AI dalam Jualan Insurans: Dari Lead ke Polisi Lebih Pantas

Pada hujung tahun seperti Disember, satu perkara biasanya jadi “musim puncak” dalam banyak organisasi insurans: menutup sasaran jualan sambil bersedia untuk bajet, produk dan risiko tahun baharu. Masalahnya, ramai pasukan jualan masih bergantung pada proses yang berpecah-pecah—data prospek di satu tempat, sebut harga di tempat lain, dokumen di e-mel, dan kelulusan di WhatsApp. Bila ini berlaku, kelajuan jualan jatuh, ralat naik, dan pelanggan rasa penat.

Perkongsian antara EAB Systems dan InsureMO (disebut dalam RSS asal) menarik perhatian kerana fokusnya jelas: mendigitalkan pelaksanaan jualan insurans. Walaupun artikel sumber tak dapat diakses penuh (disekat oleh perlindungan keselamatan laman), tajuk dan konteksnya tetap relevan untuk siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”: apabila jualan disusun semula secara digital, AI untuk underwriting dan penilaian risiko boleh berfungsi dengan lebih tepat—sebab data jadi lebih kemas, lebih cepat, dan lebih boleh diaudit.

Di bawah, saya huraikan apa yang biasanya dimaksudkan dengan “digitize sales execution”, kenapa ia penting untuk AI dalam underwriting dan pengurusan risiko, serta langkah praktikal yang boleh organisasi di Malaysia ambil.

Apa maksud “digitize sales execution” dalam insurans?

Digitisasi pelaksanaan jualan bermaksud mengubah kerja harian ejen, broker, dan pasukan bancassurance daripada tugasan manual kepada aliran kerja digital yang tersambung—daripada prospek → kelayakan → sebut harga → dokumen → kelulusan → penerbitan polisi.

Dalam praktik, ini bukan sekadar ada sistem CRM. Ia merangkumi:

• Satu aliran kerja hujung ke hujung (end-to-end) untuk jualan dan servis pra-polisi
• Integrasi dengan enjin sebut harga, peraturan produk, e-KYC, e-sign, pembayaran, dan sistem teras insurans
• Jejak audit yang jelas: siapa buat apa, bila, dan berdasarkan data apa
• Automasi tugasan: peringatan, semakan kelengkapan dokumen, pengesanan “kes sangkut”

Ayat mudahnya: bila pelaksanaan jualan jadi digital, “kerja-kerja remeh” hilang, dan pasukan boleh fokus pada nasihat serta pengalaman pelanggan.

Kenapa perkongsian vendor sering jadi pemangkin

Dalam ekosistem insurans, jarang satu syarikat bina semua dari kosong. Perkongsian seperti EAB Systems × InsureMO biasanya membawa dua kekuatan:

1. Kepakaran domain (aturan produk, proses agihan, konfigurasi saluran)
2. Platform orkestrasi (menyambungkan modul-modul: CRM, underwriting, dokumen, analitik)

Ini penting kerana “sales execution” bukan satu aplikasi—ia rangkaian keputusan dan data yang bergerak pantas.

Hubungan terus dengan AI underwriting & pengurusan risiko

Jawapan ringkas: AI hanya sebaik data yang masuk. Digitisasi jualan memperbaiki data input dan masa tindak balas, jadi AI boleh memberi keputusan risiko yang lebih konsisten.

Tiga hubungan yang paling jelas:

1) Data lebih bersih = penilaian risiko lebih tepat

Bila borang diisi secara manual, biasa berlaku:

• medan tertinggal
• ejaan tak konsisten (nama syarikat, alamat)
• dokumen sokongan tak padan dengan maklumat borang

Dalam aliran digital, anda boleh buat validasi masa nyata (contoh: format nombor pendaftaran syarikat, semakan poskod, wajib muat naik dokumen tertentu). Bila data lebih kemas, model AI untuk risk scoring atau segmentasi risiko kurang “bising”.

2) Keputusan underwriting lebih cepat, kurang ‘ping-pong’

Ramai pelanggan berhenti di tengah jalan bukan sebab harga semata-mata, tetapi sebab proses lambat. Digitisasi membolehkan:

• pre-underwriting triage: kes standard terus automatik
• kes kompleks terus “naik” ke underwriter dengan paket data lengkap
• status kes telus untuk ejen dan pelanggan

Ini mengurangkan situasi berulang-alik: “dokumen tak cukup”, “kena isi semula”, “salah versi borang”.

3) Kawalan risiko operasi & pematuhan meningkat

Pengurusan risiko bukan hanya tentang risiko pelanggan—ia juga risiko operasi: salah jual, salah produk, salah deklarasi, atau ketidakpatuhan.

Bila proses jualan digital, anda boleh tetapkan:

• penghadang pematuhan (compliance gates): e-KYC wajib sebelum sebut harga tertentu
• rekod persetujuan (consent) dan pendedahan maklumat yang boleh diaudit
• pengesanan anomali: corak permohonan pelik, kadar “override” terlalu tinggi, atau alamat berulang bagi banyak permohonan

Dalam bahasa mudah: digitisasi jualan ialah asas kepada AI yang “boleh dipercayai” (trustworthy AI) dalam insurans.

Bagaimana rupa aliran kerja jualan insurans yang moden (dan realistik)

Saya suka fikirkan aliran kerja ini sebagai “tali sawat” yang jelas, bukan bilik stor yang berselerak. Ini contoh aliran yang praktikal untuk kebanyakan penanggung insurans atau MGA:

1) Kelayakan prospek (lead qualification) berasaskan data

Sistem yang baik akan skor prospek berdasarkan data mudah:

• industri / pekerjaan
• lokasi
• sejarah interaksi
• keperluan perlindungan

AI boleh bantu cadangkan produk yang sesuai, tetapi nilai sebenar ialah mengelakkan masa dibazir pada prospek yang tak layak atau tak sepadan.

2) Sebut harga yang konsisten merentas saluran

Pelanggan hari ini bergerak antara saluran: mula di borang online, sambung dengan ejen, kemudian minta dokumentasi melalui e-mel. Tanpa orkestrasi, harga dan terma boleh jadi tak selaras.

Digitisasi pelaksanaan jualan memastikan:

• satu “sumber kebenaran” untuk konfigurasi produk
• log perubahan (siapa ubah apa)
• pengiraan premium yang konsisten

3) Pengumpulan dokumen & e-sign tanpa drama

Banyak kes tersekat pada dokumen. Penyelesaian praktikal:

• senarai semak automatik mengikut produk
• pengesahan format fail dan tarikh luput dokumen
• e-sign dengan jejak audit

Kesannya bukan sekadar cepat—kualiti fail underwriting meningkat.

4) Underwriting dibahagi kepada “straight-through” vs “human-in-the-loop”

Pendekatan yang saya lihat paling menjadi ialah membahagi kes kepada dua:

• Straight-through processing (STP): risiko rendah, data lengkap, terus lulus automatik
• Human-in-the-loop: kes kelabu (grey area), underwriter buat keputusan dengan bantuan cadangan AI

Ini bukan menggantikan underwriter. Ini mengurangkan beban kerja rutin supaya underwriter fokus pada kes bernilai tinggi.

Contoh mini: Apa yang berubah bila jualan didigitalkan

Bayangkan produk insurans komersial untuk SME (contoh: kebakaran + liabiliti). Dua senario berikut sangat biasa:

Sebelum digitisasi

• Ejen hantar maklumat melalui e-mel
• Underwriter minta dokumen tambahan beberapa kali
• Sebut harga dikeluarkan selepas 3–7 hari bekerja
• Banyak kes “mati senyap” sebab pelanggan hilang minat

Selepas digitisasi + automasi

• Ejen isi borang digital dengan validasi segera
• Sistem semak kelengkapan dokumen sebelum submit
• Kes standard dapat indikasi harga dalam masa yang sama atau < 24 jam
• Kes kompleks terus diberi laluan khas dengan senarai semak yang jelas

Hasil yang biasanya organisasi kejar di sini ialah:

• masa pusingan sebut harga (quote turnaround time) turun ketara
• kadar penukaran (conversion rate) naik kerana pelanggan tak menunggu lama
• kualiti portfolio risiko lebih stabil kerana peraturan dipatuhi secara konsisten

“People also ask”: Soalan lazim tentang AI & digitisasi jualan insurans

Adakah digitisasi jualan sama dengan AI?

Tidak. Digitisasi ialah asas infrastruktur dan proses, AI pula alat analitik/keputusan di atas data itu. Tanpa digitisasi, AI jadi mahal dan tidak konsisten.

Patut mula dengan CRM atau enjin underwriting?

Kalau matlamat anda LEADS dan penukaran jualan, mula dengan aliran kerja prospek → sebut harga → dokumen. Kemudian sambungkan dengan underwriting. Sistem yang “cantik” di belakang tapi jualan masih manual di depan biasanya tak memberi ROI cepat.

Bagaimana nak pastikan AI tak menambah risiko pematuhan?

Tetapkan tiga perkara sejak awal:

1. Kebolehjelasan (explainability) untuk keputusan penting
2. Jejak audit untuk data, model, dan “override”
3. Kawalan akses dan polisi privasi data (siapa boleh lihat apa)

Pelan tindakan 30-60-90 hari untuk organisasi yang mahu bergerak

Berikut langkah yang realistik untuk pasukan insurans yang nak mula (tanpa “projek gergasi” yang tak habis):

30 hari: Betulkan asas dan ukur masalah

• Senaraikan 10 punca kes tersangkut (dokumen, kelulusan, ralat data)
• Tetapkan 5 metrik: masa sebut harga, kadar kes lengkap, kadar drop-off, kadar override, masa penerbitan polisi
• Pilih satu produk/saluran sebagai perintis

60 hari: Automasi kelengkapan & integrasi minimum

• Buat borang digital dengan validasi
• Automasi senarai semak dokumen
• Integrasi minimum: sebut harga + stor dokumen + e-sign

90 hari: Mulakan AI yang memberi impak segera

• Lead scoring untuk keutamaan prospek
• Risk triage untuk membezakan STP vs human-in-the-loop
• Analitik funnel jualan untuk kurangkan drop-off

Disember ialah masa sesuai untuk rancang ini kerana anda boleh masuk Januari dengan perintis yang jelas dan metrik yang boleh dipantau mingguan.

Apa yang patut anda ambil daripada kisah EAB Systems × InsureMO

Perkongsian seperti ini menghantar mesej yang kuat: insurans menang bukan kerana lebih banyak borang, tetapi kerana lebih pantas membuat keputusan yang betul. Digitisasi pelaksanaan jualan ialah enjin di depan; AI underwriting dan pengurusan risiko ialah otak yang mengawal kualiti keputusan.

Jika anda sedang membina strategi AI dalam insurans dan pengurusan risiko, saya akan tegas di sini: jangan lompat terus ke model AI yang kompleks kalau data dan proses jualan masih berselerak. Baiki saluran masuk dahulu. AI akan jadi lebih murah, lebih tepat, dan lebih mudah diterima.

Langkah seterusnya yang paling berbaloi ialah buat audit ringkas funnel jualan anda—di mana pelanggan paling banyak “hilang”, dan data apa yang paling kerap tak lengkap. Dari situ, anda akan nampak modul digitisasi mana yang patut diberi keutamaan.

Kalau organisasi anda boleh memendekkan masa daripada “lead” ke polisi walaupun 30%, apa yang akan berubah pada sasaran jualan dan profil risiko portfolio anda pada 2026?