AI Mempercepat Skala Insurans Haiwan: Pelajaran Adoro

Premium veterinar makin naik, dan pemilik haiwan semakin “celik risiko”. Data industri menunjukkan premium bertulis insurans kesihatan haiwan di Amerika Utara melebihi AS$5 bilion pada 2024, dengan lebih 7 juta haiwan sudah diinsuranskan—tetapi kadar penembusan masih rendah. Ini gabungan yang menarik: pasaran besar, pertumbuhan laju, namun ruang untuk inovasi masih luas.

Berita bahawa Adoro Pet Insurance Services—sebuah startup insurans haiwan—telah memulakan operasi di 28 negeri (termasuk Illinois, Texas dan Alabama) bagi saya bukan sekadar kisah “syarikat berkembang”. Ini kisah tentang bagaimana pengembangan geografi memaksa disiplin underwriting dan pengurusan risiko menjadi lebih pintar. Bila anda masuk negeri demi negeri, anda bukan sahaja tambah jualan—anda tambah variasi risiko, variasi kos rawatan, variasi tingkah laku tuntutan, dan variasi peraturan.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, kita selalu kembali kepada hakikat yang sama: AI bukan hiasan teknologi—AI ialah mesin skala (scaling engine). Dan dalam insurans haiwan, skala tanpa AI biasanya bermaksud satu perkara: proses jadi perlahan, premium jadi tidak stabil, dan pengalaman tuntutan jadi mengecewakan.

Apa yang “susah” bila insurans haiwan mahu berkembang pantas?

Jawapan terus: kompleksiti risiko meningkat lebih cepat daripada pertumbuhan jualan.

Adoro menekankan beberapa pembezaan yang sangat “berbau operasi”: liputan yang lebih jelas (termasuk perkara yang sering dikecualikan/ditambah sebagai add-on seperti yuran pemeriksaan dan rehabilitasi), premium yang lebih stabil, dan pemprosesan tuntutan yang lebih pantas. Semua ini kedengaran mudah—tetapi untuk disampaikan secara konsisten merentas banyak negeri, syarikat perlu menang dalam 4 medan serentak.

1) Variasi kos veterinar dan corak rawatan

Kos rawatan untuk prosedur yang sama boleh berbeza ikut lokasi, jenis klinik, dan trend penggunaan teknologi veterinar (contohnya diagnostik imej, rawatan khusus, atau terapi pasca pembedahan). Bila anda tambah negeri, anda tambah variance.

2) Variasi profil pelanggan dan haiwan

Baka, umur, gaya hidup (indoor vs outdoor), dan tahap penjagaan pencegahan mempengaruhi kekerapan tuntutan. Skala yang sihat perlukan pricing dan underwriting yang tahan variasi.

3) Variasi peraturan dan pematuhan

Setiap negeri ada keperluan pelesenan, bentuk polisi, pendedahan (disclosure), dan cara pemasaran. Operasi yang “manual” akan cepat tersekat.

4) Ekspektasi pengalaman digital

Pemilik haiwan mahukan semakan perlindungan yang jelas, pembelian mudah, dan tuntutan yang cepat. Bila kelajuan menjadi janji jenama, AI dan automasi bukan lagi pilihan.

Di mana AI benar-benar membantu bila syarikat masuk pasaran baharu?

Jawapan terus: AI membantu syarikat menilai risiko lebih tepat, harga lebih stabil, dan proses tuntutan lebih cepat—tanpa mengorbankan kawalan.

Berikut cara yang praktikal (dan realistik) AI digunakan dalam pengembangan seperti yang dibuat Adoro.

AI untuk underwriting: dari “rule-based” ke ramalan risiko

Underwriting insurans haiwan biasanya bermula dengan faktor klasik: umur, baka, lokasi, sejarah perubatan, had manfaat, deductible, coinsurance, dan tempoh menunggu. Masalahnya, bila anda berkembang ke banyak wilayah, peraturan statik (rules) cepat jadi tidak cukup.

AI (khususnya machine learning) boleh:

• Meramal frekuensi tuntutan mengikut profil haiwan dan wilayah (contoh: perbezaan risiko kecederaan untuk anjing aktif di kawasan tertentu).
• Menganggar kos purata rawatan dengan mengambil kira corak bil klinik dan variasi harga.
• Mengesan gabungan faktor yang “diam-diam mahal” (contoh: baka tertentu + umur tertentu + jenis perlindungan tertentu memberi lonjakan kos).

Satu prinsip yang saya pegang: AI bukan menggantikan underwriter—AI memberi underwriter “peta panas” risiko yang mereka tak sempat bina secara manual.

AI untuk kestabilan premium: kurangkan kejutan, bina kepercayaan

“Premium stabil” selalu jadi slogan. Tapi dalam insurans, premium stabil hanya wujud bila syarikat ada:

1. anggaran kos tuntutan yang kuat, dan
2. pemantauan drift yang disiplin.

AI membantu melalui:

• Analisis ramalan (predictive analytics) untuk jangkaan trend kos rawatan.
• Model drift monitoring: bila corak tuntutan berubah di negeri baharu, sistem mengesan perubahan lebih awal.
• Segmentasi yang adil: bukan sekadar “naik rata”, tetapi pelarasan lebih tepat ikut risiko.

Kesan kepada pemasaran pun besar: bila premium kerap berubah secara mendadak, churn naik. Stabiliti premium ialah isu pengurusan risiko pelanggan, bukan sekadar isu kewangan syarikat.

Tuntutan pantas bukan magik—AI yang urus kerja remeh dengan betul

Jawapan terus: tuntutan pantas datang daripada triage automatik, pengesanan penipuan, dan aliran kerja yang meminimumkan semakan manual.

Dalam insurans haiwan, dokumen tuntutan biasanya termasuk invois klinik, rekod rawatan, diagnosis, dan kadang-kadang nota pemeriksaan. Banyak masa habis pada kerja asas: membaca, menyusun, memadankan perlindungan, dan memastikan tiada item yang terlepas.

Bagaimana AI mempercepat pemprosesan tuntutan

• OCR + ekstraksi medan: AI membaca invois dan mengekstrak item (tarikh, prosedur, ubat, jumlah).
• Klasifikasi tuntutan: tuntutan “mudah” diluluskan lebih cepat; kes kompleks dihantar kepada adjuster.
• Semakan polisi automatik: memadankan kod rawatan dengan manfaat yang dilindungi termasuk yuran pemeriksaan atau rehabilitasi (jika termasuk dalam produk).

Bila produk cuba lebih telus dan kurang add-on, kerja pemadanan manfaat boleh jadi lebih mudah—tetapi hanya jika struktur data tuntutan dan polisi kemas. AI membantu “membaca” kekemasan itu.

AI untuk pengesanan penipuan: lindungi margin, lindungi pelanggan

Penipuan dalam insurans haiwan mungkin tidak selalu “besar”, tetapi kerap berlaku dalam bentuk:

• tuntutan berganda,
• dokumen diubah,
• item yang tidak relevan disisipkan,
• pola klinik/pelanggan yang luar biasa.

AI membina skor risiko penipuan berasaskan pola (jumlah, kekerapan, jenis rawatan, jarak masa, rangkaian klinik). Ini penting untuk pengembangan: bila masuk wilayah baharu, syarikat belum ada “intuisi tempatan”. AI mengisi jurang itu dengan pantas.

Ayat yang boleh dipegang: Semakin laju syarikat berkembang, semakin mahal kos kesilapan tuntutan—AI menjadikan kelajuan itu terkawal.

Pengembangan ke 28 negeri: apa pelajaran untuk pemain insurans di Malaysia?

Jawapan terus: walaupun konteks peraturan berbeza, logik risikonya sama—skala perlukan standardisasi data dan automasi keputusan.

Malaysia mungkin tidak beroperasi “negeri ke negeri” seperti AS, tetapi kita tetap berdepan variasi penting:

• kos rawatan veterinar antara bandar besar dan bandar kecil,
• perbezaan akses klinik 24 jam,
• tabiat pemilik haiwan (pencegahan vs rawatan bila parah),
• jurang literasi insurans.

Jika anda syarikat insurans, broker, atau pengendali takaful yang mempertimbangkan produk insurans haiwan (atau produk mikro perlindungan lain), saya akan cadangkan 3 fokus yang terus boleh dibuat.

1) Mulakan dengan “data minimum yang betul”, bukan data banyak

AI perlukan data yang konsisten, bukan semestinya data yang besar. Tetapkan:

• struktur manfaat (benefit taxonomy),
• format dokumen tuntutan,
• kamus istilah rawatan (mapping istilah klinik kepada kategori manfaat).

2) Bina enjin keputusan tuntutan berlapis

Susun proses kepada 3 lapis:

1. Straight-through processing (kes mudah)
2. AI-assisted review (kes sederhana)
3. Manual escalation (kes kompleks/berisiko)

Model ini menjaga kelajuan tanpa menggadai kawalan.

3) Jadikan “kestabilan premium” sebagai KPI risiko

Kestabilan premium bukan sekadar isu pemasaran. Ia KPI yang menguji:

• ketepatan harga,
• disiplin pengunderaitan,
• kebersihan data tuntutan,
• keberkesanan pengesanan penipuan.

Kalau premium tak stabil, pelanggan rasa seperti dihukum. Itu merosakkan kepercayaan—dan kepercayaan ialah aset paling mahal dalam insurans.

Soal jawab ringkas yang biasa ditanya (dan jawapan yang terus terang)

Adakah AI akan menolak tuntutan lebih banyak?

AI yang baik tidak “menghukum” pelanggan; ia mengurangkan kesilapan dan mempercepat kelulusan tuntutan yang sah. Polisi yang jelas + AI yang telus biasanya menghasilkan pengalaman lebih konsisten.

Adakah AI sesuai untuk startup insurans?

Ya—sebab startup paling perlukan skala kos efektif. Tanpa AI, kos operasi per polisi naik cepat bila jumlah pelanggan meningkat.

Apa risiko utama bila guna AI dalam underwriting?

Risiko utamanya ialah bias data dan keputusan yang sukar dijelaskan. Penyelesaiannya ialah model governance: audit berkala, pemantauan drift, dan garis panduan keputusan yang boleh diterangkan kepada pelanggan dan pihak pematuhan.

Apa langkah seterusnya untuk organisasi yang mahu skala dengan AI?

Kisah Adoro menunjukkan pasaran insurans haiwan masih “underpenetrated”, tetapi pemain yang menang bukan semata-mata yang paling awal masuk—mereka yang paling cekap mengurus risiko semasa berkembang. Jika organisasi anda sedang menilai AI untuk underwriting, pengurusan tuntutan, atau pengesanan penipuan, langkah praktikal minggu ini ialah:

1. Senaraikan 10 sebab tuntutan paling lambat diproses.
2. Kenal pasti 3 data yang paling kerap “kotor” (tidak konsisten).
3. Pilih satu proses untuk diuji dengan automasi + AI (contoh: OCR invois dan klasifikasi tuntutan).

Saya percaya 2026 akan jadi tahun “perang pengalaman tuntutan” untuk banyak produk insurans digital—termasuk insurans haiwan. Bila pelanggan boleh banding kelajuan dan ketelusan dalam beberapa minit, AI dalam pengurusan risiko jadi pembeza yang paling nyata.

Jika anda mahu berkembang seperti Adoro—cepat dan meluas—soalan yang patut ditanya bukan “boleh tak guna AI?”, tetapi bahagian mana yang patut diautomasi dulu supaya skala tidak memakan margin dan reputasi?