, atau rakaman suara

Ringkasan e-mel = kawalan risiko komunikasi

Dalam operasi insurans, banyak isu E&O (errors & omissions) bermula daripada komunikasi:

• pelanggan kata “saya dah maklumkan”
• ejen kata “saya tak nampak e-mel itu”
• nota panggilan tak ditulis dengan baik

Bila AI boleh merumuskan sejarah komunikasi, ia membantu pasukan:

• menyemak konteks dengan cepat sebelum membalas
• mengurangkan salah tafsir
• memastikan tindak lanjut ikut kronologi

“AI yang bagus bukan menggantikan ejen. AI yang bagus mengurangkan kerja remeh supaya ejen buat keputusan yang lebih tepat.”

Auto-reply selepas waktu pejabat: bagus, tapi perlu ‘guardrails’

Balasan automatik selepas waktu pejabat boleh menaikkan pengalaman pelanggan—terutama bila pelanggan panik (contoh: kemalangan, kebakaran kecil, atau gangguan operasi perniagaan).

Namun, dari sudut pengurusan risiko, agensi perlu tetapkan:

• jenis mesej yang dibenarkan (FAQ, pengesahan penerimaan, langkah kecemasan)
• frasa yang mengelakkan janji perlindungan (contoh: elak “dilindungi”, guna “kami akan semak polisi anda”)
• log perbualan untuk jejak audit

Pendek kata: automasi komunikasi perlu disertai tadbir urus (governance).

4) CRM dan pipeline jualan: AI bantu kurangkan kebocoran, bukan sekadar ‘cantikkan dashboard’

Jawapan paling praktikal: pipeline yang bagus bukan yang kompleks—yang memastikan lead tak terlepas.

EZLynx menambah baik pengurusan pipeline melalui:

• workflow berpandu untuk import lead
• smart filtering dan pengesanan pendua
• penyesuaian tahap pipeline (stages) dan label
• ciri “sales celebration” untuk motivasi pasukan

Risiko terbesar dalam jualan insurans: follow-up yang tak konsisten

Lead yang tidak ditindak dalam 5–30 minit (bergantung saluran) biasanya cepat sejuk. Bila import lead dilakukan secara manual, isu biasa berlaku:

• data pendua menyebabkan ejen menghubungi orang yang sama berulang kali
• lead salah diserah kepada ejen yang tidak sesuai (produk/segment)
• status lead tidak dikemas kini, lalu pengurusan sangka pipeline sihat sedangkan ia bocor

Dengan pengesanan pendua dan penapisan pintar, agensi mengurangkan risiko reputasi (pelanggan rasa diganggu) dan risiko kos pemasaran (belanja iklan tapi lead hangus).

Penyesuaian pipeline ikut cara agensi bekerja

Keupayaan menyesuaikan pipeline mengikut:

• line of business (motor, perniagaan, hartanah)
• geografi/lokasi risiko
• pengeluar/producer
• fokus kempen (renewal, cross-sell, SME)

…membolehkan KPI lebih jujur. Kalau data pipeline bersih, analitik ramalan (predictive analytics) juga jadi lebih bermakna.

5) Penglibatan pelanggan moden: reputasi digital kini sebahagian daripada risiko

Jawapan terus: pengalaman pelanggan ialah risiko dan peluang serentak.

EZLynx menonjolkan penambahbaikan seperti:

• workflow kempen e-mel yang lebih mudah
• papan pemuka prestasi kempen
• SMS yang boleh masukkan butiran pelanggan secara automatik
• permintaan ulasan Google satu klik

Automasi pemasaran yang menyokong pengurusan risiko

Ramai anggap pemasaran sekadar ‘jualan’. Saya tak setuju. Dalam insurans, komunikasi proaktif mengurangkan risiko:

• pelanggan tersalah faham terma perlindungan
• pembaharuan lewat kerana pelanggan tak ingat tarikh
• pelanggan rasa ‘ditinggalkan’ selepas beli polisi

Dengan kempen yang tersusun (contoh: peringatan renewal, tips pengurangan risiko premis, semakan dokumen), agensi bukan sahaja menaikkan retensi—mereka mengurangkan tuntutan yang boleh dielakkan.

Ulasan online: kawal naratif sebelum krisis berlaku

Ciri permintaan ulasan memudahkan agensi membina reputasi. Dari perspektif pengurusan risiko, reputasi yang baik:

• mengurangkan kos mendapatkan pelanggan baharu
• membantu ketika berlaku insiden viral/aduan—anda sudah ada bukti sosial yang kuat

6) Latihan dan onboarding: AI hanya berkesan bila manusia betul-betul guna

Jawapan yang ramai tak suka dengar: alat terbaik pun gagal kalau adoption lemah.

EZLynx memperluas latihan melalui onboarding diperibadikan, tutorial, webinar dan forum—termasuk idea “EVA-led guidance” (panduan dipacu AI) untuk membantu pengguna memahami fungsi sistem.

Saya melihat ini sebagai komponen pengurusan risiko yang sering diabaikan: risiko perubahan (change risk). Bila sistem baharu masuk tanpa latihan dan SOP, kesilapan meningkat sementara—dan pelanggan akan rasa.

Pelan 30 hari untuk agensi yang nak mula (praktikal)

Kalau anda sedang menilai AI/automasi untuk 2026, ini urutan yang biasanya berkesan:

1. Minggu 1: Standardkan data minimum (field wajib) + tatacara penamaan fail/dokumen
2. Minggu 2: Automasi ringkasan komunikasi + templat balasan (e-mel/SMS)
3. Minggu 3: Bersihkan pipeline, aktifkan deduplication, tetapkan SLA follow-up
4. Minggu 4: Uji auto-isian borang untuk 1 produk (pilih yang volum tinggi), ukur masa pemprosesan

Satu prinsip: mula kecil, ukur, kemudian besarkan.

Apa maksud semua ini untuk “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko” pada 2026?

Applied Net 2025 menunjukkan hala tuju yang saya rasa tak akan berpatah balik: platform agensi akan bergerak ke arah AI sebagai lapisan kerja harian—bukan projek IT bermusim.

Bila workflow submission commercial lines jadi berpandu, bila AI boleh meringkaskan inbox dan mengisi borang, dan bila CRM boleh mengurangkan data pendua, agensi memperoleh tiga kemenangan serentak: lebih laju, lebih kemas, lebih selamat.

Jika anda pemilik agensi, pengurus operasi, atau pemimpin transformasi digital, langkah seterusnya ialah audit ringkas: proses mana paling banyak “ulang kerja”, di mana kesilapan paling kerap berlaku, dan apa yang paling membebankan staf anda. Dari situ, anda boleh mula membina peta jalan AI yang realistik—dan yang penting, boleh dipakai setiap hari.

Soalan untuk difikirkan minggu ini: bila pelanggan menghantar dokumen atau mesej pada 09:00 malam, adakah proses anda menjadikan itu peluang membina kepercayaan—atau satu lagi tiket yang akan tenggelam dalam inbox esok pagi?