AI untuk Agensi Insurans: Underwriting Lebih Pantas

Menjelang hujung tahun, kebanyakan agensi insurans biasanya sibuk: pembaharuan polisi, audit dalaman, pelaporan prestasi, dan pelanggan yang mahu “settle” sebelum tutup buku. Dalam tempoh begini, satu perkara jadi makin jelas—agensi yang masih bergantung pada kerja manual akan cepat ‘lemas’, bukan sebab pasukan tak bagus, tetapi sebab prosesnya memang tak lagi sesuai dengan kelajuan pasaran.

Ada satu ironi yang saya selalu nampak di lapangan: agensi mahu berkembang, tetapi kerja-kerja rutin seperti semakan dokumen, ringkasan kes, klasifikasi risiko, dan susulan tuntutan masih dibuat dengan cara yang sama seperti 10–15 tahun lepas. AI dalam insurans bukan trend kosmetik. Ia jawapan praktikal kepada masalah kapasiti, ketepatan, dan kelajuan—terutama dalam underwriting, penilaian risiko, dan pengesanan penipuan.

Kandungan RSS asal yang diberi sebenarnya tidak boleh diakses (sekatan keselamatan), tetapi mesej terasnya jelas: AI sedang “menyediakan” agensi insurans untuk masa depan. Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko” ini, saya nak pecahkan perkara tersebut kepada langkah yang boleh dibuat—bukan teori semata-mata.

Kenapa AI jadi ‘tulang belakang’ agensi insurans moden

Jawapan ringkasnya: AI membantu agensi menang di tiga medan serentak—kelajuan keputusan, kualiti risiko, dan kos operasi.

Agensi insurans hari ini bukan sekadar menjual produk. Agensi mengurus aliran kerja yang kompleks: prospek → penilaian risiko → cadangan perlindungan → pengeluaran polisi → servis → tuntutan → pembaharuan. Di setiap peringkat, ada data, dokumen, dan keputusan yang perlu dibuat pantas.

Bila proses ini manual, masalah biasa akan muncul:

• Kitaran underwriting panjang: pelanggan menunggu, prospek ‘sejuk’, kadar conversion jatuh.
• Ketidakseragaman keputusan: pegawai berbeza, interpretasi berbeza; risiko salah harga meningkat.
• Kebocoran fraud: tuntutan mencurigakan terlepas kerana semakan ‘surface level’.
• Kos back-office naik: tambah staf bukan solusi jangka panjang.

AI menukar pola permainan dengan mengautomasi kerja yang berulang dan menaikkan kualiti analisis. Bukan untuk “gantikan manusia”, tetapi untuk buang kerja yang membazir masa.

5 kegunaan AI yang paling cepat beri impak dalam agensi

Jawapan paling praktikal: mulakan dengan kegunaan yang rapat dengan operasi harian—dokumen, underwriting, tuntutan, fraud, dan servis pelanggan.

1) Automasi dokumen: OCR + ringkasan pintar

Dalam insurans, dokumen ialah “mata wang”: IC, slip gaji, laporan perubatan, invois, laporan polis, gambar kerosakan, borang cadangan, dan macam-macam lagi. AI moden boleh:

• mengekstrak maklumat penting (nama, tarikh, diagnosis, jumlah, kod) melalui OCR pintar
• mengenal pasti dokumen hilang atau tidak konsisten
• menghasilkan ringkasan kes untuk rujukan pantas

Kesan paling jelas: staf tak lagi habiskan masa 20–40 minit untuk kerja menyalin/menyusun. Mereka fokus pada keputusan dan komunikasi pelanggan.

2) Underwriting berasaskan data: skor risiko yang konsisten

Underwriting yang baik bukan sekadar “ikut checklist”. Ia gabungan data, pengalaman, dan konteks. AI boleh membantu dengan:

• risk scoring berdasarkan corak tuntutan lampau dan profil pelanggan
• cadangan parameter (contoh: had perlindungan, deductible, rider) mengikut segmen
• amaran awal untuk faktor risiko tinggi

Contoh mudah: untuk produk berkaitan kenderaan atau harta, AI boleh menanda profil yang biasanya menghasilkan tuntutan kerap (contoh corak penggunaan, sejarah tuntutan, lokasi risiko). Untuk perubatan, AI boleh membantu mengesan ketidakpadanan maklumat (contoh tarikh rawatan vs tarikh polisi aktif) untuk elak isu kemudian.

Yang penting: AI menaikkan konsistensi keputusan underwriting, jadi agensi boleh mengurangkan “over-accept” atau “over-decline” yang merugikan.

3) Pengurusan tuntutan: triage kes dan semakan anomali

Tuntutan ialah saat kebenaran—di sinilah kepercayaan pelanggan diuji. AI membantu dengan dua cara besar:

1. Triage automatik: tuntutan mudah diluluskan lebih cepat, yang kompleks disalurkan kepada pegawai kanan.
2. Anomaly detection: sistem menanda tuntutan yang ganjil (jumlah luar biasa, pola berulang, dokumen mencurigakan).

Kesan pada pengalaman pelanggan: masa menunggu berkurang, komunikasi lebih jelas, dan keputusan lebih konsisten.

4) Pengesanan penipuan (fraud detection): dari reaktif ke proaktif

Pengesanan penipuan selalu jadi topik sensitif sebab ia melibatkan pelanggan, ejen, dan penyedia perkhidmatan. Tetapi realitinya: fraud menghakis margin dan akhirnya menekan premium untuk semua.

AI boleh menggabungkan beberapa isyarat untuk membina “risk of fraud score”, contohnya:

• tuntutan berulang dalam tempoh singkat
• pola pembekal yang sama merentas banyak kes
• metadata dokumen yang pelik (contoh imej diubah suai)
• ketidakselarasan masa, lokasi, dan naratif kejadian

Bila dibuat dengan betul, AI bukan “menuduh”—AI memprioritikan semakan supaya pasukan siasatan guna tenaga pada kes yang betul.

5) Servis pelanggan: chatbot yang faham konteks (bukan skrip semata)

Ramai orang ada pengalaman buruk dengan chatbot yang hanya ulang soalan. Chatbot yang berguna untuk agensi insurans ialah yang:

• boleh jawab status polisi, status tuntutan, dokumen yang diperlukan
• faham bahasa pelanggan (BM/BI) dan niat soalan
• serah kepada manusia bila kes sensitif (kemalangan, kematian, pertikaian)

Dalam musim pembaharuan (seperti Disember), chatbot yang baik boleh “menyerap” soalan rutin, jadi staf fokus pada kes yang perlukan empati dan rundingan.

Roadmap 90 hari: cara agensi mula guna AI tanpa kelam-kabut

Jawapan yang saya cadangkan: bina asas data + pilih satu ‘use case’ yang jelas + ukur hasil.

Banyak projek AI gagal bukan sebab teknologi lemah, tetapi sebab organisasi tak bersedia. Ini pelan 90 hari yang realistik:

Fasa 1 (Hari 1–30): Pilih kes guna (use case) yang paling sakit

Pilih satu proses yang memenuhi 3 syarat:

1. volum tinggi (banyak kes)
2. kerja berulang
3. metrik jelas (masa, kos, ralat)

Contoh sesuai untuk agensi:

• semakan dokumen onboarding pelanggan
• ringkasan tuntutan untuk pegawai
• klasifikasi tiket servis pelanggan

Tetapkan metrik awal, contohnya:

• masa pemprosesan purata (minit/jam)
• kadar ralat data
• masa respons pelanggan

Fasa 2 (Hari 31–60): Bersihkan data & kawal akses

AI perlukan data yang tersusun. Fokus pada:

• standardkan format dokumen dan label
• bina senarai medan penting (nama, tarikh, nombor polisi, jumlah)
• kawal akses ikut peranan (role-based access)

Dalam insurans, ini bukan “nice to have”. Ia berkait rapat dengan pematuhan dan reputasi.

Fasa 3 (Hari 61–90): Pilot, audit, dan scale

Jalankan pilot kecil (contoh 10–20% kes), kemudian audit:

• adakah AI mempercepat proses tanpa tambah ralat?
• adakah keputusan underwriting lebih konsisten?
• adakah fraud flags membantu atau banyak false positive?

Jika hasil memuaskan, barulah scale ke proses seterusnya.

Prinsip saya: AI yang bagus ialah AI yang mengurangkan kerja remeh dan menguatkan keputusan manusia.

Risiko & pematuhan: 4 perkara yang agensi tak boleh ambil mudah

Jawapan terus: AI dalam insurans mesti datang bersama tadbir urus (governance), bukan sekadar “install tool”.

1) Privasi data dan kerahsiaan pelanggan

Data insurans sangat sensitif. Pastikan:

• data dienkripsi semasa simpanan dan penghantaran
• log akses disimpan
• data minimum digunakan untuk tujuan minimum

2) Bias underwriting dan keadilan

Jika data sejarah mempunyai bias (contoh segmen tertentu sering ditolak tanpa asas kukuh), AI boleh mengulang bias itu. Agensi perlu:

• semak ciri (features) yang digunakan
• audit output mengikut segmen
• pastikan ada proses rayuan/semakan manusia

3) Ketelusan keputusan

Pelanggan dan rakan kongsi mahu tahu “kenapa”. Gunakan model yang boleh diterangkan (explainable) untuk keputusan penting.

4) Risiko vendor dan pergantungan sistem

Bila guna solusi AI pihak ketiga, nilai:

• lokasi penyimpanan data
• perjanjian pemprosesan data
• pelan pemulihan bencana
• kemampuan eksport data jika bertukar vendor

Soalan lazim yang saya dengar (dan jawapan jujur)

“AI sesuai untuk agensi kecil, atau hanya syarikat besar?”

AI paling membantu agensi kecil kerana ia menggandakan kapasiti tanpa perlu menambah ramai staf. Kuncinya: pilih use case yang sempit tetapi kerap.

“Adakah AI akan buat pelanggan rasa ‘dilayan mesin’?”

Kalau AI digunakan untuk bahagian rutin (status, dokumen, temujanji), pelanggan biasanya lebih puas kerana cepat. Bahagian sensitif—tuntutan besar, kes kemalangan—biar manusia pegang.

“Apa tanda agensi sudah bersedia?”

Bila anda boleh jawab tiga perkara: data anda berada di mana, siapa boleh akses, dan metrik apa yang anda mahu turunkan (masa/kos/ralat/fraud).

Langkah seterusnya: jadikan AI sebagai kelebihan operasi, bukan projek sekali jalan

AI sedang mengubah cara underwriting dibuat, cara risiko dinilai, dan cara penipuan dikesan. Agensi yang bergerak awal biasanya bukan yang paling besar—tetapi yang paling disiplin memilih masalah yang betul dan mengukur hasil.

Jika anda mengurus agensi atau operasi insurans, mulakan dengan satu soalan yang mudah tetapi tajam: proses mana paling banyak makan masa pasukan anda minggu ini? Dari situ, AI boleh dijadikan alat untuk menambah kelajuan, menaikkan ketepatan, dan menguatkan pengurusan risiko.

Siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko” akan terus masuk ke topik lebih spesifik—daripada model skor risiko, automasi tuntutan, hinggalah strategi pengesanan penipuan yang praktikal. Anda mahu agensi anda bersedia untuk masa depan, atau terus bergelut dengan kerja manual yang tak habis-habis?