Pembaharuan Treaty 2026: AI Mempercepat Risiko & Retensi

Menjelang penutupan tahun dan perancangan bajet 2026, ramai pemimpin insurans dan pengurusan risiko sedang buat satu kerja yang tak glamour tapi sangat kritikal: mengunci kapasiti, harga, dan terma perlindungan sebelum pasaran berubah. Dalam konteks itu, berita pembaharuan Aon Client Treaty (ACT) untuk 2026 bukan sekadar “treaty diperbaharui”. Ia isyarat bagaimana pemain besar mengurus retensi klien, kepastian kapasiti, dan perancangan risiko dengan lebih tersusun.

Yang menarik, ACT mengekalkan struktur kapasiti Lloyd’s yang konsisten—28.5% kapasiti co-insurance Lloyd’s yang “pre-secured”—serta mengekalkan dividen klien 1.5% untuk 2026. Pada masa yang sama, Aon meluaskan skop kepada klien reinsurans fakultatif global, menambah risiko penerbangan & angkasa, dan memanjangkan tempoh maksimum pembinaan (selari dengan permintaan perlindungan projek besar seperti pusat data).

Dalam siri AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko, saya lihat pembaharuan treaty seperti ini sebagai “cermin” yang jelas: bila pasaran makin kompleks, organisasi yang menang bukan yang paling banyak bercakap tentang inovasi—tetapi yang paling cepat menukar data menjadi keputusan. Di sinilah AI untuk underwriting, analitik ramalan, dan automasi aliran kerja renewals jadi pembeza sebenar.

Apa yang pembaharuan ACT 2026 sebenarnya beritahu pasaran?

Jawapan ringkas: ia menunjukkan strategi retensi klien yang matang—konsisten pada kapasiti dan terma, sambil memperluas perlindungan kepada segmen baharu yang sedang meningkat risikonya.

ACT berfungsi sebagai kemudahan “fast-follow automatic” yang menjejak terma dan harga terbaik pasaran, lalu memberikan klien akses kapasiti dengan lebih cepat. Bagi organisasi besar, kelajuan dan kepastian ini menurunkan kos tersembunyi: masa rundingan, ketidaktentuan terma, dan kelewatan pengesahan.

Beberapa butiran utama dari pembaharuan 2026:

• 28.5% kapasiti Lloyd’s co-insurance yang pre-secured kekal sama seperti 2025.
• Facility dipimpin oleh QBE dan disokong panel Lloyd’s dengan penarafan kukuh (AA- S&P, A+ AM Best).
• Dividen klien 1.5% dikekalkan untuk 2026.
• Skop diperluas kepada:
  • Reinsurans fakultatif global
  • Aviation & space risks
  • Tempoh maksimum construction yang lebih panjang (relevan dengan projek infrastruktur berskala besar seperti pusat data)

Bila saya melihat komponen ini sebagai satu set, mesejnya jelas: standardisasi + skala + data sedang mengatasi proses renewals yang ad hoc.

Retensi klien: bukan sekadar layanan—ia masalah ketepatan risiko

Jawapan ringkas: retensi klien dalam insurans banyak ditentukan oleh kebolehan mengekalkan terma yang munasabah, konsisten, dan cepat—dan itu bergantung pada ketepatan penilaian risiko.

Ramai orang anggap retensi itu tentang “relationship management”. Ya, hubungan penting. Tapi dalam renewals, klien biasanya buat keputusan atas tiga perkara:

1. Kepastian kapasiti (boleh dapat had perlindungan yang diperlukan atau tidak)
2. Kestabilan terma & harga (naik turun yang sukar dijelaskan akan mendorong klien mencari alternatif)
3. Kelajuan & ketelusan (berapa cepat quote, sejelas mana rasional underwriting)

Di sinilah AI boleh bantu secara praktikal, bukan sekadar slogan.

Bagaimana AI menguatkan retensi klien dalam kitar hayat polisi

AI yang digunakan dengan betul akan mengurangkan “kejutan” semasa renewals. Antara aplikasi paling relevan:

• Model ramalan churn (kebarangkalian klien keluar) berdasarkan sejarah tuntutan, perubahan pendedahan (exposure), aduan servis, dan perbandingan harga pasaran.
• Next-best-action untuk broker/underwriter: klien mana perlu dihubungi awal (contoh 120–150 hari sebelum tamat), dokumen apa yang perlu diminta, dan konsesi apa yang wajar.
• Penjelasan harga (price explainability): AI bukan sahaja mengira, tetapi membantu membina naratif underwriting yang mudah difahamkan—ini menurunkan geseran.

Jika pembaharuan ACT menekankan “speed and certainty”, AI ialah enjin yang boleh menjadikan speed itu konsisten pada skala global.

Treaty renewal makin kompleks—AI jadikan ia lebih “boleh diurus”

Jawapan ringkas: treaty renewal melibatkan banyak pembolehubah (portfolio mix, agregat pendedahan, risiko bencana, trend tuntutan), dan AI membantu menyatukan semuanya menjadi keputusan yang lebih cepat dan defensible.

Pembaharuan ACT mengekalkan kapasiti tetapi meluaskan kelas perniagaan. Secara operasi, ini menambah kerumitan:

• Risiko aviation & space memerlukan data pendedahan yang sangat spesifik dan senario kerugian yang jarang tetapi besar.
• Reinsurans fakultatif menambah lapisan penilaian kerana risiko sering unik dan perlu “diterjemahkan” untuk pasaran.
• Construction dengan tempoh lebih panjang meningkatkan risiko perubahan kos, kelewatan projek, perubahan kontraktor, serta kebergantungan rantaian bekalan.

Di mana analitik ramalan paling “menjadi” untuk renewals

Beberapa penggunaan analitik ramalan yang realistik dalam konteks treaty/placement:

1. Trend tuntutan dan inflasi kos pembaikan untuk menjangka tekanan harga pada 6–12 bulan.
2. Model agregat pendedahan (contoh lokasi tapak projek, kepekatan nilai) untuk mengelak situasi “terlebih tumpu” dalam satu zon risiko.
3. Simulasi senario: bukan hanya satu angka premium, tetapi julat hasil berdasarkan beberapa keadaan (contoh: kelewatan 3 bulan, 6 bulan, 12 bulan).

Keputusan lebih cepat itu bagus—tetapi keputusan yang cepat dan boleh dipertahankan itulah yang mengekalkan keyakinan klien.

Satu ayat yang saya pegang: “Renewal yang lancar bukan berlaku kerana tiada risiko—ia berlaku kerana risiko sudah ‘dibaca’ lebih awal.”

Kenapa pusat data dan projek mega membuatkan terma pembinaan berubah

Jawapan ringkas: permintaan pembinaan untuk infrastruktur digital (terutama pusat data) memanjangkan tempoh pembinaan, menaikkan nilai aset, dan mengubah profil risiko—jadi pasaran perlu lebih fleksibel.

Disember 2025, banyak organisasi sedang menyemak semula pelan 2026 untuk AI, cloud, dan keselamatan siber. Pertumbuhan ini memacu pembinaan pusat data dan naik taraf kemudahan sedia ada. Dari sudut risiko:

• Nilai peralatan (server, cooling, power systems) tinggi dan sensitif.
• Rantaian bekalan komponen kritikal boleh terganggu.
• Tempoh projek lebih panjang meningkatkan pendedahan kepada kejadian cuaca ekstrem dan perubahan kos.

AI dalam pengurusan risiko pembinaan: 3 “win” yang cepat

• Computer vision di tapak (CCTV/drone) untuk mengesan pematuhan keselamatan dan aktiviti berisiko tinggi.
• NLP untuk dokumen kontrak: mengesan klausa yang menaikkan risiko (contoh: had liabiliti, liquidated damages, jaminan vendor).
• Forecasting jadual projek: menggabungkan data kemajuan, isu vendor, dan risiko cuaca untuk menjangka kebarangkalian kelewatan.

Gabungan ini mengurangkan severity tuntutan dan menjadikan profil risiko lebih “boleh dijual” kepada pasaran—yang akhirnya membantu renewals.

“Pre-secured capacity” + AI: formula untuk ketelusan dan kelajuan

Jawapan ringkas: kapasiti yang sudah dipra-sahkan memberikan kestabilan, manakala AI memastikan siapa yang layak dan pada terma apa—dengan konsisten.

ACT menawarkan kapasiti Lloyd’s dengan terma yang konsisten. Itu menenangkan klien yang mahukan kepastian. Namun, konsistensi tanpa kecerdasan boleh jadi masalah—kerana portfolio berubah setiap hari.

Apa yang patut organisasi tiru (walaupun bukan pemain global):

Checklist praktikal untuk future-proof renewals 2026

1. Bangunkan “risk data pack” standard untuk setiap renewal (pendedahan, loss runs, mitigasi, perubahan operasi).
2. Automasi pembersihan data (dedup, normalisasi lokasi, kategori industri) supaya analitik tak rosak dari awal.
3. Skor risiko dinamik: kemas kini skor bila ada perubahan besar (pembukaan tapak baru, vendor baru, peningkatan kapasiti pengeluaran).
4. Model amaran awal untuk renewals: 90/120/150 hari sebelum tamat—siapa berisiko kehilangan kapasiti atau kenaikan premium.
5. Rangka kerja tadbir urus AI: siapa pemilik model, bagaimana validasi dibuat, dan bagaimana bias/ketidakadilan dikawal.

Kalau satu perkara yang saya akan tegas: AI tanpa proses renewals yang disiplin akan jadi “dashboard cantik” yang tak mengubah apa-apa.

Soal jawab cepat yang biasa ditanya (dan jawapannya)

Adakah AI akan menggantikan underwriter atau broker?

Tidak. AI menggantikan kerja berulang (triage data, semakan dokumen, cadangan terma). Keputusan akhir—terutama untuk risiko kompleks—masih perlukan manusia yang faham konteks dan strategi.

Apa risiko utama guna AI untuk underwriting dan renewals?

Dua yang paling kerap: kualiti data (garbage in, garbage out) dan keterjelasan keputusan (model sukar diterangkan kepada klien/regulator). Sebab itu “explainability” dan tadbir urus model wajib ada.

Di mana patut mula jika organisasi kecil/sederhana?

Mulakan dengan automasi data pack renewal dan model amaran awal churn. Kos lebih rendah, impak cepat, dan mudah diukur.

Apa yang patut anda buat sebelum Q1 2026 bermula

Pembaharuan ACT untuk 2026 mengingatkan kita bahawa strategi menang bukan sekadar dapat kapasiti—tetapi dapat kapasiti dengan konsisten, cepat, dan mudah dijelaskan. AI membantu di tiga-tiga bahagian itu jika anda betul-betul menggunakannya pada titik sakit (pain points) renewals.

Jika anda memimpin insurans korporat, broker, atau pasukan pengurusan risiko, langkah seterusnya jelas: audit aliran kerja renewals anda untuk cari di mana data lambat, keputusan tak konsisten, dan justifikasi harga lemah. Dari situ, pilih 1–2 use case AI yang boleh deliver dalam 8–12 minggu—bukan 12 bulan.

Bila renewals 2026 semakin dekat, satu soalan patut duduk dalam kepala: adakah organisasi anda mengurus pembaharuan polisi berdasarkan “memori manusia”—atau berdasarkan bukti yang dikemas kini setiap minggu?