AI untuk Underwriting Anuiti: Peluang Besar 2025–2027

Keuntungan industri hayat-anuiti dijangka meningkat daripada US$27 bilion (2025) kepada US$30 bilion (2027). Itu bukan sekadar berita baik—itu isyarat bahawa pasaran sedang membesar, persaingan akan jadi lebih sengit, dan kesilapan harga (pricing) akan jadi lebih mahal.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya suka ambil pendirian yang jelas: tempoh 2025–2027 ialah tingkap terbaik untuk insurer membina kelebihan kekal melalui AI, bukan hanya “menikmati yield tinggi”. Sebabnya mudah—apabila premium dan jualan naik, volum risiko naik sekali: lebih banyak permohonan, lebih banyak variasi profil pelanggan, lebih banyak peluang penipuan, dan lebih banyak tekanan ke atas pasukan underwriting serta tuntutan.

Artikel asal meramalkan pertumbuhan premium anuiti dan hayat, kenaikan hasil portfolio, reinsurance yang semakin aktif (termasuk sidecar), serta risiko baru seperti kesan ubat GLP-1 terhadap mortaliti dan jangka hayat. Kita akan gunakan ramalan itu sebagai asas, kemudian fokus pada satu persoalan praktikal: macam mana AI boleh bantu insurer menang dalam gelombang pertumbuhan ini—tanpa mengorbankan pematuhan, ketepatan risiko, dan pengalaman pelanggan?

1) Pertumbuhan anuiti 2025–2027: untung besar, risiko pun besar

Jawapan ringkas: Bila premium anuiti naik, beban keputusan underwriting dan risiko harga meningkat—AI membantu memproses volum tinggi dengan lebih konsisten.

Ramalan industri menyebut premium anuiti dijangka meningkat 16% (2025–2027), dan premium insurans hayat meningkat 8% dalam tempoh sama. Dalam bahasa operasi, ini biasanya bermakna:

• Lebih banyak permohonan baharu (dan lebih banyak edge cases)
• Lebih banyak variasi produk (fixed annuity, universal life, riders, pilihan manfaat)
• Lebih banyak tekanan masa pada underwriting (SLA makin ketat)
• Lebih banyak risiko anti-selection apabila pelanggan makin bijak memilih masa membeli

Kebanyakan syarikat cuba “tambah orang” untuk tangani lonjakan volum. Masalahnya, itu mahal, lambat, dan hasilnya tak semestinya konsisten antara underwriter senior dan junior.

Di sinilah AI memberi nilai yang nyata: ia bukan menggantikan underwriter, tetapi menstabilkan kualiti keputusan pada skala besar—terutama untuk kes standard yang boleh di-straight-through processing.

AI yang relevan untuk segmen anuiti/hayat

• Model skor risiko untuk menyusun permohonan mengikut keutamaan (triage)
• NLP untuk membaca dokumen perubatan/borang panjang dan mengekstrak data penting
• Anomali & fraud analytics untuk mengesan pola permohonan yang pelik (contoh: alamat, ejen, atau corak pembayaran)
• Model ramalan persistency/lapse untuk mengelak harga yang “nampak untung” tetapi bocor melalui pembatalan awal

2) Hasil portfolio naik: kenapa underwriting tak boleh leka

Jawapan ringkas: Hasil pelaburan boleh bantu margin, tetapi ia juga boleh “menutup” masalah pricing—AI diperlukan untuk memastikan asas risiko kekal kukuh.

Ramalan menunjukkan hasil portfolio (portfolio yield) boleh meningkat, dengan unjuran agregat 4.22% pada 2027 berbanding 4.03% pada 2024. Dalam produk anuiti fixed atau universal life, yield yang lebih tinggi sering membolehkan kadar kredit (interest-crediting) lebih menarik—dan itu biasanya menaikkan jualan.

Tapi ada perangkap klasik:

Bila pasaran bagus, organisasi mudah rasa semua keputusan betul.

Kenaikan yield boleh buat syarikat rasa selesa, lalu toleransi terhadap kelemahan underwriting dan pricing meningkat. Bila kitaran kadar berubah atau kerugian kredit datang, kelemahan itu baru “muncul” dan kosnya besar.

Apa yang AI boleh “kunci” ketika yield tinggi

1. Konsistensi keputusan underwriting merentas ejen/kanal
2. Audit trail (jejak keputusan) untuk pematuhan dan semakan model
3. Early warning signals: lonjakan kelulusan dalam segmen tertentu, perubahan profil kesihatan, atau perubahan corak deposit/pengeluaran

Prinsipnya: gunakan tahun-tahun senang untuk membina enjin yang tahan tahun-tahun susah.

3) Diversifikasi aset, reinsurance & sidecar: AI untuk pengurusan modal yang lebih tepat

Jawapan ringkas: Bila strategi aset dan reinsurance semakin kompleks, AI membantu menghubungkan risiko liabiliti (polisi) dengan strategi modal dan lindung nilai.

Industri dijangka terus mempelbagaikan aset (mortgage, private credit, aset alternatif) untuk mengejar yield. Pada masa yang sama, reinsurance kekal penting sebagai alat pengurusan rizab dan modal; artikel asal menyebut pada 2024, 21% premium langsung dan diandaikan telah diserah (ceded), dan penggunaan sidecar semakin meningkat (lebih 15 sidecar baharu sejak 2019).

Untuk pengurusan risiko, ini mencipta satu keperluan baru: keterlihatan hujung-ke-hujung.

Di mana AI membantu dalam realiti ini

• Model ALM (asset-liability management) yang diperkaya data: menguji senario kadar faedah, spread, dan kerugian kredit terhadap margin produk
• Optimisasi struktur reinsurance: memilih portfolio mana sesuai di-cede untuk mencapai sasaran RBC/solvency tanpa menjejaskan keuntungan jangka panjang
• Analitik “capital efficiency”: menilai produk/segmen mana memberi pulangan modal terbaik—bukan sekadar keuntungan akaun untung rugi

Secara praktikal, banyak organisasi masih pisahkan data produk, data tuntutan, data pelaburan, dan data reinsurance. AI (dan lebih tepat, data engineering + analitik ramalan) membantu menyatukan pandangan supaya keputusan lebih tepat.

4) GLP-1 dan risiko jangka panjang: masalah underwriting yang tak boleh diselesaikan dengan spreadsheet

Jawapan ringkas: GLP-1 boleh mengubah mortaliti, morbiditi dan jangka hayat—AI diperlukan untuk mengemaskini andaian pricing secara dinamik.

Artikel asal menyebut kebimbangan utama: pemohon mungkin menggunakan ubat GLP-1 semasa underwriting, kemudian berhenti, lalu berat/komorbiditi kembali. Dari sudut anuiti pula, jika GLP-1 meningkatkan jangka hayat, ia menekan harga anuiti yang bergantung pada andaian longevity.

Ini isu yang “hidup”—data klinikal, tingkah laku pematuhan ubat, dan kesan jangka panjang sedang berkembang. Dalam keadaan begini, model statik yang dikemas kini setahun sekali memang lambat.

Cara AI membantu insurer bertindak lebih cepat

• Experience studies automatik: memantau perubahan pengalaman mortaliti/morbiditi mengikut kohort (umur, jantina, BMI, sejarah penyakit)
• Model propensity-to-discontinue: menganggar kebarangkalian pelanggan berhenti GLP-1 berdasarkan isyarat perilaku dan sejarah rawatan (dengan tadbir urus data yang ketat)
• Pricing berasaskan senario: bukan satu angka, tetapi julat harga dengan stress test longevity

Satu garis panduan yang saya percaya: jika faktor risiko bergerak laju, governance model mesti lebih laju daripada kitaran produk.

5) 3 penggunaan AI yang paling cepat beri impak (dan paling selamat untuk dimulakan)

Jawapan ringkas: Mulakan dengan triage underwriting, pengesanan penipuan, dan automasi tuntutan—tiga ini biasanya memberi ROI cepat tanpa ubah produk secara besar.

Berikut tiga laluan yang saya selalu nampak berjaya untuk insurer hayat/anuiti, terutama bila pasaran sedang berkembang:

1) Underwriting triage + straight-through processing

Matlamatnya bukan automasi semua kes. Matlamatnya ialah:

• Kes standard → dipercepat dengan peraturan + model skor
• Kes kompleks → naik ke underwriter senior

Kesan langsung:

• Masa keputusan lebih singkat
• Underwriter fokus pada kes bernilai tinggi
• Pengalaman pelanggan meningkat (kurang ulang alik dokumen)

2) Pengesanan penipuan berasaskan anomali

Dalam segmen pertumbuhan tinggi, penipuan biasanya “menumpang” proses pantas.

AI boleh menanda:

• Corak permohonan berulang dengan identiti/telefon/alamat yang berbeza tetapi “jejak” sama
• Kumpulan ejen atau lokasi yang menunjukkan kadar kelulusan tidak normal
• Pola pembayaran/pengeluaran yang menyimpang daripada profil tipikal

3) Automasi tuntutan & pengurusan dokumen

Anuiti dan hayat melibatkan dokumen yang banyak—sijil, laporan perubatan, dokumen benefisiari, dan sebagainya.

NLP + automasi aliran kerja membantu:

• Mengurangkan ralat manual
• Memendekkan masa kitaran tuntutan
• Menambah baik pematuhan melalui semakan konsisten

“AI yang paling berguna dalam insurans ialah AI yang mengurangkan kerja berulang sambil meningkatkan disiplin risiko.”

Soalan lazim yang selalu muncul (dan jawapan terus-terang)

Patutkah AI menggantikan underwriter?

Tidak. Untuk hayat/anuiti, pendekatan yang betul ialah human-in-the-loop: AI mencadangkan dan menyusun, manusia memutuskan kes berisiko tinggi.

Bagaimana nak elak risiko pematuhan dan bias?

Mulakan dengan:

• Dokumentasi ciri model (feature governance)
• Ujian bias merentas segmen (umur, jantina, kawasan)
• Model monitoring bulanan (drift + prestasi)
• Polisi penggunaan data yang jelas dan boleh diaudit

Apa KPI yang patut dipantau bila AI dilaksana?

Saya cadangkan gabungan operasi dan risiko:

• Masa pusingan underwriting (median & p95)
• Kadar rujukan manual
• Kadar loss ratio mengikut kohort
• Kadar penipuan dikesan (serta false positives)
• Kualiti data (medan kosong, konflik data, duplikasi)

Penutup: Tahun 2025–2027 ialah masa untuk bina kelebihan, bukan rehat

Pertumbuhan premium anuiti 16% dan kenaikan keuntungan industri ke sekitar US$30 bilion pada 2027 mencipta peluang besar—tetapi peluang itu datang bersama risiko baharu: kompleksiti pelaburan, struktur reinsurance yang semakin kreatif, dan perubahan faktor kesihatan seperti GLP-1.

Jika organisasi anda serius tentang “AI dalam insurans dan pengurusan risiko”, ini langkah praktikal yang patut dibuat sekarang: pilih satu aliran kerja bernilai tinggi (underwriting triage, fraud analytics, atau automasi tuntutan), bina data pipeline yang bersih, dan tetapkan governance model sejak hari pertama.

Gelombang pertumbuhan akan terus datang. Bezanya, syarikat yang ada enjin AI yang disiplin akan bergerak lebih laju—dan buat keputusan risiko yang lebih tepat—ketika orang lain masih bergantung pada proses manual. Anda nak berada dalam kumpulan yang mana?