AI & Penerbangan Musim Sejuk: Kurangkan Risiko, Elak Tuntutan

69% kemalangan penerbangan am (fixed-wing, bukan komersial) pada 2021 berpunca daripada kesilapan juruterbang. Angka ini selalu terasa “jauh” sehinggalah kita lihat coraknya: keputusan kecil yang dibuat ketika sibuk, sejuk, tergesa-gesa—kemudian berubah jadi insiden besar.

Disember 2025 memang musim orang bergerak: cuti sekolah, perjumpaan keluarga, perjalanan hujung tahun. Di negara bermusim sejuk, penerbangan ketika cuaca dingin bukan sekadar cabaran operasi; ia juga ujian disiplin prosedur. Dan bagi dunia insurans, ia ialah “makmal” terbaik untuk belajar tentang pengurusan risiko, kerana semua yang boleh silap memang cenderung silap.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya nak bawa satu sudut yang ramai terlepas pandang: amalan terbaik penerbangan musim sejuk bukan hanya untuk juruterbang—ia mengajar kita cara membina AI untuk penilaian risiko, underwriting, dan pengurusan tuntutan yang lebih tepat. Bila protokol keselamatan diterjemah jadi data dan tindakan, insurans boleh bergerak daripada reaktif kepada proaktif.

Kenapa penerbangan musim sejuk ialah “kelas master” untuk AI risiko

Jawapan ringkasnya: musim sejuk memaksa keputusan dibuat dalam keadaan high-stakes dan low-margin for error. Itu sama seperti underwriting dan tuntutan—maklumat sering tak lengkap, masa singkat, dan kos kesilapan mahal.

Dalam penerbangan musim sejuk, juruterbang mengurus risiko melalui:

• Senarai semak (checklist) yang ketat
• Pemeriksaan pra-penerbangan dan pra-pendaratan
• Had peribadi dan kompetensi semasa (currency/proficiency)
• Penyelenggaraan pencegahan

Dalam insurans, AI boleh meniru prinsip yang sama melalui:

• rules + model (gabungan peraturan dan ramalan)
• pengesanan anomali (contoh: corak tuntutan pelik)
• skor risiko dinamik (berubah mengikut situasi semasa)
• automasi pematuhan polisi (policy compliance)

Satu ayat yang saya pegang: “AI yang bagus bukan menggantikan pertimbangan manusia—AI memastikan pertimbangan manusia tak terlepas perkara asas.”

5 amalan penerbangan musim sejuk yang patut ditiru oleh sistem AI insurans

Berikut ialah amalan yang terbukti mengurangkan insiden dalam operasi musim sejuk, dan bagaimana ia boleh diterjemah menjadi strategi AI dalam insurans penerbangan dan pengurusan risiko.

1) Disiplin operasi sejuk: dari ‘fuel sump’ ke ‘data hygiene’

Prinsip utama di sini: buang pencemar sebelum ia jadi masalah. Dalam penerbangan, tindakan seperti mengisi penuh tangki selepas mendarat untuk kurangkan pembentukan lembapan, membuat sump pra-penerbangan untuk keluarkan air/kekotoran, atau menggunakan carb heat untuk elak carb icing—semuanya ialah langkah pencegahan.

Dalam insurans, versi yang setara ialah kebersihan data (data hygiene) sebelum underwriting atau sebelum tuntutan diproses.

Apa yang AI patut buat secara automatik:

• Mengesan medan data yang “berisiko” (contoh: jam penerbangan tidak konsisten, rekod latihan tidak lengkap, lokasi hangar tidak jelas)
• Menghalang keputusan automatik jika data kritikal hilang (contoh: status IPC, jenis enjin, rekod penyelenggaraan)
• Menyeragamkan input (contoh: format jam penerbangan, tarikh servis, model pesawat) supaya analisis ramalan tak tersasar

Analogi mudah: air dalam tangki bahan api ialah seperti data kotor dalam sistem—dua-dua senyap, tapi akibatnya boleh total loss.

2) Kekal “current”: AI patut semak kelayakan polisi secara masa nyata

Dalam penerbangan, juruterbang yang “current” bukan bermaksud ada lesen sahaja—mereka perlu kekal mahir dan terkini, termasuk latihan berkala dan kefahaman tentang pesawat sendiri.

Dalam insurans penerbangan, ini ada implikasi terus kepada syarat polisi. Ada polisi yang menetapkan keperluan tertentu (contoh: pemeriksaan kecekapan instrumen secara tahunan) walaupun peraturan penerbangan mungkin berbeza.

AI boleh jadi pengawal pematuhan yang praktikal:

• Enjin semakan automatik keperluan polisi vs profil juruterbang
• Peringatan awal sebelum tarikh luput (contoh: 30/60/90 hari)
• “Stoplight system” untuk broker/underwriter:
  • Hijau: semua syarat dipenuhi
  • Kuning: hampir luput / bukti belum dimuat naik
  • Merah: tidak layak → risiko tuntutan ditolak meningkat

Ini penting kerana dalam kes sebenar yang sering berlaku di pasaran, tuntutan boleh ditolak jika syarat kelayakan (contoh: latihan/semakan tertentu) tidak dipenuhi dalam tempoh yang dinyatakan oleh polisi.

3) Hormat had peribadi: skor risiko yang berubah ikut konteks

Juruterbang yang matang akan guna senarai semak kendiri seperti IM SAFE (penilaian sakit, ubat, stres, alkohol, letih, emosi). Ini bukan teori—ia membezakan penerbangan yang selamat dengan keputusan yang dipaksa.

Dalam underwriting, masalah biasa ialah skor risiko terlalu statik: profil nampak “OK” di atas kertas, tetapi konteks semasa mengubah segalanya.

AI patut menghasilkan skor risiko kontekstual berdasarkan gabungan:

• pengalaman terkini (contoh: jam penerbangan dalam 90 hari)
• jenis operasi (latihan, rekreasi, ferry flight, dsb.)
• corak perubahan (contoh: pertukaran pesawat/model baharu)
• faktor persekitaran (contoh: operasi musim sejuk di lokasi tertentu)

Pendekatan yang saya suka: gunakan skor risiko dua lapis—baseline risk (profil) + situational risk (konteks). Underwriter dapat keputusan yang lebih adil, bukan sekadar “feeling”.

4) Preflight & prelanding: automasi senarai semak untuk kurangkan ‘human slip’

Ramai orang menganggap kesilapan berlaku sebab kurang pengetahuan. Realitinya: banyak insiden berlaku sebab tergesa-gesa, terganggu, atau rutin yang terlalu biasa.

Dalam penerbangan, pra-pemeriksaan yang lengkap, semakan NOTAM, peta lapangan terbang, komunikasi radio, dan checklist seperti GUMPS (Gas, Undercarriage, Mixture, Propeller, Switches/Seatbelts) ialah “pagar” terhadap kesilapan kecil.

Dalam insurans dan tuntutan, AI boleh jadi checklist digital yang tak penat:

• Semakan automatik dokumen wajib sebelum polisi dikeluarkan (contoh: logbook, rekod servis, bukti latihan)
• Semakan pra-tuntutan untuk elak kelewatan (contoh: bukti kerosakan, timeline kejadian, pihak terlibat)
• Pencetus amaran (alert) bila ada item kritikal yang belum disahkan

Kesan langsung kepada bisnes:

• kurang polisi “tersalah keluarkan” (coverage mismatch)
• kurang pertikaian semasa tuntutan
• masa kitaran tuntutan lebih pendek kerana maklumat lengkap dari awal

5) Penyelenggaraan pencegahan: AI ramal risiko kerosakan sebelum ia terjadi

Dalam penerbangan, penyelenggaraan ikut masa dan ambang jam operasi—bukan jarak. Enjin yang lama tidak digunakan pula lebih cepat merosot (contoh: minyak yang statik boleh menyumbang kepada kakisan).

Dalam pengurusan risiko insurans, ini sangat serasi dengan analisis ramalan (predictive analytics).

Apa yang AI boleh buat:

• menggabungkan data jam penerbangan, kekerapan penggunaan, corak downtime, dan sejarah kerosakan
• mengenal pasti “pesawat yang senyap terlalu lama” sebagai risiko lebih tinggi
• mencadangkan intervensi: audit servis, pemeriksaan tambahan, atau pelan premium yang mencerminkan realiti risiko

Bukan untuk menghukum pelanggan. Untuk mengelakkan kerugian besar—dan itu juga cara paling sihat untuk menurunkan kos tuntutan jangka panjang.

Petikan yang boleh anda guna dalam mesyuarat risiko: “Penyelenggaraan pencegahan ialah underwriting yang paling murah.”

Dari protokol musim sejuk ke AI underwriting: cara bina model yang boleh dipercayai

AI underwriting yang bagus bukan sekadar “model ramal kebarangkalian kerugian”. Ia perlu boleh diaudit, boleh diterangkan, dan selari dengan syarat polisi.

Data yang patut dikumpul (dan selalu tercicir)

Jika anda serius nak guna AI untuk insurans penerbangan, sekurang-kurangnya pastikan data berikut konsisten:

• jam penerbangan total dan jam terkini (30/90/12 bulan)
• jenis pesawat, konfigurasi, dan peralatan sebenar pada pesawat (bukan model generik)
• rekod latihan dan semakan kecekapan (mengikut syarat polisi)
• rekod penyelenggaraan: tarikh, jenis kerja, komponen kritikal
• mod operasi: persendirian, latihan, komersial ringan, dsb.

“Guardrail” yang wajib ada

Saya tegas tentang ini: model tanpa guardrail akan menghasilkan keputusan laju, bukan keputusan betul.

Guardrail yang praktikal:

• Peraturan pematuhan polisi mengatasi skor model (compliance-first)
• Flag automatik untuk risiko ekstrem (contoh: juruterbang tidak memenuhi syarat minima)
• Log keputusan: siapa meluluskan, data apa digunakan, perubahan apa dibuat

Ini bukan birokrasi. Ini cara elak tuntutan dipertikaikan dan elak reputasi syarikat terjejas.

AI dalam pengurusan tuntutan: belajar daripada ‘plan for the unexpected’

Dalam operasi musim sejuk, juruterbang digalakkan membawa winter survival pack dan merekod jam penerbangan dengan teliti. Dua perkara ini sebenarnya selari dengan tuntutan:

• “Sedia untuk kecemasan” = proses tuntutan yang sudah siap template (dokumen, saluran komunikasi, garis masa)
• “Logbook lengkap” = bukti yang mengurangkan pertikaian

Bila AI digunakan dengan betul dalam tuntutan, fokusnya ialah:

• triage tuntutan (mudah, sederhana, kompleks) supaya penyelaras manusia fokus pada kes sukar
• pengesanan penipuan awal melalui anomali (contoh: naratif tak selari dengan pola kerosakan)
• cadangan dokumen tambahan yang spesifik, bukan generik

Hasil yang pelanggan rasa: kurang ulang-alik e-mel, kurang “minta dokumen sekali lagi”, dan keputusan lebih cepat.

Soalan lazim: apa yang patut organisasi buat selepas baca ini?

“Kami bukan syarikat penerbangan. Kenapa relevan?”

Relevan kerana ia tentang disiplin risiko. Penerbangan musim sejuk menunjukkan bagaimana prosedur, latihan, dan pematuhan mengurangkan kejadian—AI dalam insurans melakukan perkara sama pada skala yang lebih besar.

“Adakah AI akan gantikan underwriter?”

Tak. Underwriter yang bagus masih diperlukan untuk pertimbangan kes-kes luar biasa. AI yang berbaloi ialah AI yang:

• mengurangkan kerja rutin,
• menstandardkan semakan,
• dan menaikkan kualiti keputusan.

“Bagaimana nak mula tanpa projek besar?”

Mulakan dengan 2 automasi ini:

1. Semakan pematuhan polisi automatik (pilot requirements, tarikh luput, dokumen wajib)
2. Skor risiko kontekstual ringkas (contoh: jam terkini + perubahan pesawat + downtime)

Kedua-duanya cepat memberi impak pada kelajuan underwriting dan kebersihan tuntutan.

Langkah seterusnya untuk kurangkan tuntutan musim sejuk (dan sepanjang tahun)

Penerbangan musim sejuk mengajar satu perkara yang saya suka ulang: risiko jarang datang secara dramatik—ia terkumpul dalam keputusan kecil yang terlepas pandang. AI dalam insurans dan pengurusan risiko memberi peluang untuk menangkap “keputusan kecil” itu awal.

Jika anda mengurus portfolio insurans penerbangan, atau membina inisiatif AI untuk underwriting dan tuntutan, jadikan lima amalan ini sebagai rangka kerja: kebersihan data, pematuhan kelayakan, skor risiko kontekstual, checklist automatik, dan penyelenggaraan pencegahan.

Kalau organisasi anda boleh memilih satu perkara untuk dibaiki minggu ini, apa yang paling banyak menyebabkan “human slip” dalam proses underwriting atau tuntutan anda—dokumen, pematuhan, atau data yang tak konsisten?