AI Kurangkan Risiko Rosak Air & Paip Beku untuk SME

Kerosakan air sudah mengatasi kecurian sebagai tuntutan paling kerap bagi perniagaan kecil di AS—dan trend itu bukan kecil-kecilan. Analisis tuntutan menunjukkan kebocoran air dan kerugian akibat pembekuan kini sekitar 1 daripada 5 tuntutan untuk SME, dan purata kos kerugian ini lebih kurang AS$35,000 setiap kejadian. Nombor itu penting kerana satu kebocoran yang “nampak remeh” boleh menutup operasi berhari-hari, memusnahkan stok, dan mencetuskan pertikaian sewa antara penyewa dan pemilik bangunan.

Yang buat ramai pemilik bisnes pelik: sensor pintar dan kamera semakin mudah didapati, tetapi tuntutan tetap meningkat. Realitinya, teknologi pintar tanpa analitik yang betul, tanpa disiplin operasi, dan tanpa pihak yang memandu tindakan (broker/agen + insurer) hanyalah “alarm yang berbunyi” ketika rumah dah mula terbakar.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya nak ambil isu kerosakan air dan paip beku ini sebagai kajian kes: di mana AI (bukan sekadar IoT) boleh menutup jurang antara sedar risiko dan benar-benar mencegah kerugian—terutama untuk SME yang stafnya terhad dan masa sentiasa sempit.

Kenapa tuntutan rosak air & pembekuan makin naik?

Jawapan ringkas: gabungan cuaca lebih ekstrem, infrastruktur tua, dan operasi SME yang tak boleh pantau 24/7.

Dalam data tuntutan yang dibincangkan oleh syarikat insurans komersial, lonjakan berlaku apabila kawasan yang biasanya panas tiba-tiba dilanda suhu beku. Banyak bangunan di wilayah “tak biasa sejuk” dibina tanpa persediaan: paip tak berpenebat, laluan paip melalui loteng tak dipanaskan, dan rutin pencegahan tak diamalkan.

Cuaca ekstrem menukar peta risiko

Perkara yang dulu jarang berlaku kini menjadi “musim baharu” dalam kalendar risiko. Apabila gelombang sejuk melanda kawasan yang tak biasa, amalan yang rutin bagi negeri sejuk—seperti memastikan pemanas kekal hidup pada hujung minggu atau membuka kabinet sinki—sering tak dibuat. Dan bila paip pecah, kerosakan bukan setakat lantai basah. Ia boleh merebak ke:

• panel elektrik dan sistem IT
• siling dan dinding (kulat/mould)
• mesin, peralatan dapur, dan stok
• gangguan operasi dan kehilangan hasil

Infrastruktur bandar tua: “banjir” melalui saluran yang tak disangka

Dalam bandar lama, sistem kumbahan ribut dan sanitari kadang-kadang bersambung. Hujan lebat boleh menolak air kembali masuk ke premis melalui saluran. Secara praktikal, ini berfungsi seperti banjir—dan ia semakin kerap bila hujan ekstrem meningkat.

Langkah seperti pemasangan injap backflow memang wujud, tetapi ramai pemilik bisnes hanya sedar mereka terdedah selepas kejadian.

Inflasi kos baik pulih menjadikan kerugian lebih mahal

Walaupun kekerapan naik, kos juga naik. Bahan binaan dan tenaga mahir semakin mahal. Sebab itu kerosakan air/pembekuan kini termasuk dalam tuntutan yang mahal untuk SME, walaupun kebakarannya masih lebih mahal secara purata.

“Ada sensor pun masih rugi”—apa yang sebenarnya tak kena?

Jawapannya: pengesanan datang terlalu lewat, atau data sensor tak diterjemah kepada tindakan.

Sensor kebocoran biasanya hantar amaran. Tetapi bila amaran dihantar pada 2:30 pagi, siapa yang respon? Bila bisnes tutup hari Ahad, siapa yang ada akses kunci? Bila kebocoran bermula di ruang servis yang penyewa tak boleh sentuh, siapa yang boleh tutup injap?

Tiga jurang yang selalu saya nampak pada SME

1. Jurang pemilikan (tenant vs landlord) Penyewa menanggung gangguan operasi, tetapi sistem paip utama milik bangunan.

2. Jurang masa (off-hours) Kebocoran kecil yang dibiarkan 8–12 jam berubah jadi kerosakan besar.

3. Jurang keputusan (alert fatigue) Terlalu banyak notifikasi—akhirnya staf abaikan, atau tak pasti prioriti.

Di sinilah AI lebih berguna daripada sekadar “smart device”. AI bukan hanya mengesan; AI membantu menilai risiko, meramal kebarangkalian kejadian, dan mengarahkan tindakan paling cepat.

Di mana AI benar-benar membantu: dari ramalan ke pencegahan

Jawapan terus: AI mengurangkan kerugian bila ia digunakan untuk (1) meramal, (2) mengutamakan tindakan, (3) mengautomasikan tindak balas, dan (4) membuktikan punca ketika tuntutan.

1) AI untuk ramalan risiko (predictive risk) yang praktikal

Model AI boleh menggabungkan data seperti:

• bacaan suhu luar + ramalan gelombang sejuk
• umur bangunan/paip, jenis bumbung/loteng, pelan lantai
• sejarah tuntutan kawasan (mikro-lokasi)
• corak penggunaan air (jam puncak vs luar waktu)
• data sensor suhu dalaman dan kelembapan

Hasilnya bukan laporan panjang. Hasilnya ialah skor risiko yang boleh digunakan untuk membuat keputusan mudah:

• “Premis ini berisiko tinggi paip beku pada 24 jam akan datang.”
• “Zon belakang stor menunjukkan anomali aliran air selepas 10:00 malam.”

Kalau anda SME, ini bermakna anda boleh bertindak sebelum paip pecah—bukan selepas.

2) AI mengurangkan ‘alert fatigue’ melalui keutamaan

Satu masalah besar IoT: ia menjerit terlalu kerap. AI boleh menapis dan mengutamakan amaran berdasarkan konteks.

Contoh logik yang berguna:

• Jika aliran air dikesan ketika premis ditutup + suhu dalaman jatuh bawah ambang tertentu → amaran kritikal
• Jika kelembapan naik perlahan di satu kawasan selama 2 jam → amaran sederhana (mungkin kebocoran kecil)

Amaran yang tepat masa dan tepat tahap inilah yang menurunkan keterukan kerugian.

3) Automasi tindak balas: tutup injap sebelum kerosakan merebak

Bila AI digabungkan dengan injap pintar (atau sistem bangunan), tindak balas boleh jadi separa automatik:

• tutup injap utama bila kebocoran besar dikesan
• tingkatkan suhu minimum ketika risiko beku tinggi
• aktifkan eskalasi panggilan (pemilik → pengurus bangunan → kontraktor)

Untuk bisnes kecil, automasi begini bukan “gaya”. Ia memotong jam kritikal yang membezakan kerosakan RM5,000 dengan kerosakan RM150,000 (termasuk downtime).

4) AI bantu tuntutan: bukti masa-kejadian dan punca kerosakan

Apabila tuntutan berlaku, rekod data (sensor, video, log suhu) mempercepat:

• pengesahan masa kejadian
• pembezaan antara kebocoran perlahan vs paip pecah
• penentuan punca (contoh: suhu dalaman jatuh kerana sistem pemanas gagal)

Ini memendekkan tempoh siasatan dan membantu mengurangkan pertikaian antara pihak.

Peranan broker/agen: penghubung yang selalunya menentukan berjaya atau tidak

Jawapan terus: broker bukan sekadar “cari premium murah”; broker yang bagus ialah pengurus risiko yang memastikan pencegahan berlaku, bukan sekadar disebut.

Dalam realiti SME, pemilik bisnes urus staf, stok, akaun, dan pelanggan. Banyak perkara pencegahan gagal bukan sebab malas, tetapi sebab tiada sistem.

Apa yang broker/agen boleh buat dengan sokongan AI

• Pemetaan risiko premis: mengenal pasti titik kritikal (loteng, bilik pam, belakang stor, bilik server)
• Cadangan “minimum viable prevention”: 3–5 tindakan paling berbaloi untuk 30 hari pertama
• Semakan kecukupan perlindungan: kos baik pulih meningkat, jadi had perlindungan dan deductible perlu relevan
• Program pemantauan: pastikan sensor dipasang betul, diuji berkala, dan prosedur eskalasi jelas

Satu pendirian saya: kalau broker hanya hantar pembaharuan polisi hujung tahun tanpa audit pencegahan, SME sedang bayar insurans untuk “membaiki selepas rosak”, bukan “mengurangkan risiko”. AI memudahkan audit ini dibuat secara konsisten.

Pelan tindakan 30 hari: kurangkan risiko kebocoran & beku (SME)

Jawapan paling berguna untuk pemilik bisnes: mulakan kecil tetapi tegas. Ini pelan yang realistik.

Minggu 1: Audit ringkas yang selesaikan 80% masalah

• Kenal pasti lokasi injap utama dan siapa ada akses
• Senaraikan kawasan “tiada orang lalu” (stor, ruang siling, bilik utiliti)
• Semak rutin hujung minggu: adakah pemanas dimatikan sepenuhnya?
• Ambil foto keadaan paip terdedah dan kawasan lembap sedia ada

Minggu 2: Pasang pemantauan minimum

• Sensor kebocoran di titik berisiko (pantri, tandas, belakang mesin, ruang stor)
• Sensor suhu/kelembapan untuk kawasan yang terdedah beku atau lembap

Minggu 3: Tetapkan SOP respons (ini yang ramai tak buat)

• Siapa respon amaran luar waktu?
• Berapa minit maksimum untuk tindakan pertama? (contoh: 15–30 minit)
• Nombor kontraktor kecemasan + pengurus bangunan disahkan

Minggu 4: Naik taraf berasaskan data

• Jika banyak amaran palsu → guna penapisan/keutamaan berasaskan AI
• Jika risiko backflow tinggi → pertimbangkan injap backflow
• Jika premis sewaan → tambah klausa akses kecemasan dalam perjanjian operasi (bukan semestinya kontrak sewa penuh)

Ayat yang mudah dipegang: sensor hanya memberitahu; SOP menyelamatkan; AI mempercepat dan memfokuskan SOP.

Soalan yang biasa ditanya: “AI ni untuk syarikat besar saja ke?”

Tidak. AI untuk pengurusan risiko SME biasanya muncul dalam bentuk:

• aplikasi pemantauan yang ada analitik anomali
• polisi insurans “connected” dengan diskaun bersyarat pada pemantauan
• dashboard broker yang menyenaraikan klien mengikut skor risiko

Kosnya semakin turun kerana ia dibina di atas ekosistem sensor yang sedia ada. Cabaran sebenar ialah disiplin pelaksanaan: siapa pasang, siapa pantau, siapa respon.

Penutup: teknologi pintar tak cukup—AI + manusia yang susun tindakan

Kerosakan air dan pembekuan meningkat kerana risiko berubah lebih cepat daripada tabiat pencegahan. Data menunjukkan isu ini sudah menjadi tuntutan yang sangat kerap untuk SME, dan kos purata bukan kecil.

Bagi saya, jalan yang paling masuk akal ialah gabungkan tiga elemen: sensor yang betul, AI yang mengutamakan risiko, dan broker/agen yang memaksa pencegahan jadi rutin. Bila tiga ini bergerak serentak, anda bukan sekadar mengurangkan tuntutan—anda melindungi masa operasi, reputasi, dan aliran tunai.

Kalau anda mengurus portfolio SME (sebagai broker, pengurus risiko, atau insurer), soalan yang patut kita tanya menjelang hujung tahun 2025 ini: adakah kita masih menunggu kebocoran berlaku untuk bertindak, atau kita sudah bina sistem yang mengesan, meramal, dan bertindak sebelum kerugian membesar?