AI untuk Insurans Risiko Alam Sekitar yang Lebih Pantas

Permintaan untuk insurans khusus (specialty insurance) bukan sekadar “naik turun pasaran”. Ia sedang membentuk semula cara broker dan penanggung insurans bekerja—terutama dalam risiko alam sekitar, minyak dan gas, serta program industri yang penuh syarat dan perangkap liabiliti.

Berita pada 18/12/2025 tentang Starwind Environmental (di bawah CRC Group) menambah dua bakat teknikal berpengalaman—Erin Savcic di Houston dan Cormack Mulcahy di Chicago—nampak seperti langkah biasa: tambah orang, tambah liputan wilayah. Tapi pada saya, ia sebenarnya isyarat yang lebih besar: kompleksiti risiko dan kelajuan servis kini menjadi “mata wang” utama dalam insurans khusus.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, post ini gunakan kisah pengembangan pasukan Starwind sebagai cermin. Bukan untuk bercerita tentang syarikat semata-mata, tetapi untuk jelaskan kenapa pasukan teknikal sahaja tak cukup, dan bagaimana AI untuk underwriting insurans serta analitik risiko boleh membantu pemain insurans skala dengan lebih selamat—tanpa mengorbankan ketelitian.

Kenapa insurans alam sekitar makin susah (dan makin mahal)

Jawapan ringkas: risiko bertambah kompleks, data makin berselerak, dan pendedahan liabiliti semakin besar. Dalam sektor alam sekitar dan minyak & gas, anda jarang jumpa kes yang “straightforward”. Banyak risiko berlaku dalam rantaian: kontraktor, subkontraktor, tapak simpanan, pengangkutan, pelepasan tidak sengaja, kegagalan pematuhan, dan tuntutan pihak ketiga.

1) Regulasi dan liabiliti: bergerak lebih cepat daripada proses manual

Bila regulasi berubah atau penguatkuasaan meningkat, dokumen yang dulu “cukup-cukup makan” tiba-tiba jadi tak memadai. Itu sebab syarikat seperti Starwind menekankan technical expertise—broker perlukan jawapan pantas, dan penanggung insurans perlu pastikan terma perlindungan tak bocor.

Apa yang sering jadi masalah di lapangan:

• Soal selidik risiko tidak konsisten antara broker dan pelanggan.
• Dokumen tapak (laporan audit, permit, SDS, laporan insiden) bersepah dalam PDF dan e-mel.
• Pengecualian & endorsement dibuat tergesa-gesa kerana mengejar tarikh efektif.

2) Risiko iklim dan operasi industri: lebih banyak “kejadian kecil” yang jadi besar

Bila risiko iklim meningkat (banjir, ribut, hujan ekstrem, suhu luar biasa), pendedahan alam sekitar turut naik—contohnya risiko limpahan bahan, kerosakan kontainmen, dan kegagalan sistem saliran di tapak.

Realitinya, banyak tuntutan besar bermula daripada insiden operasi yang kecil, kemudian diperkukuh oleh faktor cuaca, kelemahan SOP, atau kelewatan pelaporan.

3) Broker mahukan dua perkara serentak: ketelitian dan kelajuan

Ini konflik klasik. Broker perlukan jawapan segera untuk memenangi akaun, tapi underwriter perlu masa untuk semak risiko. Inilah konteks yang menjadikan pengambilan Savcic dan Mulcahy masuk akal: CRC/Starwind sedang membeli kelajuan melalui kepakaran.

Cuma ada hadnya. Bila volum naik, menambah manusia sahaja akan mula “tepu”. Di sinilah AI patut masuk—bukan menggantikan underwriter, tetapi membuang kerja yang remeh dan berulang.

Apa yang boleh kita belajar daripada strategi Starwind: skala perlu “otak + sistem”

Starwind menyatakan pengembangan pasukan ini untuk memperkukuh capaian wilayah utama (Southwest dari Houston, Midwest dari Chicago) dan menyokong broker dengan servis yang pantas serta kolaboratif. Itu strategi yang logik: lebih dekat dengan pasaran, lebih cepat respons, lebih kukuh pemahaman lokal.

Pengajaran #1: Kepakaran wilayah masih kritikal

Dalam risiko alam sekitar, konteks setempat matters—jenis industri dominan, amalan kontrak, budaya keselamatan, dan cara pelanggan menyimpan rekod. Underwriter yang kenal pasaran tempatan biasanya lebih cepat “nampak” isu, contohnya:

• operasi minyak & gas yang kerap guna kontraktor kecil
• tapak industri yang berkongsi utiliti/kemudahan dengan pihak lain
• amalan pelupusan sisa dan vendor yang berubah-ubah

Pengajaran #2: “Speed” sebenarnya isu proses, bukan sekadar orang

Bila Starwind tekankan kelajuan, ia bukan semata-mata pantas menjawab e-mel. Ia bermaksud:

• pantas triage risiko (mana yang layak, mana yang perlu info tambahan)
• pantas keluarkan indikasi terma
• pantas kenal pasti red flags (pematuhan, sejarah insiden, kontrak)

Kalau proses ini masih manual, kelajuan bergantung pada individu. Bila individu cuti, pindah, atau kes bertambah, servis jatuh.

Pengajaran #3: Underwriting teknikal memerlukan standardisasi tanpa membunuh judgement

Ada mitos: bila guna teknologi, underwriter akan jadi “robot”. Yang betul: AI boleh standardize input dan analisis awal, sementara judgement manusia kekal untuk keputusan akhir—terutama kes yang kompleks.

Di mana AI benar-benar membantu dalam underwriting risiko alam sekitar

Jawapan terus: AI paling kuat pada kerja yang melibatkan dokumen tebal, data tidak berstruktur, dan corak risiko berulang. Untuk insurans khusus, ini antara titik praktikal yang saya rasa memberi pulangan cepat.

1) Automasi intake & ekstraksi dokumen (PDF, laporan, e-mel)

Risiko alam sekitar datang dengan dokumen: laporan audit, permit, pelan tapak, sejarah insiden, prosedur HSE. AI (NLP + OCR) boleh:

• mengekstrak medan penting (lokasi, aktiviti, bahan berbahaya, kapasiti simpanan)
• menanda missing items (permit tamat tempoh, pelan kontainmen tiada)
• menyusun ringkasan risiko dalam format seragam

Kesan langsung: masa intake turun, dan underwriter mula kerja dengan maklumat yang lebih kemas.

2) Skor risiko awal untuk triage (bukan keputusan muktamad)

AI boleh bina risk triage score untuk membezakan:

• kes standard yang boleh diproses cepat
• kes yang perlu semakan teknikal mendalam
• kes yang perlu rujuk pakar (contoh: operasi berdekatan kawasan sensitif)

Prinsip yang betul: AI bagi “lampu trafik”, manusia yang memandu.

3) Analitik ramalan untuk tuntutan & pendedahan (frequency vs severity)

Dalam pengurusan risiko, “berapa kerap” dan “berapa besar” sering bergerak berbeza. AI boleh gabungkan data dalaman (tuntutan lama, jenis operasi) dengan data operasi pelanggan (insiden kecil, near-miss, audit) untuk:

• menganggar kebarangkalian tuntutan
• mengesan peningkatan pendedahan sebelum jadi tuntutan

Untuk broker, ini boleh diterjemah kepada saranan pencegahan yang jelas—yang akhirnya membantu pembaharuan polisi.

4) Pengesanan anomali untuk pematuhan & laporan insiden

Banyak isu alam sekitar bermula daripada kelewatan laporan atau ketidakpatuhan SOP. AI boleh mengesan corak ganjil seperti:

• lonjakan penggunaan vendor tertentu
• perubahan frekuensi insiden kecil
• dokumen yang “copy paste” tanpa kemas kini tarikh/parameter

Ini bukan kerja glamor, tapi ia kerja yang selamatkan margin.

Ayat yang mudah diingat: Dalam insurans khusus, AI bukan tentang “lebih pintar daripada manusia”. AI tentang “kurangkan kerja yang buat manusia lambat”.

Pelan 90 hari: cara mula guna AI tanpa mengganggu operasi underwriting

Jawapan paling praktikal: mula kecil pada satu aliran kerja, ukur masa dan kualiti, kemudian besarkan. Ini pendekatan yang sesuai untuk MGA, broker borong, atau syarikat insurans yang sedang berkembang seperti Starwind.

Fasa 1 (Hari 1–30): Pilih satu kes penggunaan yang jelas

Cadangan saya: automasi intake dokumen untuk produk alam sekitar yang paling banyak volum.

Langkah:

1. Senaraikan 10–15 dokumen yang paling kerap diterima.
2. Tetapkan 20–30 medan yang underwriter memang perlukan.
3. Bina templat ringkasan risiko standard satu muka surat.

Fasa 2 (Hari 31–60): Bina human-in-the-loop dan kawalan kualiti

AI tanpa kawalan kualiti akan rosakkan kepercayaan pasukan. Jadi perlu:

• semakan sampel (contoh: 10% fail diperiksa penuh)
• log pembetulan (apa yang AI selalu salah)
• garis panduan bila perlu eskalasi ke pakar

Fasa 3 (Hari 61–90): Ukur impak komersial, bukan sekadar metrik teknikal

Metrik yang saya akan pilih:

• masa dari submission ke indikasi terma
• kadar “pendalaman semula” kerana info tak cukup
• konsistensi wording/endorsement
• kepuasan broker (kualitatif, tapi penting)

Kalau masa tindak balas turun dan kualiti naik, anda boleh tambah modul: triage score, analitik tuntutan, atau semakan pematuhan.

Soalan lazim: adakah AI akan gantikan underwriter teknikal?

Jawapan terus: tidak untuk risiko alam sekitar yang kompleks. AI akan menolak kerja rutin ke tepi supaya underwriter buat kerja yang hanya manusia boleh buat: menilai nuansa operasi, menyoal soalan yang betul, dan merunding terma yang selamat.

Yang akan berubah ialah profil kerja:

• kurang “copy data dari PDF ke sistem”
• lebih masa untuk analisis, rundingan, dan pengurusan portfolio
• lebih disiplin pada standard data dan dokumentasi

Jika Starwind sedang menambah bakat teknikal untuk memenuhi permintaan broker, langkah seterusnya yang munasabah untuk mana-mana pemain industri ialah membina ‘enjin’ AI yang membolehkan bakat ini skala ke seluruh negara dan produk.

Penutup: skala insurans khusus perlukan AI + kepakaran manusia

Pengembangan Starwind Environmental melalui pengambilan Savcic dan Mulcahy menunjukkan satu hakikat: pasaran mahukan kepantasan dan ketelitian serentak, terutama bila regulasi, risiko iklim, dan liabiliti makin menekan.

Untuk capai kedua-duanya, organisasi yang menang biasanya buat dua perkara pada masa yang sama—mereka melabur pada orang yang betul, dan mereka membina sistem yang betul. Dalam konteks AI dalam pengurusan risiko dan underwriting insurans, saya percaya AI ialah sistem yang paling praktikal untuk mengekalkan kelajuan tanpa mengorbankan disiplin teknikal.

Jika anda sedang mengembangkan portfolio insurans khusus (alam sekitar, tenaga, atau industri) dan masih bergantung pada proses manual, persoalan yang patut anda fikirkan minggu ini: bahagian mana dalam aliran kerja underwriting anda yang patut jadi automatik dahulu—intake, triage, atau pemantauan pendedahan selepas polisi berkuat kuasa?