AI Quoting Insurans: RQB vs Portal & Surefyre/ClarionDoor

Kebanyakan organisasi insurans masih kehilangan masa pada kerja yang tak sepatutnya wujud lagi: salin-tampal data yang sama ke 3–5 portal berbeza, muat naik dokumen berulang kali, dan mengejar underwriter untuk status sebut harga. Bila volum submission naik (biasanya hujung tahun kewangan, musim pembaharuan polisi, atau selepas insiden bencana), proses ini jadi “bottleneck” paling mahal—bukan sebab pasukan tak cekap, tapi sebab platform yang digunakan memang terpecah-pecah.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya selalu tekankan satu perkara: AI paling cepat memberi pulangan apabila ia membuang kerja manual yang berulang, dan menambah konsistensi pada keputusan underwriting. Perbandingan antara RQB (Rate-Quote-Bind), Surefyre, ClarionDoor, dan carrier portal sebenarnya membuka pintu kepada perbincangan yang lebih besar—bagaimana automasi dan AI (OCR, aturan underwriting, integrasi API) mengubah cara agensi, MGA, dan carrier mengurus risiko dari intake hingga post-bind.

Artikel asal menyebut ramai pemain industri mula menggantikan alat rating yang berpecah kepada platform yang lebih menyeluruh. Saya setuju dengan arah itu. Tapi untuk membuat keputusan yang betul, kita kena faham: platform quoting bukan sekadar “tempat buat quote”. Ia adalah enjin operasi dan enjin data risiko.

Masalah sebenar: “Portal-hopping” merosakkan kelajuan dan kualiti risiko

Jawapan ringkas: bila data masuk secara manual dan berasingan, risiko ralat naik, masa memproses naik, dan keputusan underwriting jadi tak konsisten.

Kenapa ini jadi isu pengurusan risiko (bukan sekadar isu produktiviti)

Portal-hopping biasanya nampak macam isu operasi, tapi impaknya jelas pada risiko:

• Ralat input (alamat premis, kelas perniagaan, pendapatan, payroll, square footage) boleh ubah premium, syarat, atau kelayakan.
• Dokumen hilang/tersalah versi (SOV, loss runs, borang permohonan) menyebabkan underwriter letak “pending”, yang melambatkan keputusan dan menjejaskan pengalaman pelanggan.
• Tiada jejak audit yang kemas: siapa ubah data, bila, dan sebab apa—ini isu pematuhan dan E&O.
• Kualiti data rendah melemahkan analitik risiko dan model ramalan (AI underwriting) di kemudian hari.

Disember 2025: kenapa topik ini makin mendesak sekarang

Akhir tahun biasanya datang dengan:

1. Tekanan pembaharuan polisi dan year-end rush.
2. Volum tuntutan/semakan risiko yang naik selepas episod cuaca ekstrem di banyak wilayah (trend global yang terus mempengaruhi pasaran P&C).
3. Fokus pengurusan untuk masuk 2026 dengan kos operasi lebih terkawal.

Bila beban naik, platform yang “sekadar portal” cepat jadi beban.

RQB, Surefyre, ClarionDoor & carrier portal: beza yang orang selalu terlepas

Jawapan ringkas: Surefyre dan ClarionDoor banyak fokus pada intake/konfigurasi, carrier portal fokus 1:1, manakala RQB cuba satukan rate-quote-bind dengan automasi selepas bind.

Berdasarkan kandungan RSS, ringkasan fungsi dan limitasi boleh difahami begini:

• Surefyre: kuat untuk submission intake dan workflow, tetapi quoting banyak kekal manual dan pilihan carrier terhad.
• ClarionDoor: kuat untuk konfigurasi quote yang dipacu carrier, tetapi kurang “MGA-centric” dan biasanya tak lengkap untuk bind + workflow selepas bind.
• Carrier portals: sesuai untuk submission terus kepada pasaran tertentu, tetapi logiknya 1:1 (satu portal, satu carrier), jadi sukar untuk bandingkan banyak pasaran serentak.
• RQB: dibina untuk MGA/carrier yang urus banyak pasaran; fokus pada kelajuan quoting, integrasi API, dan automasi post-bind.

Soalan praktikal yang patut ditanya (sebelum pilih platform)

Saya suka guna 5 soalan ini bila menilai teknologi underwriting:

1. Boleh tak satu submission “hidup” merentas banyak pasaran tanpa double-entry?
2. Ada tak API quoting/bind yang stabil untuk pasaran sasaran?
3. Dokumen masuk melalui email/PDF boleh “dibaca” terus (OCR/AI) atau masih manual?
4. Lepas bind, sistem automatik cipta tugas operasi (COI, endorsement, audit, renewal)?
5. Data yang dikumpul boleh jadi asas kepada analitik risiko dan pematuhan?

Kalau jawapan banyak “tidak”, platform itu mungkin akan jadi beban bila volum naik.

Di mana AI benar-benar memberi nilai: intake dokumen, aturan underwriting, dan automasi post-bind

Jawapan ringkas: AI paling berguna di tiga tempat: (1) menukar dokumen tidak berstruktur kepada data, (2) menegakkan aturan underwriting secara konsisten, dan (3) memicu kerja susulan secara automatik.

1) AI OCR untuk email & dokumen: “data masuk tanpa menaip semula”

Salah satu titik kuat yang disebut dalam RSS ialah email/document intake + OCR. Dalam realiti operasi, banyak submission datang melalui:

• email dengan lampiran PDF
• borang permohonan yang berbeza format
• loss runs, COI lama, jadual aset

OCR + klasifikasi dokumen (AI) buat dua perkara penting:

• Kurangkan masa intake (daripada manual sorting kepada auto-tag LOB seperti BOP/GL/WC)
• Naikkan kualiti data (kurang silap taip, lebih konsisten pada medan kritikal)

Dan ini terus memberi kesan pada pengurusan risiko: data yang kemas = keputusan underwriting yang lebih boleh dipercayai.

2) “Underwriter triggers” dan aturan: konsistensi lebih penting daripada kelajuan

Kelajuan quote bagus, tetapi konsistensi lagi penting. Aturan underwriting yang boleh dikonfigurasi membantu:

• mengesan red flags (contoh: aktiviti berisiko tinggi, lokasi tertentu, had tertentu)
• memaksa dokumen wajib sebelum quote diteruskan
• memastikan appetite carrier dipatuhi dari awal (bukan selepas submission dihantar)

Satu ayat yang boleh dijadikan pegangan: AI yang baik bukan menggantikan underwriter—ia menguatkan disiplin underwriting.

3) Automasi post-bind: tempat “ROI senyap” biasanya muncul

Banyak organisasi fokus pada “berapa cepat dapat quote”, tetapi terlepas tempat ROI yang besar: kerja selepas bind.

Bila platform boleh:

• kemas kini AMS secara automatik
• cipta tugasan COI/endorsement/audit
• menjejak status tanpa spreadsheet

…anda sebenarnya mengurangkan risiko operasi, E&O, dan “leakage” proses.

Contoh situasi (BOP multi-carrier): apa yang berubah bila quoting disatukan

Jawapan ringkas: beza utama ialah bilangan kali anda masukkan data, dan sama ada aliran kerja selepas bind berlaku sendiri atau perlu dikejar.

Bayangkan senario yang hampir sama dengan RSS: sebuah MGA terima submission BOP dan perlu uji 3 pasaran.

Jika guna portal tradisional / alatan yang berpecah

Biasanya berlaku begini:

1. Data pelanggan diisi dalam portal A
2. Data yang sama diisi semula dalam portal B dan C
3. Dokumen dimuat naik 3 kali
4. Status quote dijejak dalam spreadsheet
5. Bila bind jadi, staf operasi cipta tugasan manual (COI, invoice, endorsement)

Kesan sampingan:

• masa memproses naik
• ralat input lebih mudah berlaku
• tiada “single source of truth”

Jika guna platform yang gabungkan intake + quote + bind + post-bind

Aliran yang diimpikan (dan dinyatakan dalam konsep RQB dalam RSS) nampak begini:

1. Email dibaca, submission auto-tag sebagai BOP
2. Dokumen dikelaskan (OCR) dan medan asas diekstrak
3. Sistem cadang pasaran yang layak ikut appetite/LOB
4. Quote ditarik melalui API atau dihantar dari satu skrin
5. Bila bind, AMS dikemas kini dan tugasan susulan tercetus

Perbezaannya bukan sekadar cepat—ia lebih terkawal dan lebih audit-friendly.

Cara memilih platform quoting berasaskan AI: checklist keputusan untuk MGA/agensi/carrier

Jawapan ringkas: pilih platform yang memaksimumkan straight-through processing sambil mengekalkan kawalan underwriting.

Checklist 10 perkara (praktikal, bukan teori)

1. Multi-carrier quote engine: boleh banding quote beberapa pasaran tanpa ulang input.
2. API quoting/bind: ada integrasi nyata, bukan sekadar eksport PDF.
3. Kebolehan OCR & klasifikasi dokumen: sekurang-kurangnya untuk submission biasa.
4. Aturan appetite & underwriting flags: boleh dikonfigurasi mengikut carrier.
5. Rater + submission dalam satu aliran: kurang “lompat sistem”.
6. Integrasi AMS: data bind mengalir ke AMS (contoh: AMS360, Epic, EI atau sistem dalaman).
7. Audit trail: rekod perubahan data dan keputusan.
8. Kawalan akses & pematuhan: peranan pengguna, log aktiviti.
9. Pengukuran produktiviti: masa dari intake ke quote, quote-to-bind ratio.
10. Automasi post-bind: COI, endorsement, pembaharuan, audit.

Kalau anda hanya pilih berdasarkan demo yang nampak cantik, anda akan bayar harganya bila masuk fasa operasi sebenar.

Soalan lazim (versi yang lebih berguna untuk pembeli teknologi)

Jawapan ringkas: kebanyakan organisasi tak perlu tukar AMS, tetapi mereka perlu jelas tentang data flow dan pemilikan data.

“Perlu tukar AMS untuk guna platform quoting baharu?”

Biasanya tidak, jika platform itu memang direka untuk plug-in kepada AMS. Yang penting ialah:

• medan data yang dipetakan dengan betul
• polisi siapa “master record” (AMS atau platform quoting)

“AI OCR cukup tepat ke untuk dokumen insurans?”

Untuk dokumen standard dan format yang konsisten, ya—ketepatan biasanya memadai untuk percepat intake. Tetapi untuk dokumen kompleks, anda masih perlukan human-in-the-loop (semakan pantas) supaya kualiti risiko terjaga.

“Apa metrik paling cepat nampak impak?”

Saya cadangkan ukur tiga metrik ini selama 30–60 hari:

• masa intake → quote pertama
• bilangan quote per staf sehari
• kadar ralat data (contoh: pembetulan selepas submission dihantar)

Langkah seterusnya: jadikan quoting sebagai enjin data risiko

Perbandingan RQB vs Surefyre/ClarionDoor/portal bukan soal “mana lebih hebat”. Soalnya, mana yang membuat proses underwriting anda lebih konsisten, lebih pantas, dan lebih selamat dari sudut risiko operasi. Bila anda gabungkan AI OCR, aturan underwriting, dan automasi post-bind, anda sedang membina sistem yang boleh skala—bukan sekadar sistem yang “boleh jalan”.

Jika anda sedang menilai platform quoting atau mahu mulakan projek AI dalam underwriting, mulakan dengan audit ringkas: di mana data masuk, berapa kali ia ditaip semula, dan di mana kerja susulan selalu bocor. Dari situ, barulah jelas sama ada anda perlukan enjin multi-carrier, integrasi API, atau automasi operasi.

Apa satu proses underwriting dalam organisasi anda yang paling kerap “tersangkut” antara submission dan bind—dan kalau AI boleh buang satu langkah manual, anda nak buang yang mana dulu?