AI Integriti Pembayaran: Isyarat Besar untuk Insurans

Pelaburan AS$35 juta ke atas platform integriti pembayaran berasaskan AI seperti Codoxo (berdasarkan tajuk RSS yang diterima) bukan sekadar berita pembiayaan syarikat teknologi. Ia isyarat yang jelas: organisasi sanggup bayar mahal untuk satu perkara yang sangat “tak glamour” tetapi kritikal—ketepatan bayaran, integriti data, dan pengesanan anomali.

Bila saya lihat trend ini, saya terus teringat realiti dalam insurans. Kebocoran nilai bukan hanya berlaku dalam “pembayaran” hospital; ia berlaku setiap hari dalam tuntutan insurans, pelarasan manfaat, dan keputusan underwriting yang dibuat dengan data tidak lengkap. Bezanya, di insurans kita panggil ia tuntutan palsu, tuntutan berlebihan, kesilapan pemprosesan, dan kebocoran risiko.

Artikel asal yang dipautkan dalam RSS tak dapat diakses (disekat oleh mekanisme keselamatan laman), jadi saya tak akan mereka-reka butiran yang tak boleh disahkan. Tetapi tema utamanya—AI untuk integriti pembayaran dan minat pelabur—cukup kuat untuk dijadikan pelajaran praktikal kepada pemain insurans, pengurus risiko, dan pasukan tuntutan.

Kenapa “integriti pembayaran” jadi rebutan pelabur

Jawapan ringkas: wang bocor di titik akhir proses—ketika pembayaran dibuat—dan kebocoran itu sukar dikesan tanpa analitik yang tajam.

Dalam mana-mana industri yang ada volum transaksi besar (kesihatan, perbankan, insurans), kerugian jarang datang daripada satu penipuan besar sahaja. Ia biasanya datang daripada gabungan:

• Kesilapan kod, dokumen, atau input data (human error)
• Peraturan manfaat yang rumit (rule complexity)
• Pembekal/penuntut yang “kreatif” memanipulasi ruang kelabu
• Proses semakan yang terlalu manual sehingga tak skala

AI yang baik menang di sini kerana ia boleh menapis jutaan rekod dan menandakan “yang pelik” dalam beberapa minit, bukan beberapa minggu.

“Integriti pembayaran ialah audit masa nyata—bukan audit selepas duit keluar.”

Dan ini yang buat pelabur tertarik. Bila platform boleh buktikan bahawa ia mengurangkan kebocoran walaupun beberapa peratus, pulangannya besar.

Apa persamaan integriti pembayaran dengan pengurusan risiko insurans

Jawapan jelas: kedua-duanya bergantung pada data yang bersih, peraturan yang konsisten, dan pengesanan anomali.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya selalu tekankan satu perkara: ramai organisasi fokus pada AI “glossy” (chatbot, automasi e-mel), tapi kebocoran sebenar berlaku dalam enjin belakang tabir—underwriting dan tuntutan.

1) Underwriting: risiko bermula sebelum polisi dikeluarkan

Underwriting bukan semata-mata menentukan premium. Ia menentukan kualiti portfolio. Jika data yang masuk tak konsisten (contoh: pendapatan, pekerjaan, sejarah perubatan, rekod kenderaan), model risiko akan jadi “cantik atas kertas” tetapi lemah dalam realiti.

AI yang digunakan dalam integriti pembayaran biasanya kuat pada:

• Pengesanan corak luar biasa (outliers)
• Padanan entiti (entity matching) untuk elak rekod berganda
• Pengesahan konsistensi antara dokumen dan transaksi

Dalam insurans, kemampuan ini boleh diterjemahkan kepada:

• Semakan automatik “data pelik” sebelum polisi diluluskan
• Skor risiko yang menggabungkan sejarah tuntutan, profil tingkah laku, dan perubahan mendadak pada maklumat pelanggan

2) Tuntutan: tempat kebocoran paling senyap

Tuntutan ialah “pembayaran” dalam bahasa insurans. Dan di sinilah penipuan, kesilapan, dan manipulasi proses paling mudah berlaku.

Contoh yang saya selalu jumpa dalam operasi (secara umum dalam industri):

• Tuntutan berulang untuk kejadian yang sama dengan dokumen diubah suai
• Invois yang pecah-pecahkan supaya lulus had kelulusan tertentu
• Bengkel/klinik bersekongkol menaikkan kos atau menambah item yang tak dibuat
• Kitaran masa yang pelik: banyak tuntutan dihantar pada hujung bulan atau waktu luar pejabat

AI integriti pembayaran biasanya memburu corak seperti ini: anomali masa, anomali jumlah, anomali hubungan antara pihak, dan drift corak dari baseline.

Bagaimana AI mengesan penipuan dan anomali (secara praktikal)

Jawapan terus: gabungan peraturan (rules) dan pembelajaran mesin (machine learning), bukan salah satu sahaja.

Ramai bayangkan AI sebagai satu model besar yang “buat semua”. Realitinya, sistem yang paling stabil biasanya hybrid:

1) Lapisan peraturan: pantas dan boleh dijelaskan

Peraturan (contoh: jika jumlah > had manfaat atau jika dokumen tidak lengkap) bagus untuk:

• Kes yang jelas salah
• Pematuhan polisi
• Audit dan penjelasan kepada pengurusan

Kelemahan: penipu yang bijak akan belajar memintas peraturan.

2) Lapisan ML: cari yang “tak nampak” oleh peraturan

ML bagus untuk:

• Corak kompleks merentasi banyak medan data
• Perubahan modus operandi (penipuan berevolusi)
• Skor kebarangkalian risiko bagi setiap tuntutan

Pendekatan yang sering digunakan dalam amalan:

• Anomaly detection: tandakan tuntutan yang “jauh” dari norma
• Network analytics: cari rangkaian hubungan pelik (contoh: nombor akaun sama, alamat sama, panel sama)
• Text analytics / OCR: semak ketidakselarasan dalam dokumen (tarikh, item, jumlah)

3) Human-in-the-loop: AI bukan pengganti penilai tuntutan

AI terbaik pun perlukan manusia untuk:

• Sahkan kes yang kompleks
• Baiki peraturan/model berdasarkan maklum balas
• Buat keputusan akhir untuk kes berimpak tinggi

Model yang bagus akan menyusun kerja: manusia fokus pada 5–10% kes paling berisiko, bukan semak semuanya.

Kenapa 2025 masa yang sesuai untuk organisasi insurans “seriuskan” integriti data

Jawapan saya: kerana tekanan kos dan ekspektasi pelanggan bergerak serentak—dan kedua-duanya tak beri ruang untuk proses manual.

Menjelang hujung 2025, banyak syarikat berdepan gabungan faktor:

• Kos perubatan dan pembaikan meningkat, menekan margin
• Pelanggan mahukan tuntutan cepat, tetapi kawalan penipuan perlu ketat
• Saluran digital memudahkan penghantaran tuntutan, dan juga memudahkan eksploitasi

AI membantu bila anda jelas matlamatnya: bukan “nak guna AI”, tetapi nak kurangkan leakage (kebocoran nilai) dan mempercepat keputusan tanpa mengorbankan kawalan.

Pelan 90 hari: mula kecil, dapat impak, kemudian skala

Jawapan praktikal: jangan mulakan dengan projek mega. Mulakan dengan satu aliran data dan satu keputusan.

Berikut rangka kerja 90 hari yang masuk akal untuk kebanyakan organisasi insurans atau pengurus risiko:

Hari 1–30: betulkan asas data dan takrif “kebocoran”

• Senaraikan 10–20 sebab tuntutan ditolak/ditandakan (kod sebab standard)
• Tentukan 5 metrik: kadar ralat dokumen, masa kitaran, kadar siasatan, kadar pemulihan, nilai kebocoran anggaran
• Pastikan padanan entiti: pelanggan, polisi, penuntut, panel, akaun bank

Hari 31–60: bina “triage” AI untuk tuntutan

• Mulakan dengan skor risiko tuntutan (0–100)
• Tetapkan ambang tindakan: contoh >80 terus siasat, 50–79 semakan ringkas, <50 laluan pantas
• Uji pada satu produk (contoh: perubatan atau motor) untuk elak noise

Hari 61–90: masukkan gelung maklum balas dan audit

• Wajibkan outcome: setiap kes yang disiasat mesti ada label (sah, ralat, penipuan, perlu data)
• Pantau drift: bila corak tuntutan berubah, model perlu disemak
• Bentuk “playbook” tindakan: siapa buat apa bila skor tinggi

Satu prinsip yang saya pegang: AI tanpa proses operasi ialah dashboard mahal.

Soalan lazim yang patut dijawab sebelum melabur dalam AI tuntutan

Jawapan ringkas: pastikan anda boleh mengukur, menjelaskan, dan mengawal.

1. Apa KPI utama? Kurangkan pembayaran salah, kurangkan masa proses, atau naikkan kadar pengesanan penipuan?
2. Siapa pemilik keputusan? AI beri cadangan, siapa yang bertanggungjawab menahan/lepaskan tuntutan?
3. Bagaimana anda jelaskan keputusan? Untuk audit dalaman dan pertikaian pelanggan.
4. Apa risiko bias? Data sejarah boleh mewariskan bias—perlu pemantauan.
5. Bagaimana kawalan akses data? Tuntutan mengandungi data sensitif—tetapkan peranan dan log.

Apa yang berita pembiayaan AI seperti ini maksudkan untuk anda

Jawapan terus: pasaran sedang “mengundi dengan wang” bahawa integriti transaksi dan pengurusan risiko berasaskan AI ialah keutamaan.

Jika platform integriti pembayaran dalam sektor lain boleh menarik dana besar, mesejnya jelas untuk insurans: ruang untuk menutup kebocoran melalui AI masih luas. Organisasi yang bergerak awal biasanya dapat dua kelebihan serentak—kos lebih terkawal dan pengalaman pelanggan lebih lancar.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, fokus kita bukan hype. Fokus kita keputusan yang boleh diukur: tuntutan lebih tepat, underwriting lebih konsisten, dan penipuan lebih sukar melepasi sistem.

Langkah seterusnya: pilih satu aliran tuntutan yang paling banyak volum atau paling tinggi kebocoran, jalankan triage berasaskan AI selama 90 hari, dan audit hasilnya. Bila anda nampak pola yang sebelum ini tak nampak, barulah jelas kenapa pelabur sanggup meletakkan puluhan juta pada kategori ini.

Kalau AI boleh “mengajar” sistem pembayaran supaya lebih jujur, soalnya sekarang: adakah organisasi insurans anda bersedia membina sistem tuntutan yang sama tegas—tanpa melambatkan pelanggan yang sah?