AI Kurangkan Kerugian Bencana: 7 Pelajaran Insurans

Kerugian akibat bencana bukan lagi “kejadian luar biasa” dalam pelan kewangan syarikat insurans—ia semakin jadi ujian rutin. Bila banjir besar, ribut, kebakaran hutan, atau tanah runtuh berlaku secara berturut-turut, masalah sebenar bukan sekadar jumlah tuntutan. Masalahnya ialah kelajuan keputusan: siapa perlu dibayar dulu, bagaimana menilai kerosakan dengan adil, dan bagaimana mengelak keputusan underwriting yang mengulang silap lama.

Daripada pengalaman industri yang banyak “terbakar” akibat lonjakan tuntutan selepas bencana (dan perbincangan yang sering muncul dalam ekosistem pengurusan tuntutan), satu pola jelas: bencana mendedahkan kelemahan data, proses, dan koordinasi—bukan semata-mata kelemahan modal. Dalam siri AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko, saya anggap ini sebagai peluang paling praktikal untuk bercakap tentang AI: bukan teori, tapi kerja lapangan.

Artikel asal menyorot bagaimana pemain industri melihat semula impak bencana dan pelajaran yang dibawa daripada kerugian besar. Di sini, kita jadikan ia lebih “boleh guna”: apa yang patut diubah, dan di mana AI benar-benar membantu—dalam underwriting, pengurusan tuntutan, dan strategi daya tahan.

1) Pelajaran paling mahal: data risiko tak cukup “hidup”

Jawapan terus: Banyak organisasi masih membuat keputusan risiko menggunakan data yang statik dan lambat dikemas kini, sedangkan profil bahaya berubah cepat.

Dalam bencana besar, isu biasa yang muncul ialah ketidakpadanan antara peta bahaya, pendedahan aset, dan keadaan sebenar di lapangan. Data mungkin ada—tetapi terpisah mengikut jabatan, format tak seragam, atau tidak dikemas kini. Akhirnya, underwriting dan harga premium bergantung pada gambaran yang “semalam”.

Apa yang AI buat dengan lebih baik

AI (khususnya analitik ramalan dan pembelajaran mesin) membantu menukar data risiko daripada “arkib” kepada “nadi” operasi:

• Menggabungkan data dalaman (tuntutan, polisi, lokasi) dengan data luaran (sejarah bencana, intensiti hujan, altitud, jarak sungai, kepadatan bangunan).
• Mengemas kini skor risiko kawasan secara berkala, bukan hanya semasa pembaharuan polisi.
• Mengesan drift (perubahan pola) — contohnya kawasan yang dahulu jarang banjir tetapi kini kerap ditenggelami.

Satu ayat yang perlu diingati: Jika data risiko anda tak bergerak mengikut perubahan iklim dan urbanisasi, kerugian akan bergerak—ke buku anda.

2) Jurang perlindungan membesar bila produk tak ikut realiti bencana

Jawapan terus: Selepas bencana, jurang perlindungan (protection gap) menjadi lebih jelas kerana ramai pelanggan sebenarnya tidak dilindungi untuk risiko yang mereka sangka dilindungi.

Ini berlaku dalam dua bentuk:

1. Underinsured: jumlah perlindungan terlalu rendah berbanding kos pembaikan semasa.
2. Uncovered: pengecualian polisi, sub-limit, atau syarat khusus yang pelanggan tak faham.

Menjelang hujung tahun (Disember), banyak organisasi menilai semula portfolio dan bajet. Ini waktu terbaik untuk audit jurang perlindungan, sebab pembaharuan polisi dan penetapan bajet risiko biasanya berlaku serentak.

Di mana AI membantu (dan kenapa ia relevan untuk jualan)

AI boleh menyokong cadangan perlindungan yang lebih tepat:

• Smart recommendation untuk jumlah perlindungan berdasarkan indeks kos binaan semasa dan ciri hartanah.
• Segmentasi pelanggan mengikut profil risiko sebenar (bukan sekadar poskod).
• Analisis bahasa semula jadi (NLP) untuk mengenal pasti polisi/pelan yang berpotensi mengelirukan pelanggan dan mencetus aduan selepas bencana.

Ini bukan “jualan keras”. Ini jual dengan lebih jujur—dan itu biasanya mengurangkan pertikaian tuntutan.

3) Underwriting gagal bila bergantung pada purata, bukan taburan risiko

Jawapan terus: Banyak model harga terlalu bergantung pada purata sejarah, sedangkan bencana didorong oleh peristiwa hujung taburan (tail risk).

Bencana besar jarang “mengikut purata”. Ia datang dengan kombinasi faktor: hujan luar biasa + saliran gagal + pembangunan pesat + banjir kilat. Jika underwriting hanya melihat purata kerugian tahunan, ia akan sentiasa ketinggalan.

Praktik AI yang patut dipakai

• Model yang menilai kebarangkalian peristiwa ekstrem dan bukan sekadar purata.
• Simulasi senario (contoh: 1-dalam-100 tahun vs 1-dalam-20 tahun) untuk menilai impak ke atas modal dan reinsurance.
• Pengesanan anomali pada permohonan baharu di kawasan yang sedang “memanas” dari segi risiko.

Pendekatan yang saya suka: gunakan AI untuk stress-test portfolio setiap bulan. Bukan tunggu suku tahun, apatah lagi tunggu bencana.

4) Tuntutan selepas bencana menang atau kalah pada triage

Jawapan terus: Kecekapan pengurusan tuntutan selepas bencana ditentukan oleh triage—memilih kes yang perlu tindakan segera, dan mengelak kesesakan.

Dalam keadaan ribuan tuntutan masuk serentak, isu lazim ialah:

• Maklumat awal tak lengkap
• Penilai tidak cukup
• Tempoh menunggu panjang, pelanggan marah
• Risiko penipuan meningkat (dokumen diubah suai, tuntutan berganda)

3 cara AI mempercepat respons tuntutan

1. Triage automatik: klasifikasi tuntutan mengikut keterukan, jenis kerosakan, dan kerentanan pelanggan.
2. Pengesanan penipuan: corak tuntutan mencurigakan (alamat sama, masa sama, dokumen serupa) ditandakan awal.
3. Bantuan penilai: ringkasan automatik dokumen tuntutan, semakan keselarasan, dan cadangan soalan susulan.

Prinsip operasi: AI bukan menggantikan adjuster. AI “membuang kerja remeh” supaya adjuster fokus pada keputusan yang sensitif dan bernilai.

5) Kerjasama carrier–broker–TPA sering pecah bila krisis memuncak

Jawapan terus: Semasa bencana, rantaian operasi jadi rapuh kerana setiap pihak bekerja pada versi data dan keutamaan yang berbeza.

Bila pelanggan menunggu, mereka tak peduli sama ada isu itu di carrier, broker, atau pihak pentadbir tuntutan (TPA). Mereka cuma nampak satu perkara: lambat.

Apa yang perlu dibina: “satu papan pemuka” operasi

AI membantu menyelaraskan tindakan melalui:

• Papan pemuka masa nyata untuk status tuntutan, SLA, kapasiti penilai, dan backlog.
• Ramalan beban kerja (berapa tuntutan akan masuk mengikut kawasan/masa).
• Cadangan pengagihan sumber (siapa dihantar ke mana, bila).

Kalau organisasi anda masih menunggu laporan Excel mingguan semasa bencana, itu bukan isu teknologi kecil—itu isu strategi.

6) Resiliensi bermula sebelum bencana: mitigasi yang diinsentifkan

Jawapan terus: Cara paling murah mengurangkan kerugian ialah mengurangkan kerosakan, bukan mempercepat pembayaran.

Banyak pelan risiko berhenti setakat “kami akan bayar jika jadi”. Sedangkan bencana mengajar kita: pencegahan memberikan ROI paling konsisten.

Insentif mitigasi yang masuk akal (dan AI boleh mengesahkan)

• Diskaun premium untuk langkah mitigasi yang boleh dibuktikan (contoh: injap anti-banjir, peninggian soket elektrik, bahan tahan api).
• Audit risiko ringan menggunakan data lokasi dan ciri bangunan.
• Program peringatan bermusim (contoh: sebelum monsun, periksa longkang, pam air, sandbag) disasarkan mengikut risiko.

Untuk konteks Malaysia/Asia Tenggara, musim hujan yang berulang menjadikan “mitigasi bermusim” lebih praktikal berbanding kempen umum setahun sekali.

7) Tadbir urus AI: bencana mempercepat audit, bukan memaafkan kesilapan

Jawapan terus: Bila AI digunakan untuk underwriting atau tuntutan, ketelusan keputusan dan tadbir urus data jadi syarat, bukan pilihan.

Selepas bencana, pertikaian biasanya meningkat. Jika AI memberi keputusan (contoh: skor risiko, kelulusan tuntutan awal), organisasi perlu boleh menjawab:

• Data apa yang digunakan?
• Adakah model berat sebelah pada kawasan/segmen tertentu?
• Siapa yang bertanggungjawab jika keputusan salah?

Minimum yang patut ada sebelum meluaskan AI

• Polisi “human-in-the-loop” untuk keputusan berimpak tinggi.
• Log audit model (versi model, tarikh latihan, set data utama).
• Ujian ketahanan (model performance semasa lonjakan tuntutan).

Saya tegas di sini: AI tanpa tadbir urus akan jadi liabiliti reputasi—terutamanya bila media dan pelanggan sedang sensitif selepas bencana.

Soalan lazim yang orang akan tanya (dan jawapannya)

“AI boleh ramal bencana dengan tepat ke?”

AI bukan nujum. Nilai AI ialah menganggar kebarangkalian dan impak, dan membantu membuat keputusan lebih cepat dengan maklumat yang lebih lengkap.

“Apa projek AI paling cepat beri hasil untuk insurans?”

Untuk kebanyakan organisasi, tuntutan (triage + automasi dokumen + fraud detection) biasanya paling cepat nampak impak kerana volum kerja besar dan prosesnya jelas.

“Macam mana nak mula tanpa belanja besar?”

Mulakan dengan satu use case berimpak tinggi, data yang sedia ada, dan KPI yang mudah diukur (masa kitaran tuntutan, kadar rujukan manual, kadar kesilapan dokumen).

Langkah seterusnya untuk organisasi yang serius

Kerugian bencana mengajar satu perkara yang keras: ketika semua orang panik, sistem yang baik nampak tenang—sebab ia sudah bersedia. Dalam siri AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko, saya konsisten dengan pendirian ini: AI paling bernilai bila ia masuk ke operasi harian, bukan sekadar projek demonstrasi.

Jika anda pemimpin insurans, broker korporat, atau pengurus risiko, tiga tindakan ini sesuai dibuat sebelum Q1 2026 bermula:

1. Audit data risiko: apa yang statik, apa yang boleh dikemas kini bulanan.
2. Pilih satu proses tuntutan untuk automasi (triage atau dokumen) dan ukur impaknya.
3. Bentuk rangka tadbir urus AI yang ringkas tetapi tegas.

Bila bencana seterusnya datang, adakah organisasi anda akan bergantung pada heroics—atau pada keputusan yang disokong data dan AI?