Tuntutan $130J Selepas Ribut: AI Kurangkan Sengketa

Jumlah lebih AS$130 juta. Itu angka yang mendorong sebuah syarikat perlombongan di Amerika Utara memfailkan saman terhadap penanggung insuransnya selepas Hurricane Helene—bukan sekadar pertikaian “siapa betul siapa salah”, tetapi contoh jelas bagaimana tuntutan bencana alam boleh bertukar menjadi perang undang-undang apabila data, bukti dan tafsiran polisi tak bergerak seiring.

Bagi saya, kes begini mengingatkan satu perkara: kebanyakan sengketa tuntutan bukan bermula di mahkamah—ia bermula jauh lebih awal, iaitu semasa underwriting, semasa reka bentuk perlindungan gangguan perniagaan (BI), dan semasa cara bukti kerugian dikumpul serta dinilai.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, kita melihat kes ini sebagai kajian kes praktikal: di mana AI boleh mengurangkan ruang kelabu, mempercepat keputusan tuntutan, dan mengurangkan risiko litigasi—terutamanya untuk risiko cuaca ekstrem yang makin kerap dan makin mahal.

Apa yang kes Hurricane Helene ini beritahu tentang risiko tuntutan BI

Jawapan ringkas: Pertikaian bernilai besar selalunya berlaku apabila kerosakan fizikal, gangguan operasi, dan syarat pencetus perlindungan BI tidak dapat dibuktikan secara konsisten dari perspektif kedua-dua pihak.

Berdasarkan aduan yang dilaporkan, syarikat perlombongan tersebut mendakwa mengalami:

• Kerosakan harta (termasuk kemudahan yang ditenggelami air dan lumpur)
• Gangguan operasi (termasuk gangguan bekalan elektrik)
• Kerugian gangguan perniagaan berbulan-bulan selepas ribut
• Tuntutan sudah dihantar tetapi tidak dibayar

Dalam banyak program insurans komersial, tuntutan BI bukan sekadar “jualan jatuh”. Ia biasanya memerlukan rangkaian bukti:

1. Peristiwa dilindungi (contoh: ribut taufan)
2. Kerosakan fizikal langsung di harta yang diinsuranskan (atau di lokasi tertentu)
3. Tempoh pemulihan yang munasabah
4. Pengiraan kehilangan pendapatan, kos tambahan (extra expense), dan justifikasi operasi

Di sinilah sengketa sering bermula:

• Adakah gangguan elektrik itu “kerosakan fizikal” atau gangguan utiliti yang perlukan perluasan perlindungan?
• Adakah lumpur/air masuk kategori yang dilindungi atau tertakluk pada pengecualian/endorsement tertentu?
• Berapa lama tempoh pemulihan yang realistik untuk operasi industri berat seperti perlombongan?

Realitinya mudah: bila bukti dan garis masa tidak selari, pihak yang menanggung kos kelewatan ialah pemegang polisi—dan akhirnya, kedua-dua pihak bila kos guaman meningkat.

Titik gagal biasa: bukti kerugian yang “manual” dan terpecah-pecah

Jawapan ringkas: Sistem manual menghasilkan jurang—jurang masa, jurang data, dan jurang naratif—yang memudahkan pertikaian membesar.

Dalam tuntutan bencana alam, data datang daripada pelbagai sumber: gambar tapak, laporan jurutera, log operasi, invois pembaikan, rekod tenaga, data cuaca, rekod keselamatan, dan penyata kewangan.

Masalahnya, bila semua ini dikumpul secara ad hoc:

• Bukti visual tak diseragamkan (tarikh, lokasi, sudut, tahap kerosakan)
• Rekod operasi tidak dipetakan kepada tempoh gangguan sebenar
• Pengiraan BI dibuat dalam spreadsheet yang sukar diaudit
• Perbualan e-mel menjadi “sumber kebenaran”, bukan sistem tuntutan

Akhirnya, kedua-dua pihak melihat cerita yang berbeza:

• Pemegang polisi melihat: “operasi lumpuh, kerugian nyata, kami bayar premium.”
• Penanggung insurans melihat: “bukti tak mencukupi / syarat polisi belum jelas / kausaliti belum kukuh.”

Kesan besar yang jarang dibincangkan: setiap minggu kelewatan keputusan tuntutan boleh menambah kerosakan sekunder—contohnya kos kontraktor kecemasan, penalti pelanggan, dan risiko keselamatan tapak.

Bagaimana AI membantu sebelum ribut: underwriting dan pemodelan risiko bencana

Jawapan ringkas: AI menjadikan underwriting lebih tepat dengan menggabungkan ramalan cuaca ekstrem, pendedahan aset, dan kerentanan operasi—supaya perlindungan yang dibeli benar-benar sepadan dengan risiko.

Untuk risiko taufan/banjir, underwriting tradisional sering bergantung pada zon bahaya dan sejarah kerugian. Itu perlu, tetapi tak cukup untuk operasi kompleks.

1) Pemodelan risiko berasaskan pendedahan aset (exposure)

AI boleh menggabungkan data seperti:

• Kedudukan geospatial tapak, ketinggian, jarak dari sungai/lereng
• Jenis struktur (pumphouse, substation, gudang bahan)
• Titik kritikal operasi (contoh: pam, panel elektrik, jalan akses)

Hasilnya bukan sekadar “risiko tinggi/sederhana”, tetapi peta: komponen mana yang paling mudah gagal dan apa kesannya kepada BI.

2) Ramalan impak operasi (bukan sekadar ramalan cuaca)

Ramalan cuaca tak sama dengan ramalan gangguan perniagaan.

AI membantu dengan membina model:

• Jika bekalan elektrik terputus X jam, output turun berapa?
• Jika pumphouse ditenggelami, berapa hari untuk kering, bersih, uji, dan hidupkan semula?
• Jika akses jalan rosak, logistik bahan mentah/produk terganggu bagaimana?

Model ini memaksa perbincangan penting sebelum pembelian polisi:

• Had BI mencukupi atau tidak?
• Tempoh indemniti wajar 3 bulan, 6 bulan, atau 12 bulan?
• Perlu endorsement utiliti/civil authority/contingent BI?

Saya tegas di sini: banyak program insurans rugi bukan sebab syarikat “tak beli insurans”, tapi sebab mereka beli struktur perlindungan yang tak memadankan operasi sebenar.

Bagaimana AI membantu selepas ribut: tuntutan lebih pantas, kurang sengketa

Jawapan ringkas: AI mengurangkan litigasi dengan mempercepat triage kerosakan, menyeragamkan bukti, dan mewujudkan jejak audit yang jelas.

1) Penilaian kerosakan berasaskan imej dan satelit

Selepas bencana, kelajuan penting. AI penglihatan komputer boleh:

• Mengelaskan tahap kerosakan (bumbung, banjir, runtuhan, lumpur)
• Memadankan imej sebelum/selepas
• Menyaring tuntutan yang memerlukan lawatan jurutera segera

Ini bukan menggantikan pakar—ia menyusun keutamaan. Dalam tuntutan besar, hari pertama menentukan minggu seterusnya.

2) Automasi pengumpulan bukti dan “single source of truth”

AI boleh menyusun dokumen yang masuk dan mengekstrak data penting:

• Tarikh kejadian, lokasi, aset terlibat
• Invois, sebut harga, kerja pembaikan
• Log utiliti dan downtime

Kemudian sistem membina garis masa yang boleh diaudit. Bila kedua-dua pihak merujuk garis masa sama, ruang “salah faham” mengecil.

3) Pengiraan BI yang lebih telus dan boleh diuji

BI sering menjadi medan utama pertikaian. Pendekatan AI yang praktikal ialah:

• Menghasilkan model pendapatan “baseline” (berdasarkan musim, pesanan, kapasiti)
• Membezakan kehilangan disebabkan ribut vs faktor lain (contoh: permintaan pasaran)
• Menguji senario (contoh: jika operasi pulih 10 hari lebih awal, berapa beza kerugian?)

Bila pengiraan BI telus, perbincangan berubah daripada “kami tak percaya nombor anda” kepada “andaian mana yang perlu diselaraskan”. Itu jauh lebih sihat.

4) Pengesanan penipuan tanpa “menghukum” pelanggan yang jujur

AI pengesanan penipuan berfungsi baik bila digunakan sebagai flagging, bukan auto-penolakan.

Contoh penggunaan yang adil:

• Kenal pasti tuntutan dengan pola tidak normal
• Arahkan semakan tambahan
• Dokumentasikan sebab semakan

Hasilnya: penanggung insurans melindungi portfolio, pemegang polisi jujur tidak terperangkap dalam proses yang lambat tanpa sebab.

Rangka kerja 90 hari: apa yang organisasi patut buat sekarang (bukan selepas ribut)

Jawapan ringkas: Standardkan data risiko dan tuntutan dalam 90 hari supaya bila bencana berlaku, keputusan tak bergantung pada e-mel dan spreadsheet.

Ini langkah yang saya cadangkan untuk syarikat industri berat (perlombongan, pembuatan, logistik) dan juga broker/penanggung insurans yang melayan segmen ini.

Minggu 1–4: “Kemas rumah” data risiko

• Senarai aset kritikal (termasuk utiliti dalaman dan luaran)
• Pelan pemulihan operasi: siapa buat apa, tempoh sasaran
• Semak perlindungan BI dan endorsement berkaitan (utiliti, civil authority, banjir)

Minggu 5–8: Bina bukti yang boleh digunakan semasa tuntutan

• Protokol gambar/video: sudut, metadata, lokasi, masa
• Integrasi log operasi (SCADA/IoT jika ada) dengan laporan downtime
• Template pengiraan BI yang konsisten dan boleh diaudit

Minggu 9–12: Pilih automasi tuntutan yang realistik

• Sistem pengurusan tuntutan dengan pengekstrakan dokumen
• Aliran kerja kelulusan dan jejak audit
• Dashboard SLA: masa respons, masa keputusan, status dokumen

Satu ayat yang patut jadi prinsip: “Kalau ia tak boleh diaudit, ia akan dipertikaikan.”

Soalan lazim yang selalu muncul (dan jawapan terus terang)

“AI akan buat keputusan tuntutan secara automatik ke?”

Boleh untuk tuntutan kecil, tapi untuk tuntutan bencana bernilai tinggi, AI lebih berguna sebagai pembantu keputusan: menyusun bukti, mengesan percanggahan, mempercepat analisis.

“Adakah AI akan berat sebelah kepada penanggung insurans?”

Ia bergantung pada reka bentuk tadbir urus. Bila model dilatih tanpa semakan dan tiada mekanisme rayuan, risiko berat sebelah meningkat. Amalan terbaik ialah model + polisi penggunaan + audit berkala.

“Apa pulangan pelaburan (ROI) yang paling jelas?”

Dalam pengalaman industri, ROI paling cepat biasanya datang daripada:

• Masa pemprosesan tuntutan lebih singkat
• Kos loss adjusting dan kerja manual berkurang
• Pengurangan pertikaian yang melarat (termasuk kos guaman)

Penutup: sengketa $130 juta ialah kos yang sebenarnya boleh dikurangkan

Kes saman lebih AS$130 juta selepas Hurricane Helene menunjukkan apa yang berlaku bila bukti kerosakan dan BI bergerak lebih perlahan daripada tekanan kewangan di lapangan. Bila itu terjadi, mahkamah jadi “saluran terakhir”—dan semua pihak rugi masa.

AI dalam insurans dan pengurusan risiko bukan sekadar trend teknologi. Ia cara yang paling praktikal untuk membina kejelasan: kejelasan tentang risiko sebelum ribut, dan kejelasan tentang kerugian selepas ribut.

Kalau organisasi anda mengurus aset fizikal besar dan bergantung pada operasi tanpa henti, persoalan sebenar bukan “perlu AI atau tidak”. Persoalannya: adakah anda mahu tuntutan bencana berikutnya diselesaikan dengan data yang teratur—atau dengan tafsiran yang akhirnya diputuskan di mahkamah?