AI bantu stabilkan insurans rumah walau kos meningkat

Satu nombor yang patut membuat mana-mana pengurus risiko ‘angkat kening’: 18 kejadian cuaca bernilai bilion dolar direkodkan setakat ini pada 2025 di AS, dan ribut konvektif sahaja dianggarkan menyumbang lebih AS$61 bilion kerosakan. Pada masa yang sama, pasaran insurans pemilik rumah (homeowners) menunjukkan tanda awal “kembali stabil” dari sudut underwriting—tetapi premium masih tinggi.

Saya suka melihat situasi ini secara terus-terang: pasaran bukan stabil kerana risiko semakin rendah, tetapi kerana industri sedang belajar mengukur risiko dengan lebih tepat, menetapkan harga lebih disiplin, dan menggunakan teknologi untuk mengurangkan kerugian. Di sinilah AI (kecerdasan buatan) masuk. Bukan sebagai gimik, tetapi sebagai alat kerja yang boleh menurunkan kos operasi, mempercepat tuntutan, membendung penipuan, dan akhirnya memberi ruang kepada premium yang lebih munasabah.

Artikel asal melaporkan tanda pemulihan di AS—pertumbuhan premium bertulis bersih 11.8% pada 2025, nisbah kerugian Q2 yang kuat (58.9%), serta jangkaan keuntungan keseluruhan kembali pada 2026. Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko” ini, kita ambil laporan itu sebagai titik mula dan pergi lebih jauh: apa maksud angka-angka ini, dan bagaimana AI boleh menyokong kestabilan serta keterjangkauan (affordability) dalam insurans rumah.

Pasaran mula stabil, tapi tekanan premium belum reda

Jawapan ringkas: underwriting semakin pulih, namun kos mengganti rumah dan volatiliti iklim masih menolak premium ke atas.

Pada 2025, segmen homeowners di AS dijangka mencatat pertumbuhan premium bertulis bersih dua digit dan industri mensasarkan pulih kepada profitabiliti pada 2026. Tanda pemulihan ini penting kerana ia memberi dua isyarat:

1. Penetapan harga (pricing) makin selari dengan realiti risiko—kadar premium dinaikkan untuk menampung kerugian yang besar pada tahun-tahun sebelumnya.
2. Disiplin underwriting meningkat—syarikat lebih berhati-hati tentang siapa yang diterima, apa yang dilindungi, dan bagaimana had/pengecualian diurus.

Namun, “stabil” bukan bermakna “murah”. Artikel itu menyatakan nisbah gabungan bersih (net combined ratio) 2025 dianggarkan 107.2—bertambah baik berbanding 2024, tetapi masih melebihi 100 (yang lazimnya bermaksud operasi underwriting masih rugi sebelum mengambil kira hasil pelaburan).

Bagi pengguna, kesannya biasa kita dengar juga di rantau ini: premium naik, perlindungan mengetat, pilihan pembekal mengecil di kawasan berisiko tinggi, dan proses pembaharuan polisi jadi lebih rumit.

Punca sebenar: kos penggantian rumah melonjak hampir 30%

Jawapan ringkas: premium naik kerana kos membina semula meningkat, bukan semata-mata kerana “syarikat nak untung lebih”.

Artikel tersebut memetik bahawa kos penggantian rumah meningkat hampir 30% dalam lima tahun akibat gangguan rantaian bekalan, kekurangan tenaga kerja, dan inflasi bahan binaan. Verisk (2025) menganggarkan jumlah kos penggantian AS$31 bilion. Ini memberi kesan langsung kepada insurans kerana jumlah perlindungan (sum insured) perlu naik supaya pelanggan tidak “underinsured”.

Dalam praktik, ramai pemilik rumah terperangkap dalam tiga pilihan yang sama-sama tidak selesa:

• Kekalkan perlindungan penuh → premium meningkat.
• Kurangkan perlindungan / naikkan deductible → premium turun tetapi risiko out-of-pocket meningkat.
• Tukar pembekal / kurangkan add-on → jimat sementara, tetapi ada jurang perlindungan.

Tambahan pula, artikel menyebut tarif yang dilaksanakan pada 2025 dijangka menolak kos tuntutan dan premium lebih tinggi dalam tempoh terdekat. Maksudnya, walaupun underwriting makin baik, komponen kos (severity) masih menekan.

Di sinilah strategi pengurusan risiko moden patut fokus: bukan sekadar “jual polisi”, tetapi kurangkan kekerapan (frequency) dan keterukan (severity) kerugian. AI membantu tepat pada dua titik ini.

AI dalam underwriting: dari “peta risiko” kepada harga yang lebih adil

Jawapan ringkas: AI boleh memperhalus penilaian risiko per rumah (bukan sekadar per poskod), lalu mengurangkan subsidi silang dan meningkatkan keadilan harga.

Masalah klasik insurans rumah ialah granularity: jika model risiko kasar, pelanggan risiko rendah akan membayar lebih untuk menampung pelanggan risiko tinggi. Bila premium naik mendadak, pelanggan baik mula keluar. Ini memburukkan portfolio.

AI membolehkan underwriting bergerak daripada “kelas risiko besar” kepada penilaian mikro:

AI + imejan udara (aerial imaging) untuk ciri fizikal

Model AI boleh menilai ciri yang berkaitan dengan kerugian, contohnya:

• keadaan bumbung (umur, kerosakan jelas, bahan)
• jarak rumah dengan vegetasi tebal (risiko kebakaran)
• cerun tanah/risiko aliran air (banjir kilat)
• kemas kini struktur (extension, car porch, bahan dinding)

Ini bukan untuk “cari salah”, tetapi untuk mencari isyarat risiko yang boleh diurus. Jika risiko datang daripada bumbung uzur, itu risiko yang boleh diperbaiki—dan di sinilah insentif premium boleh diwujudkan.

AI ramalan (predictive analytics) untuk risiko iklim setempat

Walaupun tiada taufan besar melanda AS pada 2025, kerugian besar tetap datang daripada ribut kuat, hujan lebat, dan kebakaran hutan. Model ramalan moden menggabungkan:

• sejarah tuntutan,
• data cuaca ekstrem,
• data geospatial,
• pendedahan aset,
• dan corak pembinaan setempat.

Hasilnya: harga lebih konsisten dengan risiko, dan pembekal lebih yakin untuk kekal di kawasan “susah” tanpa menarik diri secara menyeluruh.

Satu prinsip yang saya pegang: harga yang adil memerlukan data yang adil—dan data yang adil perlukan model yang telus serta boleh diaudit.

AI dalam tuntutan: lebih pantas, kurang pertikaian, kurang kebocoran kos

Jawapan ringkas: automasi pintar mengurangkan masa kitaran tuntutan, meningkatkan ketepatan anggaran, dan mengecilkan “kebocoran” akibat ralat atau penipuan.

Dalam insurans rumah, pengalaman pelanggan paling banyak terbentuk ketika tuntutan. Bila proses lambat, pelanggan marah walaupun perlindungan “di atas kertas” nampak cantik.

AI menyokong tuntutan pada tiga peringkat penting:

1) Triaging tuntutan dengan NLP

Dengan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), sistem boleh membaca laporan awal, mengesan kata kunci dan corak kerosakan, lalu mengutamakan kes yang:

• berpotensi melibatkan keselamatan,
• berisiko litigasi,
• atau memerlukan pemeriksaan segera.

Kesan langsung: tuntutan mudah selesai lebih cepat; tuntutan kompleks diberi perhatian awal.

2) Anggaran kerosakan lebih konsisten

Menggabungkan foto, imejan, dan pangkalan data kos pembaikan setempat, AI boleh membantu:

• menstandardkan anggaran,
• mengurangkan variasi antara adjuster,
• dan mempercepat kelulusan pembaikan.

Bila kos penggantian naik hampir 30% dalam lima tahun, ketepatan anggaran bukan isu kecil—ia isu yang menekan premium.

3) Pengesanan penipuan (fraud detection)

Peningkatan kos sering membuka ruang kepada tuntutan berlebihan: invoice ‘mengembang’, pembaikan tidak dibuat, atau kerosakan “ditumpangkan” pada kejadian baru.

Model pengesanan anomali boleh menanda kes berisiko tinggi berdasarkan:

• corak tuntutan berulang,
• gabungan vendor tertentu,
• ketakselarasan masa dan bukti,
• dan jaringan hubungan (network analytics).

Ini bukan menggantikan manusia. Ini membantu pasukan siasatan fokus pada 5–10% kes yang paling mencurigakan—bukan menyemak semuanya.

Smart home: pencegahan kerugian yang betul-betul terasa

Jawapan ringkas: sensor rumah pintar mengurangkan kerugian kecil yang kerap berlaku—dan kerugian kecil inilah yang “memakan” margin.

Artikel asal menyebut smart home sensors sebagai alat pengurangan kerugian dan meningkatkan persepsi nilai pelanggan. Saya setuju, tetapi dengan satu penekanan: pencegahan paling berbaloi ialah yang mengurangkan frequency.

Contoh praktikal (yang biasanya murah berbanding kos tuntutan):

• sensor kebocoran air + auto shut-off (bilik air, dapur, tangki)
• sensor asap/CO yang disambung ke aplikasi
• pemantauan elektrik untuk risiko litar pintas
• amaran cuaca/banjir setempat

Bila insurer menawarkan diskaun atau rebat pemasangan, pelanggan dapat nilai segera. Insurer pula dapat tuntutan yang lebih rendah. Ini bentuk “perkongsian risiko” yang lebih sihat.

Soalan lazim: adakah AI benar-benar boleh kurangkan premium?

Jawapan ringkas: AI boleh memperlahankan kenaikan premium dan menjadikan harga lebih tepat—tetapi ia perlu digabungkan dengan disiplin underwriting, data berkualiti, dan tadbir urus.

Berikut jawapan yang saya biasanya beri kepada pemimpin syarikat dan broker:

1. AI tidak ‘magik’ menurunkan premium jika risiko fizikal sebenar makin teruk (iklim ekstrem, kos bahan naik).
2. AI mengurangkan kos yang boleh dikawal: kos operasi, masa tuntutan, ralat anggaran, penipuan, dan salah harga.
3. AI membantu membina portfolio lebih sihat, dan portfolio sihat memberi ruang kepada harga yang lebih stabil.

Kalau sasaran anda ialah keterjangkauan, fokus pada metrik yang boleh dipacu AI:

• masa penyelesaian tuntutan (cycle time)
• kadar tuntutan disemak semula kerana ralat dokumen
• kebocoran tuntutan (leakage)
• ketepatan pricing berbanding kerugian sebenar
• kadar pengambilan program mitigasi (sensor/rebat)

Pelan tindakan ringkas untuk insurer, broker, dan pemilik aset

Jawapan ringkas: mula dengan kes penggunaan yang memberi ROI cepat, kemudian kembangkan kepada model risiko iklim dan mitigasi.

Untuk insurer

1. Mulakan dengan tuntutan: triage automatik + pengesanan anomali.
2. Standardkan data: struktur data aset, gambar, vendor, dan kos pembaikan.
3. Audit kebolehjelasan model: keputusan underwriting mesti boleh diterangkan.
4. Bina program mitigasi: diskaun premium untuk sensor/retrofit yang terbukti.

Untuk broker & pengurus risiko

• Sediakan “profil risiko rumah/portfolio” yang lebih lengkap: bahan binaan, umur bumbung, rekod pembaikan, bukti mitigasi.
• Runding manfaat berasaskan data: diskaun mitigasi, deductible yang sesuai, perlindungan bencana tambahan.

Untuk pemilik rumah/pemilik aset

• Semak semula jumlah perlindungan ikut kos penggantian semasa.
• Utamakan mitigasi kos rendah: sensor air, servis bumbung, pembersihan longkang, pengurangan bahan mudah terbakar di sekeliling rumah.
• Simpan bukti (foto resit/kerja baik pulih). Semasa tuntutan, bukti mempercepat kelulusan.

2026: kestabilan akan bergantung pada dua perkara—data dan ketahanan

Industri menjangkakan pertumbuhan premium bertulis bersih berterusan pada 2026 dan peningkatan underwriting secara beransur-ansur. Tetapi realitinya, iklim dan kos penggantian tak akan “baik sendiri”. Kestabilan memerlukan ketahanan (resilience)—pada rumah, pada operasi tuntutan, dan pada model risiko.

AI ialah pemecut kepada strategi ini: menilai risiko dengan lebih tepat, mengurangkan kerugian yang boleh dicegah, dan mempercepat pemulihan selepas bencana. Jika anda serius tentang affordability, jangan tunggu premium turun sendiri. Bina sistem yang membuat premium layak turun.

Kalau anda sedang menilai inisiatif AI untuk underwriting atau tuntutan—atau mahu tahu kes penggunaan mana paling cepat memberi impak—itu perbualan yang patut dimulakan sekarang. Pada 2026, pemenang bukan yang paling banyak bercakap tentang AI, tetapi yang paling disiplin menggunakannya untuk mengurangkan kerugian.