AI Bantu Stabilkan Reinsurans Musim Taufan 2025

Musim taufan Atlantik 2025 tamat pada 30/11/2025 dengan 13 ribut bernama—sedikit di bawah purata norma iklim 30 tahun (14). Tetapi angka yang lebih “jujur” tentang risiko bukan sekadar bilangan ribut. ACE Index (Accumulated Cyclone Energy) mencecah 133, menandakan aktiviti taufan lebih tinggi daripada biasa.

Ini yang ramai terlepas pandang: walaupun intensiti tinggi, tiada taufan yang mendarat di AS. Hasilnya, tuntutan insurans harta benda di negeri berisiko tinggi seperti Florida, Texas, dan Louisiana jadi jauh lebih terkawal. Moody’s menilai keadaan ini menyokong kestabilan pasaran reinsurans—dan ia memberi satu pengajaran besar untuk siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”: ketidakstabilan bukan sekadar datang daripada bencana; ia datang daripada kejutan yang tak sempat dipricing dengan betul.

Dalam artikel ini, saya gunakan berita Moody’s sebagai “case study” untuk satu soalan praktikal: bagaimana AI boleh menjadikan pemodelan risiko, underwriting, dan pembelian reinsurans lebih tepat—bukan hanya ketika taufan melanda, tetapi ketika ia hampir melanda?

Apa yang Moody’s isyaratkan tentang pasaran reinsurans

Jawapan ringkas: kerugian AS yang rendah pada musim taufan 2025 memberi ruang bernafas kepada penanggung insurans dan reinsurer, lalu menyokong hasil underwriting dan kapasiti pasaran.

Moody’s menekankan beberapa titik penting yang relevan untuk pengurusan risiko:

• Tiada “hurricane landfall” di AS → tuntutan taufan utama berkurang.
• Walaupun ada impak besar di rantau lain (contohnya Hurricane Melissa di Jamaica), kesan tuntutan di AS kekal minimal.
• Kerugian bencana alam global diinsuranskan mencecah sekitar USD80 bilion untuk separuh pertama 2025, dipacu kebakaran hutan California dan ribut konvektif teruk di AS.
• Walaupun kerugian tinggi, modal reinsurans kekal kukuh, termasuk aliran modal alternatif melalui catastrophe bonds pada tahap rekod.

Kenapa penurunan tuntutan tak semestinya bermaksud risiko rendah

Poin paling berguna dari perspektif pengurusan risiko: intensiti meningkat walaupun pendaratan berkurang. Itu bermaksud volatiliti masih ada—cuma “nasib” memihak pada lokasi.

Dalam bahasa bisnes: organisasi mungkin rasa selamat bila musim berlalu tanpa tuntutan besar, tetapi risiko sebenar ialah model harga dan perlindungan jadi longgar kerana terlalu yakin.

Harga reinsurans dijangka turun—dan itu peluang (kalau anda bijak)

Jawapan terus: pembaharuan reinsurans 01/01 biasanya bergerak mengikut pengalaman kerugian; untuk 2026, harga property catastrophe reinsurance dijangka turun sekitar 15% berdasarkan kerugian taufan AS yang rendah.

Penurunan harga ini boleh jadi berita baik untuk:

• penanggung insurans yang mahu tambah had perlindungan (limit)
• syarikat yang mahu perbaiki struktur retensi
• broker yang mahu susun program yang lebih kemas

Tapi saya ambil pendirian tegas di sini: ramai organisasi akan mensia-siakan “pasaran lembut kecil” ini kerana mereka membeli perlindungan berdasarkan bajet, bukan berdasarkan risiko.

Kos penggantian aset naik, jadi “harga murah” boleh menipu

Moody’s juga menyebut pulangan pelarasan risiko masih menarik kerana:

• permintaan perlindungan kekal tinggi
• kos penggantian harta terus naik

Dalam konteks Malaysia/serantau, ini selari dengan realiti pasca-pandemik dan turun naik rantaian bekalan: kos bina semula, peralatan, dan bahan binaan tak kembali ke paras lama dengan cepat.

Maksud praktikalnya: walaupun kadar reinsurans turun, sum insured yang anda perlukan mungkin naik. Kalau anda tak buat pemodelan semula pendedahan, anda boleh berada dalam situasi “nampak jimat—sebenarnya underinsured”.

Di sinilah AI buat kerja yang manusia sukar buat konsisten

Jawapan terus: AI meningkatkan kestabilan reinsurans dengan membuat penilaian risiko lebih pantas, lebih granular, dan lebih kerap dikemas kini—jadi underwriting dan pembelian perlindungan tak bergantung pada data tahunan yang sudah basi.

AI bukan sihir. Nilainya datang daripada tiga perkara: data, kekerapan kemas kini, dan kebolehan mengesan corak halus.

1) Pemodelan risiko taufan: dari “peta zon” kepada risiko per alamat

Model tradisional lazimnya guna zon, sejarah, dan parameter yang jarang berubah. AI membolehkan:

• penggabungan data beresolusi tinggi (contohnya geospasial, topografi, jarak ke pantai)
• pengkelasan ciri bangunan (jenis bumbung, tahun binaan, bahan, ketinggian)
• pemadanan imej satelit/udara untuk validasi pendedahan

Hasilnya, risiko dinilai lebih dekat kepada realiti. Ini penting bila pasaran reinsurans stabil: reinsurer akan beri harga lebih baik kepada portfolio yang boleh dibuktikan kualitinya.

2) Ramalan kerugian masa nyata semasa musim taufan

Bila ribut mula terbentuk, keputusan kritikal berlaku cepat: retensi, risk appetite, komunikasi dengan reinsurer, dan persediaan tuntutan.

AI boleh menyokong operasi dengan:

• nowcasting (jangkaan impak jam-ke-jam) berasaskan data meteorologi + pendedahan
• anggaran kerugian awal untuk pelbagai senario lintasan
• pengesanan lonjakan risiko pada kawasan tertentu (contohnya perubahan laluan ke pesisir)

Saya suka pendekatan ini kerana ia mengurangkan “kejutan”. Pasaran reinsurans benci kejutan—bukan risiko.

3) Underwriting yang lebih tegas tanpa jadi “keras membuta tuli”

Bila kerugian rendah, tekanan komersial biasanya naik: “Turunkan kadar sikit, kompetitor pun buat.”

AI boleh jadi alat disiplin underwriting melalui:

• risk scoring yang konsisten merentas cawangan/agen
• cadangan terma perlindungan (deductible, sublimit, warranty) berdasarkan profil risiko
• pengesanan anomali aplikasi (contohnya maklumat yang tak selari dengan data luaran)

Pendek kata: anda masih boleh kompetitif, tetapi tidak cuai.

Pelan tindakan: 7 langkah praktikal guna AI untuk stabilkan program reinsurans

Jawapan terus: mula kecil, fokus pada data pendedahan, bina model untuk keputusan tertentu (bukan untuk “nampak canggih”), dan ukur impaknya pada harga serta volatiliti kerugian.

Berikut langkah yang saya cadangkan untuk pasukan risiko/insurans korporat dan penanggung insurans:

1. Bersihkan data pendedahan (exposure data) dulu

   • pastikan alamat, koordinat, nilai aset, dan penggunaan bangunan lengkap
   • standardkan format untuk portfolio roll-up

2. Bina “single view” portfolio

   • satukan polisi, lokasi, nilai, sejarah tuntutan, dan maklumat mitigasi

3. Gunakan AI untuk validasi pendedahan

   • semak percanggahan (contohnya tingkat bangunan vs rekod)
   • kenal pasti aset yang patut diaudit di lapangan

4. Jalankan senario bencana yang relevan (bukan generik)

   • taufan kategori tinggi vs ribut tropika
   • banjir kilat selepas hujan luar biasa

5. Optimakan struktur retensi dan lapisan reinsurans

   • uji beberapa struktur: retensi lebih tinggi + lapisan lebih nipis, atau sebaliknya
   • ukur impak pada probable maximum loss (PML) dan volatiliti

6. Buat “papan pemuka pembaharuan” untuk 01/01

   • bandingkan pembaharuan tahun ke tahun: harga, terma, kapasiti, pengecualian
   • tandakan tanda awal “erosion of terms” mengikut rantau/kelas risiko

7. Tetapkan KPI yang jelas

   • contoh KPI yang masuk akal: pengurangan pricing leakage, ketepatan anggaran kerugian awal, masa untuk hasilkan quote, dan kestabilan nisbah kerugian.

Soalan lazim yang patut dijawab oleh pasukan risiko (dan AI boleh bantu)

Jawapan terus: tiga soalan ini menentukan sama ada anda membeli reinsurans yang cukup atau sekadar ikut kebiasaan.

“Kalau harga turun 15%, patutkah kita kurangkan perlindungan?”

Tidak semestinya. Kalau kos penggantian naik dan pendedahan bertambah (aset baru, nilai aset meningkat), anda mungkin perlukan had lebih tinggi walaupun kadar turun.

“Kenapa pasaran masih stabil walaupun kerugian global tinggi?”

Kerana modal kekal kukuh dan kapasiti disokong modal alternatif (contohnya bon bencana). Tetapi kestabilan ini sensitif—satu musim landfall besar boleh ubah mood pasaran.

“Apa kesilapan paling biasa bila guna AI dalam pemodelan risiko?”

Bina model yang tak disambung kepada keputusan. AI perlu menjawab soalan operasi: lokasi mana perlu mitigasi? struktur reinsurans mana paling efisien? risiko mana patut ditolak atau dikenakan terma lebih ketat?

Penutup: musim taufan “tenang” ialah masa terbaik untuk membaiki model

Musim taufan Atlantik 2025 menunjukkan realiti yang agak mengelirukan: aktiviti taufan di atas normal, tetapi kerugian AS rendah kerana tiada pendaratan. Moody’s melihat ini sebagai faktor yang menyokong kestabilan pasaran reinsurans dan membantu pembaharuan 01/01 dengan jangkaan penurunan harga.

Kalau anda mengurus portfolio insurans atau program reinsurans, ini saat yang paling praktikal untuk guna AI: bukan ketika krisis memuncak, tetapi ketika pasaran memberi ruang untuk memperkemas data, memperketat underwriting, dan menguji struktur perlindungan.

Ada satu soalan yang saya selalu guna untuk menilai kematangan pengurusan risiko: kalau musim 2026 tak “bernasib baik”, adakah model anda cukup pantas untuk berubah sebelum kerugian berlaku—atau anda hanya tahu selepas semuanya terlambat?