AI Insurans: 5 Fungsi Digital Yang Agen Paling Hargai

24% pertumbuhan tahun-ke-tahun dan penjimatan 558 jam sebulan bukan angka “cantik di slaid”—itu beza antara agensi yang sempat bernafas dan agensi yang setiap hari mengejar kerja pentadbiran. Menjelang hujung tahun seperti Disember 2025, ramai pemilik agensi dan pasukan operasi biasanya berkejar dengan pembaharuan polisi, audit dalaman, sasaran jualan, dan permintaan pelanggan yang makin sensitif pada harga. Dalam keadaan ini, teknologi bukan lagi pilihan “nanti bila ada bajet”. Ia jadi alat survival.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya suka ambil satu sudut yang praktikal: teknologi yang paling disukai agen insurans selalunya bukan kerana “canggih”, tetapi kerana ia mengurangkan kerja berulang, menguatkan retensi, dan mempercepat keputusan risiko. Artikel asal (berkisar tentang pengalaman agen dengan penyelesaian EZLynx) memberi petunjuk yang jelas tentang apa yang industri benar-benar mahu—dan bagaimana AI sebenarnya memainkan peranan besar di belakang tabir.

Catatan ini mengolah idea tersebut menjadi panduan yang boleh terus anda guna: apa fungsi digital yang agen paling hargai, bagaimana ia berkait dengan AI dalam underwriting, tuntutan, dan pengurusan risiko, serta apa langkah yang patut diambil jika anda sedang menilai sistem baharu.

1) Platform “semua-dalam-satu” menang kerana disiplin data

Jawapan ringkas: platform bersepadu menang kerana ia memaksa data pelanggan jadi konsisten dan boleh diguna semula—asas kepada automasi dan AI.

Agen suka sistem pengurusan agensi (AMS) yang menyatukan penarafan, komunikasi pelanggan, dan pengurusan polisi dalam satu tempat. Bukan sebab ia nampak kemas, tetapi sebab ia menghapuskan “kerja cari fail”. Lebih penting: apabila akaun peribadi dan komersial disatukan dalam satu profil, peluang cross-sell dan up-sell berlaku secara natural.

Daripada perspektif pengurusan risiko, platform bersepadu menghasilkan satu sumber kebenaran (single source of truth). Ini memberi kesan langsung kepada:

• Underwriting lebih pantas: data pendedahan risiko (lokasi, jenis perniagaan, sejarah tuntutan, perlindungan sedia ada) berada dalam struktur yang sama.
• Kualiti data meningkat: kurang duplikasi, kurang kesilapan manual, kurang “versi berbeza” dalam e-mel dan spreadsheet.
• AI jadi lebih tepat: AI hanya sebaik data yang ia terima. Data berselerak = cadangan berselerak.

Contoh situasi agensi (yang selalu berlaku)

Seorang pelanggan SME ada polisi kebakaran komersial, tetapi ahli keluarganya juga ada polisi kenderaan dan rumah. Bila profil dipautkan, pasukan anda boleh nampak gambaran risiko keluarga/perniagaan secara menyeluruh. Ini membantu anda:

1. menyusun perlindungan yang tidak bertindih,
2. mengurangkan jurang perlindungan,
3. mengukuhkan retensi sebab pelanggan rasa “anda faham konteks mereka”.

2) Retensi bukan “kempen e-mel”—ia kerja intel pembaharuan

Jawapan ringkas: retensi yang baik datang daripada intel pembaharuan harian + tindakan awal, bukan panggilan saat akhir.

Dalam pasaran yang sensitif harga, agen yang menunggu pelanggan merungut selepas premium naik selalunya akan kalah. Sebab itu fungsi retensi yang memberi pandangan harian tentang pembaharuan sangat bernilai. Dalam sumber asal, penggunaan alat retensi dikaitkan dengan 8 mata lebih tinggi purata retensi polisi berbanding agensi yang tidak menggunakannya.

Bagi saya, ini relevan dengan AI kerana retensi moden semakin menyerupai model ramalan risiko pelanggan akan “churn”:

• kenal pasti polisi yang premium naik mendadak,
• kesan perubahan perlindungan/endorsement yang mengelirukan,
• tanda pelanggan yang kerap hubungi sokongan (petunjuk ketidakpuasan),
• susun tindakan: semak pasaran, cadang pelarasan perlindungan, atau plan pembayaran.

Apa yang patut ada dalam “playbook” retensi

Jika anda nak retensi yang stabil, bina rutin yang mudah diulang:

1. 30–60 hari sebelum pembaharuan: semak perubahan premium dan punca kenaikan.
2. Segment pelanggan: premium naik tinggi, premium naik sederhana, premium stabil.
3. Tindakan automatik: peringatan, e-mel pendidikan ringkas, jadualkan panggilan untuk kes premium naik tinggi.
4. Tawaran pilihan: bukan “satu cadangan”, tetapi 2–3 opsyen yang jelas (perlindungan vs harga).

“Retensi yang kuat bukan bermaksud pelanggan tak pernah naik premium. Retensi yang kuat bermaksud pelanggan percaya anda dah buat kerja semak dan mencadangkan pilihan yang adil.”

3) Aliran kerja komersial: kemenangan sebenar ialah memendekkan kitaran sebut harga

Jawapan ringkas: dalam insurans komersial, siapa paling cepat dan paling kemas menghantar submission—dialah yang paling banyak menang.

Banyak agensi hebat dalam personal lines kerana prosesnya lebih seragam. Tetapi bila masuk komersial (SME), permainan berubah: borang panjang, dokumen sokongan, soalan underwriting berlapis, dan penanggung insurans yang perlukan maklumat spesifik.

Sumber asal menekankan inovasi workflow komersial yang menyasarkan pengurangan masa dari sebut harga ke pembentangan. Ini berkait rapat dengan AI dalam pengurusan risiko:

• Pengayaan data (data enrichment): tarik maklumat perniagaan, klasifikasi, lokasi, dan pendedahan risiko.
• Semakan kelengkapan submission: AI boleh mengesan medan yang kosong/meragukan sebelum dihantar.
• Cadangan dokumen: AI boleh menyarankan dokumen yang diperlukan mengikut jenis industri.

Cara ukur impak (tanpa KPI yang kabur)

Pilih 3 metrik yang semua orang faham:

• Masa dari lead → submission lengkap (jam/hari)
• Kadar submission diterima tanpa pembetulan (peratus)
• Kadar menang (win rate) untuk segmen SME tertentu

Bila workflow kemas, pengurusan risiko juga meningkat—kerana submission yang lengkap mengurangkan salah anggap pendedahan risiko, yang akhirnya mengurangkan pertikaian tuntutan di kemudian hari.

4) Pembantu maya berasaskan AI: nilai sebenar ialah “mengurangkan beban latihan”

Jawapan ringkas: AI paling berguna bila ia mengurangkan masa onboarding staf baharu dan meningkatkan konsistensi komunikasi pelanggan.

Dalam sumber asal, pembantu maya AI (EVA) digunakan untuk:

• draf e-mel profesional mengikut nada dan panjang yang diingini,
• menjawab pertanyaan servis dengan lebih cepat,
• memberi panduan langkah demi langkah untuk tugasan dalam sistem,
• ringkasan akaun pelanggan (sejarah e-mel, teks, nota, log aktiviti).

Ini bukan “gimik”. Ia menyentuh masalah sebenar agensi: staf baharu ambil masa untuk faham aliran kerja, dan staf lama pula terperangkap dengan kerja berulang.

Gunakan AI dengan garis panduan yang ketat

Saya pro-AI, tapi saya juga tegas tentang kawalan. Untuk agensi insurans, tetapkan 4 peraturan mudah:

1. AI draf, manusia luluskan untuk komunikasi yang melibatkan perlindungan, pengecualian, atau nasihat sensitif.
2. Nada konsisten: bina templat nada (mesra, formal, ringkas) supaya pelanggan tak rasa “lain-lain”.
3. Larangan data tertentu: elak memasukkan nombor pengenalan, butiran pembayaran, atau data kesihatan jika polisi privasi sistem tidak jelas.
4. Audit sampel mingguan: semak 10–20 mesej AI untuk pastikan patuh dan tepat.

“AI yang baik bukan menggantikan agen. AI yang baik membuang gangguan supaya agen boleh fokus pada keputusan risiko dan hubungan pelanggan.”

5) Automasi: 558 jam sebulan bukan sekadar “jimat masa”—ia kapasiti jualan

Jawapan ringkas: automasi menukar masa pentadbiran menjadi kapasiti yang boleh dijual.

Sumber asal menyatakan automasi boleh menjimatkan purata 558 jam sebulan. Angka ini besar kerana ia menukar struktur kos:

• kurang kerja susulan manual,
• peringatan pembaharuan berjalan sendiri,
• tugasan “tickler” dan SLA servis lebih terjaga,
• pengurusan kes tuntutan lebih tersusun, termasuk ketika bencana.

Pada musim hujung tahun, automasi paling terasa sebab volume pembaharuan tinggi. Dan apabila berlaku kejadian besar (banjir, ribut, gangguan operasi), automasi membantu memastikan tiada pelanggan tercicir.

Automasi yang patut dibina dahulu (susunan praktikal)

Jika anda baru nak bermula, buat yang beri impak cepat:

1. Pembaharuan: peringatan 60/30/14 hari + tugasan semakan premium.
2. Dokumen: permintaan dokumen automatik mengikut jenis polisi.
3. Tuntutan: mesej status tuntutan + jadual panggilan susulan.
4. Lead baharu: respons awal dalam 5–15 minit (bukan 2 hari).

Automasi juga memudahkan AI kemudian hari. Bila proses standard, AI boleh mengoptimumkan. Bila proses berselerak, AI hanya akan menambah kekeliruan.

Soalan lazim: “Patut pilih sistem yang ada AI, atau bina AI sendiri?”

Jawapan terus: kebanyakan agensi patut bermula dengan sistem yang sudah ada AI + automasi terbina, kemudian hanya “custom” bila proses anda benar-benar matang.

Bina AI sendiri memerlukan data yang bersih, pasukan teknikal, pematuhan privasi, dan penyelenggaraan. Jika anda masih bergelut dengan:

• data pelanggan yang tak konsisten,
• tugasan manual yang bertindan,
• onboarding staf yang lama,

maka keutamaan bukan “model AI paling pintar”. Keutamaan ialah platform + proses + disiplin data.

Langkah seterusnya untuk agensi yang mahu “AI-ready” pada 2026

Jika anda serius tentang AI dalam insurans dan pengurusan risiko, sasarkan 90 hari pertama ini:

1. Petakan 5 proses paling kerap (pembaharuan, endorsement, tuntutan, sebut harga, onboarding).
2. Tentukan 3 metrik operasi (masa kitaran, kadar kesilapan, retensi).
3. Pilih automasi minimum yang memberi impak cepat (contohnya pembaharuan dan susulan lead).
4. Aktifkan bantuan AI untuk komunikasi dan ringkasan akaun—ini biasanya cepat diterima staf.

Perubahan ini nampak kecil, tapi ia mencipta momentum. Bila pasukan anda mula percaya sistem boleh “buat kerja belakang tabir”, barulah anda boleh menaikkan tahap kepada analitik ramalan, pemarkahan risiko, dan pengesanan penipuan.

AI dalam insurans bukan tentang siapa paling awal beli alat. Ia tentang siapa paling cepat menukar alat itu menjadi proses yang konsisten dan boleh diukur. Anda nak jadi agensi yang mana bila 2026 bermula?