Percepat Submission Insurans Komersial dengan AI

Kebanyakan agensi insurans tak “kalah” sebab tak pandai jual. Mereka kalah sebab kalah laju—terutama bila masuk insurans komersial. Satu submission boleh jadi berlapis-lapis dokumen, borang, salin-tampal data, ulang tanya pelanggan, dan akhirnya… quote lambat, peluang pun terlepas.

Menjelang hujung tahun (kita sekarang di 21/12/2025), realitinya makin ketara: staf bercuti, pelanggan nak tutup akaun sebelum tahun baharu, dan audit dalaman pun mula mengejar. Kalau proses submission komersial masih manual, anda sedang membayar “cukai” masa yang mahal—setiap hari.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya suka melihat isu ini secara praktikal: automation dahulu, AI kemudian. Artikel RSS tentang workflow submission komersial “single-stream” menunjukkan hala tuju industri—penyeragaman aliran kerja, pengurangan ralat, dan data yang lebih bersih. Semua ini ialah prasyarat penting sebelum AI benar-benar boleh bantu underwriting dan penilaian risiko dengan tepat.

Mengapa submission insurans komersial selalu jadi perlahan?

Jawapan ringkas: variasi data + banyak pihak + banyak langkah. Insurans komersial bukan macam personal lines yang lebih standard. Anda berdepan perniagaan dengan operasi berbeza, risiko berbeza, dan keperluan perlindungan yang tak sama.

Beberapa punca yang saya kerap nampak dalam agensi:

• Data tak lengkap dari awal: maklumat perniagaan masuk sikit-sikit, menyebabkan ulang-alik email/WhatsApp.
• Borang dan format berbeza ikut carrier, kelas perniagaan, dan jenis perlindungan.
• Salin-tampal dari satu sistem ke sistem lain (portal carrier, sistem AMS, spreadsheet).
• Ralat kecil yang mahal: kod industri salah, alamat risiko tak konsisten, revenue tersilap letak unit—akhirnya underwriter minta pembetulan.

Artikel sumber menyebut beberapa angka menarik dari segmen pengguna sistem pengurusan agensi (AMS):

• Hampir semua agensi dalam ekosistem tersebut sudah ada buku komersial.
• Berlaku peningkatan 30% submission yang ditjejak dalam sistem pada bulan terkini.
• Ada agensi menjangkakan komersial boleh capai 40% daripada buku menjelang 2027.

Bagi saya, angka ini bukan sekadar “growth story”. Ini isyarat bahawa beban operasi akan meningkat—dan tanpa automasi/AI, kos per servis akan naik.

Dari automasi ke AI: kenapa workflow “single-stream” penting

Jawapan jelas: AI perlukan aliran kerja yang konsisten untuk belajar, mencadangkan, dan mengurangkan ralat.

Workflow “single-stream” (satu aliran) dalam submission komersial membawa idea mudah: tak kira anda masukkan data secara manual, tarik dari portal, atau guna rater perbandingan, prosesnya kekal seragam, boleh diulang, dan boleh dijangka.

Ini penting untuk dua sebab besar:

1. Kualiti data meningkat: bila medan data standard, anda kurang variasi ejaan/format, dan lebih mudah buat semakan automatik.
2. Kawalan proses lebih kuat: anda boleh letak “gating”—contoh, submission tak boleh dihantar kalau beberapa medan kritikal belum lengkap.

Dalam konteks AI underwriting, standardisasi ini membolehkan:

• Risk scoring yang lebih stabil (model tak “keliru” dengan data bercampur).
• Cadangan perlindungan yang lebih tepat (berdasarkan corak kelas perniagaan).
• Keputusan lebih cepat tanpa menambah staf.

4 komponen yang benar-benar memendekkan masa submission

Jawapan paling praktikal: kurangkan input, automatikkan borang, percepat quoting, dan bantu pemilihan perlindungan.

Artikel RSS menonjolkan beberapa ciri yang relevan—saya olah semula sebagai rangka kerja yang boleh diguna pakai oleh mana-mana agensi, walaupun platform anda berbeza.

1) Input data “minimum viable” (cukup untuk bergerak)

Submission komersial gagal laju bila anda cuba kumpul semua benda sekaligus. Lebih baik gunakan konsep:

• Dapatkan medan wajib untuk quote awal (contoh: jenis perniagaan, lokasi risiko, revenue/ payroll anggaran, tahun operasi).
• Lengkapkan butiran tambahan selepas pelanggan nampak julat premium dan berminat.

Bila sistem memandu ejen untuk isi “yang perlu sahaja”, ralat pun turun. Ini bukan memotong sudut—ini memotong noise.

2) Penjanaan borang automatik (contoh ACORD) untuk kurangkan kerja berulang

Borang pra-isi menghapuskan tugas paling memenatkan: ulang menaip maklumat yang sama.

Kesan operasi yang saya selalu nampak bila borang dijana automatik:

• Masa penyediaan submission lebih singkat.
• Lebih konsisten (nama syarikat, alamat, tarikh, pemilik).
• Kurang “ping-pong” dengan underwriter.

Untuk AI dan pengurusan risiko, ini juga bermakna dokumen lebih seragam, mudah diekstrak, mudah diaudit.

3) Comparative rating terbina dalam untuk keputusan pantas

Bila quote boleh dilihat dalam workflow yang sama, dua benda berlaku:

• Ejen boleh buat keputusan “next best action” lebih cepat.
• Anda boleh bandingkan option tanpa keluar masuk tab/portal.

Ini langkah “automation” yang membuka jalan kepada AI: selepas data quote terkumpul, AI boleh bantu mengenal pasti carrier yang paling sesuai mengikut kelas risiko, appetite, sejarah hit ratio, dan keperluan pelanggan.

4) Cadangan perlindungan pintar berasaskan kod industri (contoh NAICS)

Inilah bahagian yang paling dekat dengan AI dalam underwriting: sistem mencadangkan garis perniagaan/coverage yang patut dipertimbangkan berdasarkan kod industri.

Saya berpandangan ini bukan sekadar “nice to have”. Ia mengurangkan risiko E&O (errors & omissions) kerana:

• Ejen tak terlepas cover asas yang lazim untuk industri tertentu.
• Proposal jadi lebih lengkap, pelanggan rasa anda faham operasi mereka.

Contoh mudah (gaya tempatan):

• Restoran: selain kebakaran dan liabiliti am, pertimbangkan product liability, kerosakan peralatan dapur, gangguan perniagaan.
• Kontraktor kecil: liabiliti, alat/ peralatan, pekerja (bergantung rangka kerja tempatan), dan perlindungan kerja di tapak.
• Kedai runcit: liabiliti awam, kecurian, kerosakan stok, liabiliti produk.

AI yang baik tak “memaksa” pelanggan beli semua. Ia menyusun pilihan dan menyatakan logik risiko.

Apa maknanya untuk underwriting dan pengurusan risiko (bukan sekadar operasi)

Jawapan tegas: submission yang kemas menghasilkan keputusan underwriting yang lebih pantas dan lebih tepat.

Bila submission berstruktur dan konsisten, underwriter dapat:

• Menilai risiko dengan cepat kerana maklumat kritikal berada di tempat yang betul.
• Membuat semakan silang (contoh: revenue vs payroll vs kelas perniagaan) dengan lebih mudah.
• Mengurangkan permintaan maklumat tambahan (yang melambatkan binder).

Dari sudut pengurusan risiko, data submission yang bersih membolehkan analitik seperti:

• Pengesanan pola risiko mengikut industri dan lokasi.
• Ramalan tuntutan (contoh: kelas perniagaan mana cenderung mempunyai frekuensi tuntutan lebih tinggi).
• Amaran awal untuk submission yang “outlier” (nilai terlalu tinggi/rendah, maklumat tak konsisten).

Ayat yang saya selalu ulang dalam pasukan operasi:

“AI tak boleh mempercepat proses yang memang berselerak. Susun proses dulu, barulah AI boleh bantu laju.”

Pelan 30 hari untuk agensi: mula sekarang, bukan tunggu “AI penuh”

Jawapan paling berguna ialah langkah kecil yang boleh dibuat minggu ini. Ini pelan ringkas yang saya guna bila menilai readiness automasi/AI di agensi.

Minggu 1: Audit bottleneck submission

• Senaraikan 20 submission terakhir.
• Ukur dua metrik: masa dari lead ke submission dihantar, dan bilangan pembetulan/ulang hantar.
• Kenal pasti 3 punca paling kerap (data tak lengkap, borang manual, portal berbeza, dll.).

Minggu 2: Standardkan “senarai medan wajib” mengikut industri

• Bina template mengikut 5 industri paling kerap.
• Tetapkan medan wajib untuk quote awal.
• Gunakan checklist ringkas (boleh bermula dengan Google Form atau modul dalam AMS).

Minggu 3: Automasi dokumen dan semakan konsistensi

• Autopopulate borang bila boleh.
• Buat peraturan semakan: format alamat, tarikh, nombor pendaftaran, revenue.
• Latih staf untuk “satu sumber kebenaran” (jangan simpan versi data merata tempat).

Minggu 4: Tambah “cadangan perlindungan” dan ukur hasil

• Letakkan cadangan coverage berdasarkan kod industri.
• Mulakan dengan 10 cadangan yang paling biasa.
• Ukur perubahan: masa pusingan (turnaround time), hit ratio, dan bilangan pertanyaan susulan.

Bila 30 hari ini stabil, barulah masuk fasa seterusnya: AI untuk triage submission, cadangan carrier, dan automasi komunikasi pelanggan.

Soalan lazim: apa bezanya automasi biasa vs AI dalam submission komersial?

Automasi mengekalkan peraturan yang anda tetapkan—contoh: jana borang, tarik data, semak medan wajib.

AI pergi lebih jauh—contoh:

• Mengesan anomali (revenue tak masuk akal untuk industri itu).
• Mencadangkan perlindungan berdasarkan corak kes tuntutan.
• Meramal kebarangkalian quote menang mengikut carrier dan profil risiko.

Tapi AI hanya akan “jadi” bila data anda cukup bersih dan aliran kerja konsisten. Itulah sebab workflow satu aliran (single-stream) adalah asas yang kukuh.

Langkah seterusnya untuk 2026: siapa yang menang dalam pasaran komersial

Agensi yang menang dalam 2026 bukan semestinya yang ada bajet teknologi paling besar. Yang menang ialah yang:

• Mengurangkan kerja manual berulang.
• Menghasilkan submission yang kemas dan konsisten.
• Menggunakan data untuk membuat keputusan (bukan sekadar pengalaman).

Kalau anda sedang mengembangkan buku insurans komersial, fokus pada satu perkara: pendekkan masa dari lead ke quote tanpa mengorbankan ketepatan risiko. Automation yang baik membina jalan. AI pula mempercepat perjalanan.

Jika anda mahu, saya boleh bantu anda memetakan proses submission sedia ada (end-to-end) dan cadangkan set peraturan data minimum, semakan ralat, dan titik integrasi AI yang paling cepat beri impak. Bila proses sudah tersusun, barulah soalan yang lebih menarik muncul: bahagian mana yang patut dibiarkan pada manusia, dan bahagian mana yang patut diurus oleh mesin?