AI dalam Insurans: Operasi Agensi Lebih Pantas & Tepat

Pada 05/11/2025, satu perkara jelas dari pentas Applied Net 2025: agensi insurans yang masih bergantung pada proses manual akan makin sukar mengejar kelajuan pasaran. Bukan sebab staf tak rajin—tetapi sebab kerja harian agensi (email, susulan prospek, semakan risiko, borang permohonan, dokumen sokongan, rating, submission kepada carrier) memang padat dan berulang.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya selalu tekankan satu realiti: AI paling bernilai bukan bila ia “nampak canggih”, tetapi bila ia mengurangkan kerja remeh yang memakan masa. Apa yang dikongsikan oleh EZLynx di Applied Net 2025 ialah contoh yang praktikal—AI dan automasi digunakan untuk memperkemas underwriting, mempercepat operasi, dan menutup jurang komunikasi pelanggan.

Artikel ini bukan sekadar rangkuman inovasi. Kita akan bedah apa maksudnya untuk agensi dan pasukan risiko: apa yang patut ditiru, apa risiko yang perlu dikawal, dan bagaimana nak mula dengan cara yang masuk akal.

1) Automasi underwriting bermula dari “submission workflow”, bukan dari model AI

Jawapan terus: Jika aliran kerja submission berserabut, AI hanya mempercepatkan kekeliruan.

Ramai pemilik agensi sangka transformasi digital bermula dengan membeli “AI tool”. Saya tak setuju. Asasnya ialah workflow—bagaimana data dikumpul, disahkan, diisi ke borang, dan dihantar kepada pihak berkaitan.

Di Applied Net 2025, tumpuan pada commercial lines memang tepat kerana inilah kawasan paling banyak “geseran”: dokumen berlapis, keperluan data berbeza ikut risiko, dan turnaround carrier yang tak seragam. Pendekatan baharu yang diketengahkan—single-stream submission workflow—membuat satu perkara penting:

• Menyenaraikan data yang wajib dikumpul (kurang ulang-alik dengan klien)
• Menjadikan proses lebih “guided” untuk ejen baharu
• Memendekkan masa submission untuk ejen berpengalaman

Kenapa ini relevan untuk pengurusan risiko?

Underwriting dan risk assessment bergantung pada kualiti input. Bila data dikumpul secara konsisten, anda dapat:

1. Kurangkan kesilapan rating (contoh: kelas perniagaan tersilap, alamat risiko tidak lengkap)
2. Kurangkan kebocoran maklumat (data terpisah dalam email/WhatsApp)
3. Wujudkan audit trail (penting untuk pematuhan dan semakan dalaman)

Cadangan praktikal (boleh mula minggu ini)

Ambil 20 submission komersial terakhir dan tanda:

• Berapa kali staf perlu “follow up” untuk data yang sama?
• Dokumen apa paling kerap tak lengkap?
• Di langkah mana submission paling kerap “tergantung” lebih 48 jam?

Kemudian bina checklist data minimum untuk 3 jenis risiko komersial yang paling kerap anda urus. Itu langkah pertama sebelum AI.

2) AI yang paling cepat beri ROI: ringkasan email dan balasan selepas waktu pejabat

Jawapan terus: AI yang menang ialah AI yang menyelamatkan masa 5–15 minit berkali-kali sehari.

EZLynx menonjolkan pembantu maya (EVA) yang boleh meringkaskan thread email dan sejarah komunikasi—terus dari platform email popular. Ini nampak “simple”, tetapi impaknya besar.

Realitinya, banyak agensi kalah bukan pada pengetahuan produk, tetapi pada kelajuan respon.

Situasi biasa yang menelan masa

• Klien hantar email panjang campur lampiran
• Staf baca, cari konteks dalam thread lama
• Tulis semula ringkasan untuk rujukan dalaman

Dengan ringkasan automatik, staf masuk terus ke tindakan: semak dokumen, minta data kurang, keluarkan quotation, atau escalate isu risiko.

Balasan SMS selepas waktu pejabat: bagus, tapi perlu “guardrail”

Ciri balasan teks selepas waktu pejabat mengekalkan momentum 24/7. Ini sesuai untuk musim hujung tahun (Disember), bila:

• banyak pembaharuan polisi (renewal)
• prospek baru cari perlindungan sebelum tutup akaun tahunan
• pelanggan sibuk dan hanya sempat mesej malam

Namun saya akan tegas di sini: balasan automatik mesti ada kawalan risiko.

Gunakan prinsip ini:

• Jangan beri nasihat perlindungan spesifik secara automatik
• Fokus pada pengesahan penerimaan, pengumpulan maklumat asas, dan penetapan jangka masa respon
• Untuk tuntutan, berikan arahan keselamatan dan langkah segera (contoh: “ambil gambar kerosakan, simpan resit”), bukan keputusan liabiliti

“AI yang menjawab terlalu ‘pandai’ boleh jadi risiko E&O. AI yang menjawab jelas dan selamat—itu aset.”

3) Autofill borang quotation dengan AI: jimat masa, kurangkan ralat—jika data ditadbir dengan betul

Jawapan terus: AI autofill paling berharga untuk agensi ialah menukar dokumen tidak berstruktur kepada data underwriting yang boleh digunakan.

EZLynx juga menyebut ujian beta untuk AI yang boleh autofill quote applications daripada PDF, nota tulisan tangan, atau rakaman suara. Ini tepat dengan arah industri: data underwriting sebenar banyak “tersembunyi” dalam bentuk tidak berstruktur.

Apa nilai sebenar kepada agensi?

1. Kelajuan: staf tak perlu menaip semula data yang berulang
2. Ketepatan: kurang kesalahan transkripsi
3. Skalabiliti: lebih banyak quotation boleh diproses tanpa menambah headcount dengan kadar yang sama

Tetapi inilah risiko yang perlu anda kawal

Autofill bukan “autopilot”. Ia perlukan:

• Human-in-the-loop: semakan manusia sebelum submission
• Data validation rules: medan kritikal mesti lulus semakan (alamat, jumlah jualan, payroll, jenis operasi, tarikh efektif)
• Versioning: jejak perubahan bila AI mengisi dan bila manusia membetulkan

Jika anda nak mula tanpa platform besar sekali pun, bina SOP ringkas:

1. AI ekstrak data
2. Staf semak 10 medan kritikal (senarai tetap)
3. Sistem kunci submission jika 10 medan belum disahkan

Ini cara paling mudah kurangkan ralat underwriting yang boleh bawa isu tuntutan kemudian hari.

4) CRM dan saluran jualan (pipeline) bukan sekadar untuk sales—ia alat kawalan risiko operasi

Jawapan terus: Pipeline yang jelas mengurangkan “kes tercicir”, dan kes tercicir ialah punca utama kerugian peluang serta risiko reputasi.

Bila EZLynx bercakap tentang penambahbaikan CRM—import lead berpandu, penapisan pintar, pengesanan pendua, dan pipeline yang boleh dikustom—saya lihat ini sebagai operational risk control.

Masalah besar agensi ialah:

• lead masuk dari pelbagai sumber (borang web, event, rakan kongsi)
• data berulang/pendua
• tiada pemilikan kes (siapa follow up?)
• susulan terhenti selepas 2–3 hari

Struktur pipeline yang saya cadangkan (mudah, tapi berkesan)

Gunakan 6 peringkat yang semua orang faham:

1. Lead diterima
2. Kelayakan (fit / tidak fit)
3. Data dikumpul
4. Quotation dihantar
5. Rundingan / pembetulan risiko
6. Menang / kalah

Kemudian tetapkan SLA dalaman:

• Lead baharu mesti disentuh dalam 2 jam (pada waktu operasi)
• Quotation ringkas siap dalam 24 jam
• Follow up pertama dalam 48 jam jika tiada respon

“Sales celebration” nampak remeh—sebenarnya strategi disiplin

Fungsi meraikan penutupan jualan secara real-time memang nampak macam gimmick. Tapi bagi pasukan yang penat mengejar renewal hujung tahun, signal kecil boleh menguatkan budaya.

Saya suka konsep ini jika digandingkan dengan metrik yang betul: bukan sekadar “closing”, tetapi closing dengan kualiti data lengkap dan dokumen disimpan ikut polisi.

5) Engagement pelanggan: automasi pemasaran yang tidak mengorbankan sentuhan manusia

Jawapan terus: Komunikasi pelanggan yang konsisten ialah separuh daripada pengurusan risiko—ia mengurangkan salah faham perlindungan dan konflik tuntutan.

EZLynx menekankan:

• workflow kempen email lebih ringkas
• dashboard prestasi
• SMS yang boleh masukkan butiran pelanggan secara automatik
• permintaan ulasan Google satu klik

Untuk agensi, nilai utama bukan “marketing cantik”. Nilainya ialah pencegahan churn dan pengurangan isu servis.

Contoh kempen yang sesuai untuk Disember 2025

Buat 3 kempen ringkas:

1. Checklist renewal: dokumen yang perlu, tarikh penting, dan perubahan operasi yang mesti dimaklumkan
2. Semakan risiko hujung tahun: peringatan stok, aset baharu, peralatan, perubahan lokasi
3. Pendidikan tuntutan: apa yang perlu dibuat dalam 30 minit pertama selepas insiden (gambar, laporan, bukti)

Bila pelanggan rasa agensi anda proaktif, mereka kurang “shopping” harga semata-mata.

Soalan lazim: “Perlu ke agensi kecil ikut semua ini?”

Ya—tetapi bukan sekaligus.

Agensi kecil paling untung bila automasi dibuat pada titik paling kerap berulang: komunikasi, data capture, dan pipeline.

Urutan yang saya sarankan:

1. Ringkasan komunikasi + templat respon selamat
2. Checklist submission komersial + standard data minimum
3. Pipeline CRM dengan SLA dan pemilikan kes
4. Autofill dokumen (bila governance data sudah stabil)

Kecil dulu, konsisten dulu.

Langkah seterusnya: jadikan AI sebagai “sistem kerja”, bukan projek IT

Transformasi yang ditunjukkan di Applied Net 2025 memberi mesej yang saya suka: AI dan automasi patut melekat pada kerja harian, bukan sekadar demo yang cantik.

Kalau anda sedang menilai AI dalam insurans untuk underwriting dan pengurusan risiko, fokus pada dua perkara: (1) masa staf yang diselamatkan setiap hari, dan (2) ralat yang berjaya dielakkan setiap minggu. Itu metrik yang jujur.

Dalam beberapa bulan pertama 2026 nanti, pasaran akan tambah kompetitif—pelanggan makin biasa dengan respon pantas, dan mereka tak sabar dengan proses manual. Persoalannya, bahagian mana dalam operasi agensi anda yang masih ‘mengikat kaki’ pasukan sendiri?