AI Bantu Turunkan Premium Insurans Harta: Pelajaran Louisiana

Pada 12/12/2025, dua syarikat insurans harta di Louisiana meluluskan penurunan kadar purata 7.5% untuk polisi pemilik rumah dan kediaman—melibatkan lebih 90,000 pemegang polisi. Ini bukan berita kecil. Dalam pasaran yang tertekan akibat bencana, angka 7.5% ialah isyarat bahawa satu komponen besar dalam rantaian kos insurans sedang “bernafas” semula: kos reinsurans.

Saya suka jadikan berita begini sebagai penanda aras. Bila reinsurans turun, premium ada ruang untuk turun. Bila premium turun, pengguna rasa lega. Tapi untuk industri, soalan yang lebih menarik ialah: macam mana kita pastikan penurunan ini konsisten—bukan sekadar sementara? Di sinilah AI dalam insurans dan pengurusan risiko mula jadi topik yang bukan sekadar “trend”, tetapi kerja rumah yang praktikal.

Louisiana memberi contoh yang jelas: apabila pihak berkuasa menekankan proses tuntutan yang lebih kemas, pembaharuan peraturan, dan program mitigasi, reinsurer jadi lebih yakin. Dalam dunia sebenar, keyakinan itu dibina melalui data yang bersih, model risiko yang telus, dan ramalan kerugian yang boleh dipertahankan—tiga perkara yang AI boleh bantu kuatkan.

Apa sebenarnya berlaku di Louisiana (dan kenapa penting)

Jawapan ringkas: Penurunan premium 7.5% berlaku kerana kos reinsurans menurun, lalu tekanan pada portfolio yang terdedah kepada bencana (terutamanya taufan) menjadi lebih ringan.

Dua insurer berbentuk reciprocal exchange—SureChoice Underwriters Reciprocal Exchange dan Elevate Reciprocal Exchange—mendapat kelulusan untuk penurunan kadar purata seluruh negeri. Pecahannya (berdasarkan pemfailan kadar) menunjukkan kadar bukan diturunkan secara “pukul rata”, tetapi melalui komponen yang berkait rapat dengan risiko bencana:

• 3.2% penurunan pada hurricane base rate
• 4.6% pengurangan pada hurricane key factor
• 1.4% penurunan pada faktor all-other-perils

Ini penting kerana ia menggambarkan cara pasaran menilai risiko: bila input kos (reinsurans) turun dan keyakinan terhadap pengurusan tuntutan/risiko naik, premium boleh diselaraskan turun tanpa mengorbankan kestabilan.

Satu ayat yang boleh dipegang: Premium turun bila ketidakpastian turun.

Mengapa kos reinsurans boleh turun—dan peranan AI yang ramai terlepas pandang

Jawapan terus: Reinsurer menurunkan harga apabila mereka melihat risiko lebih boleh dijangka, proses tuntutan lebih terkawal, dan kerugian dijangka (expected loss) lebih stabil.

Reinsurans ialah “insurans untuk syarikat insurans”. Bila kawasan kerap dilanda bencana, reinsurer akan menaikkan kadar (atau mengecilkan kapasiti) kerana risiko sukar diramal dan kerugian boleh meletup.

Dalam berita ini, pihak regulator menyebut usaha menarik kapasiti reinsurans melalui pembaharuan dan penjelasan proses tuntutan bencana. Itu selari dengan cara reinsurer berfikir: mereka bayar bil tuntutan besar, jadi mereka perlukan struktur yang mengurangkan ketidakpastian.

AI membantu “mengurangkan ketidakpastian” dengan tiga cara yang sangat praktikal

1. Analisis ramalan kerugian bencana

   • Model AI boleh menggabungkan data sejarah bencana, pendedahan aset, ciri binaan, dan perubahan corak risiko untuk menghasilkan anggaran kerugian yang lebih tepat.
   • Bila anggaran lebih stabil, reinsurer kurang “overprice” risiko.

2. Kualiti data & ketelusan portfolio

   • Banyak premium naik bukan sebab risiko naik semata-mata, tetapi sebab data tak lengkap: tahun binaan tak tepat, bahan bumbung tak jelas, lokasi tak granular.
   • AI (termasuk computer vision daripada imej satelit/drone) boleh mengesahkan ciri harta dan memperbaiki data underwriting.

3. Tuntutan lebih cepat, kurang litigasi, kurang kebocoran kos

   • AI untuk triage tuntutan, pengesanan penipuan, dan automasi dokumen mengurangkan masa pemprosesan.
   • Bila loss adjustment expense turun dan penyelesaian lebih konsisten, reinsurer melihat profil risiko tuntutan sebagai lebih “terkawal”.

Kalau kita tarik benang ini sampai hujung, logiknya mudah: AI bukan alat “nak jual teknologi”; AI ialah cara untuk menurunkan variasi kos yang menyebabkan premium jadi mahal.

3 cara AI memperbaiki underwriting (dan kenapa ini boleh turunkan premium)

Jawapan terus: AI meningkatkan ketepatan penetapan harga dengan menilai risiko secara lebih granular, mengesan risiko tersembunyi, dan mengurangkan subsidi silang antara pelanggan.

Dalam underwriting tradisional, banyak keputusan dibuat berdasarkan kategori luas. Masalahnya, dua rumah pada poskod yang sama boleh berbeza besar dari segi risiko—bumbung, elevasi, jarak ke sungai, bahan dinding, penyelenggaraan, dan rekod baik pulih.

1) Penilaian risiko dinamik, bukan statik

AI membolehkan dynamic risk scoring: skor risiko dikemas kini apabila ada perubahan ketara, contohnya:

• Data cuaca ekstrem makin kerap di kawasan tertentu
• Aktiviti pembinaan baharu yang mengubah saliran
• Rumah melakukan pengukuhan (mitigasi) seperti storm shutters atau bumbung baharu

Kesan kepada premium: pelanggan yang melabur pada mitigasi patut dapat harga lebih adil, bukan bayar ikut purata kawasan.

2) Model harga yang lebih adil (kurang “main selamat”)

Bila insurer tak yakin, mereka akan “main selamat” dengan menaikkan kadar secara meluas. AI membantu mengurangkan pricing conservatism yang berlebihan melalui:

• Segmentasi risiko yang lebih tepat
• Pengesanan outlier (contoh: rumah yang nampak dalam zon berisiko tapi sebenarnya elevasi tinggi)
• Kalibrasi model berdasarkan pengalaman tuntutan terkini

Kesan kepada pasaran: lebih banyak pelanggan berisiko rendah/ sederhana dapat premium yang lebih munasabah.

3) Kurangkan kos operasi underwriting

AI juga membantu dari sudut kos dalaman:

• Automasi semakan dokumen, laporan pemeriksaan, dan pembentangan risiko
• Cadangan syarat perlindungan dan deduktibel berdasarkan profil risiko
• Pengesanan maklumat tidak konsisten pada borang permohonan

Bila kos operasi turun, insurer ada lebih ruang untuk bersaing pada harga tanpa mengorbankan margin.

Apa yang pembuat polisi dan syarikat insurans di Malaysia boleh belajar

Jawapan terus: Fokus pada ketelusan data risiko, program mitigasi yang boleh diukur, dan proses tuntutan yang konsisten—kemudian gunakan AI untuk menguatkan semuanya.

Walaupun konteks Louisiana ialah taufan dan pasaran AS, mekanisme ekonomi insurans itu universal: ketidakpastian + kos modal tinggi = premium tinggi.

Untuk pasaran Malaysia (insurans rumah, kebakaran, banjir, serta perlindungan perniagaan SME), pelajaran yang relevan ialah:

A) Mitigasi yang boleh dibuktikan perlu “diterjemah” kepada diskaun

Banyak pemilik harta buat penambahbaikan—pam banjir, penghadang air, pendawaian baharu, sistem keselamatan—tetapi kesannya pada premium kadang-kadang tak jelas.

AI boleh membantu membina bukti:

• Mengklasifikasikan tahap mitigasi melalui imej/rekod
• Menghubungkan mitigasi dengan pengurangan tuntutan sebenar
• Menyokong struktur diskaun yang konsisten

B) Data risiko banjir dan kejadian ekstrem perlu lebih granular

Bila data hanya pada tahap umum, underwriting cenderung menghukum kawasan luas. Pendekatan AI yang menggabungkan:

• data topografi,
• corak hujan,
• rekod limpahan,
• dan pendedahan aset, akan menghasilkan peta risiko yang lebih tepat.

C) Tuntutan: tempat paling cepat untuk nampak ROI AI

Jika organisasi nak mula secara praktikal, saya biasanya cadangkan bermula dengan tuntutan:

• triage automatik (kes mudah diselesaikan cepat),
• pengesanan penipuan,
• analisis imej kerosakan,
• dan automasi surat-menyurat.

Hasilnya boleh diukur dalam minggu dan bulan—bukan tahun.

Soalan lazim: “Kalau AI bagus, kenapa premium tak turun terus?”

Jawapan terus: Premium dipengaruhi oleh kitaran kerugian, kos reinsurans, inflasi pembaikan, dan ketidakpastian peraturan—AI membantu, tapi ia bukan suis on/off.

Tiga sebab utama premium tidak serta-merta turun walaupun AI digunakan:

1. Kitaran reinsurans bergerak ikut musim pembaharuan kontrak (biasanya setahun sekali). Kesan AI pada harga reinsurans sering muncul secara berperingkat.
2. Inflasi kos pembaikan (bahan binaan dan upah) boleh menelan manfaat ketepatan harga.
3. Risiko bencana semakin volatil. AI meningkatkan ketepatan, tetapi bila varians risiko meningkat, deduktibel dan had perlindungan juga mungkin disusun semula.

Namun, apa yang Louisiana tunjukkan ialah titik penting: bila tekanan reinsurans reda, premium boleh turun—dan AI ialah alat untuk memastikan tekanan itu reda lebih lama melalui data dan proses yang lebih dipercayai.

Langkah seterusnya untuk syarikat: dari “projek AI” ke hasil premium yang nyata

Jawapan terus: Mulakan dengan kes penggunaan yang mengurangkan ketidakpastian (tuntutan + data harta), kemudian sambungkan kepada strategi reinsurans dan penetapan harga.

Kalau anda mengurus insurans, insurtech, broker, atau fungsi risiko dalam organisasi, ini urutan yang biasanya paling masuk akal:

1. Audit data risiko & tuntutan (30–60 hari)
   • Kenal pasti medan data yang paling kerap “kosong” atau bercanggah.
2. Pilih 1–2 kes penggunaan AI yang dekat dengan kos
   • Contoh: automasi triage tuntutan, pengesahan atribut harta, atau pengesanan penipuan.
3. Tetapkan KPI yang mengikat ke kewangan
   • Masa penyelesaian tuntutan (hari)
   • Kadar kebocoran kos tuntutan
   • Ketepatan segmentasi risiko (loss ratio mengikut segmen)
4. Gunakan hasil itu dalam naratif reinsurans
   • Reinsurer mahu bukti kawalan proses dan disiplin data. Di sinilah anda boleh runding kapasiti dan harga.

Disiplin begini biasanya membezakan organisasi yang “buat AI untuk demo” dengan organisasi yang benar-benar menurunkan kos risiko.

Menjelang hujung 2025, banyak pasaran insurans global mencari kestabilan selepas beberapa tahun tekanan bencana dan inflasi tuntutan. Kisah Louisiana menunjukkan satu perkara yang saya percaya: bila risiko diurus dengan lebih telus dan boleh dijangka, pelanggan akan rasa kesannya pada premium.

Kalau anda sedang merancang inisiatif AI dalam insurans dan pengurusan risiko, persoalan yang patut dibawa ke mesyuarat seterusnya ialah: “Komponen ketidakpastian mana yang paling mahal untuk kita—dan bagaimana AI boleh mengecilkannya dalam 90 hari?”