Cat Bond & AI: Strategi Risiko Insurans Lebih Tahan Lasak

Angka $400 juta bukan sekadar tajuk besar. Dalam dunia insurans, ia ialah isyarat bahawa syarikat yang serius mengurus pendedahan bencana tak lagi bergantung pada satu “paip” modal sahaja. Pada 19/12/2025, Farmers Insurance Group memuktamadkan penerbitan Topanga Re (Series 2025-1)—sebuah catastrophe bond (cat bond) pelbagai peril di AS—sebagai sebahagian penting strategi pengurusan risiko mereka.

Yang menarik, transaksi ini bermula dengan sasaran $300 juta tetapi meningkat kepada $400 juta, dan turut dipricing pada spread lebih rendah daripada jangkaan awal. Ini bukan kebetulan. Ia menunjukkan dua perkara: (1) selera pelabur untuk risiko bencana yang distruktur dengan baik masih kuat, dan (2) disiplin data, pemodelan, dan naratif risiko yang meyakinkan semakin menentukan kos perlindungan.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya melihat cat bond bukan sekadar alat kewangan. Ia ialah “produk akhir” kepada satu rantaian kerja yang banyak bergantung pada analitik—dan di sinilah AI (kecerdasan buatan) boleh jadi pemecut yang praktikal, bukan sekadar hiasan.

Cat bond: Kenapa syarikat insurans makin serius?

Cat bond ialah cara memindahkan risiko bencana (contohnya ribut besar, gempa, kebakaran hutan—bergantung struktur) kepada pelabur pasaran modal. Jika peristiwa pencetus berlaku, sebahagian modal pelabur boleh digunakan untuk membayar kerugian; jika tidak, pelabur menerima pulangan.

Untuk penaja (insurer), nilai utamanya mudah:

• Diversifikasi sumber modal: bukan hanya reinsurance tradisional.
• Kapasiti berkolateral penuh (fully-collateralized) mengurangkan risiko kredit rakan niaga.
• Perlindungan multi-year: lebih stabil untuk perancangan, biasanya 3–5 tahun.

Dalam kes Farmers:

• Mereka pernah menerbitkan cat bond pertama pada Disember 2021 (sekitar $160 juta).
• Siri 2021-1 matang hujung 2025—jadi Topanga Re 2025-1 berperanan seperti pembaharuan, tetapi pada skala lebih besar dan tempoh lebih panjang (dilaporkan empat tahun).

“Mendapatkan kapasiti berkolateral multi-year melalui Topanga Re adalah komponen penting strategi pengurusan risiko.”

Saya suka kenyataan CFO ini sebab ia jelas: cat bond bukan eksperimen—ia sudah jadi toolkit tetap.

Cat bond bukan pengganti reinsurance—ia pelengkap yang kuat

Ramai buat silap dengan menganggap cat bond “lawan” reinsurance. Realitinya, ia lebih kepada reinsurance versi pasaran modal.

Reinsurance tradisional sesuai untuk fleksibiliti terma, hubungan jangka panjang, dan servis tuntutan. Cat bond pula sesuai untuk:

• lapisan risiko tertentu (contohnya “top layer” atau “sideways cover”),
• kestabilan harga relatif sepanjang tempoh,
• akses kepada kumpulan modal yang berbeza (pelabur institusi).

Bila kedua-duanya digabung, syarikat dapat struktur perlindungan yang lebih “tahan lasak” bila pasaran mengeras.

Apa yang boleh dipelajari daripada Topanga Re 2025-1

Transaksi Topanga Re 2025-1 memberi beberapa petunjuk penting untuk pasaran—dan juga untuk pengurus risiko di rantau kita.

1) Upsize dari $300m ke $400m = keyakinan pelabur pada struktur

Bila satu deal dinaikkan saiznya, biasanya sebab:

• permintaan pelabur melebihi jangka,
• profil risiko dianggap munasabah,
• story risiko dan dokumentasi meyakinkan,
• harga akhir sesuai untuk kedua-dua pihak.

Dalam bahasa mudah: pasaran kata, “Kami sanggup ambil lebih banyak risiko ini.”

2) Harga lebih rendah daripada sasaran = kualiti data & pemodelan makin penting

Menurunkan spread bukan semata-mata “nasib baik”. Ia biasanya berpunca daripada:

• model bencana yang kukuh,
• pemahaman pendedahan yang jelas,
• keyakinan terhadap proses risk governance.

Dan ini berkait terus dengan AI—sebab AI boleh membantu syarikat mengurangkan ketidakpastian (atau sekurang-kurangnya menerangkannya dengan lebih jujur).

3) Multi-year + berkolateral penuh = disiplin perancangan kewangan

Multi-year protection menyokong:

• perancangan modal,
• kestabilan underwriting,
• pengurusan volatiliti pendapatan.

Bagi CFO, ini sangat bernilai—terutama bila bencana besar boleh mengganggu keputusan suku tahunan dan keyakinan penarafan.

Di mana AI masuk: cat bond perlukan “mesin keputusan” yang kuat

Cat bond nampak seperti produk pasaran modal, tetapi sebenarnya ia bergantung pada keupayaan insurer menjawab soalan-soalan ini dengan tepat:

• Pendedahan sebenar kita di kawasan berisiko tinggi itu berapa?
• Jika berlaku peristiwa 1-dalam-100-tahun, kerugian dijangka berapa?
• Adakah risiko berubah kerana corak cuaca, pembandaran, atau perubahan iklim?
• Lapisan perlindungan mana yang paling “mahal” jika dibeli secara tradisional?

AI membantu kerana ia mempercepat dan memperkemas kerja-kerja berikut:

1) Pemodelan risiko bencana yang lebih granular

AI/ML boleh memperbaiki input kepada model bencana melalui:

• pembersihan data pendedahan (alamat, koordinat, jenis binaan),
• pengelasan bangunan daripada imej satelit atau data geospatial,
• pengesanan anomali (contohnya nilai insured terlalu tinggi untuk kategori tertentu).

Kesan praktikalnya: kurang “data noise”, kurang basis risk dalam anggaran, dan rundingan harga jadi lebih tepat.

2) Underwriting pintar untuk mengawal pendedahan sebelum beli perlindungan

Cat bond yang baik bermula sebelum transaksi—ia bermula di meja underwriting.

Saya pernah lihat organisasi yang beli perlindungan besar, tetapi pada masa sama membiarkan agregat risiko terkumpul di zon bahaya tanpa kawalan. Itu resipi untuk pembaziran.

AI boleh membantu melalui:

• risk scoring lokasi,
• cadangan had perlindungan dan deductible yang sesuai,
• pemantauan agregat pendedahan masa nyata (contohnya mengikut poskod/daerah).

Bila pendedahan lebih terkawal, struktur cat bond boleh jadi lebih efisien.

3) Analisis senario dan “what-if” untuk reka bentuk lapisan (layering)

Cat bond biasanya diletakkan pada lapisan tertentu (contohnya kerugian jarang tetapi besar). AI boleh digunakan untuk simulasi senario:

• apa jadi jika portfolio berkembang 12% tahun depan?
• apa kesan jika kadar inflasi kos binaan naik 8%?
• jika strategi pertumbuhan fokus di negeri/zon tertentu, lapisan mana patut diperkuat?

AI bukan menggantikan aktuari; AI mempercepat kitaran analisis supaya keputusan tak dibuat “di hujung masa”.

4) Pengurusan tuntutan & penipuan: menstabilkan hasil jangka panjang

Walaupun cat bond berkait bencana, loss ratio keseluruhan syarikat tetap dipengaruhi tuntutan biasa dan penipuan.

AI dalam pengesanan penipuan, triage tuntutan, dan automasi semakan dokumen boleh:

• mengurangkan kebocoran tuntutan,
• mempercepat pembayaran tuntutan sah,
• memperbaiki ramalan aliran tunai.

Hasilnya, profil risiko kewangan lebih stabil—dan itu menyokong cerita yang lebih kuat kepada pelabur ILS.

Soalan biasa (dan jawapan terus) tentang cat bond untuk pengurus risiko

Bahagian ini saya tulis dalam gaya “jawapan dulu” sebab ramai pembaca memang mencari jawapan pantas.

Adakah cat bond sesuai untuk semua syarikat insurans?

Tidak. Cat bond paling masuk akal bila syarikat mempunyai pendedahan bencana yang material, perlukan kapasiti besar, dan mahu perlindungan multi-year. Untuk pemain kecil, kos struktur dan keperluan data mungkin terlalu tinggi—tetapi mereka boleh menumpang melalui struktur lain (contohnya reinsurance berkolateral atau dana ILS).

Adakah cat bond sentiasa lebih murah daripada reinsurance?

Tidak semestinya. Cat bond boleh jadi kompetitif bila pasaran reinsurance mahal atau kapasiti ketat. Namun kosnya bergantung pada lapisan risiko, struktur pencetus, dan sentimen pelabur.

Kenapa pelabur suka cat bond?

Kerana pulangannya biasanya kurang berkorelasi dengan pasaran saham/bon biasa—tetapi pelabur hanya akan masuk jika mereka percaya pemodelan dan struktur risiko itu munasabah.

Checklist praktikal: Jika organisasi anda mahu gabungkan AI + strategi pemindahan risiko

Jika anda pengurus risiko, aktuari, CFO, atau ketua insurans korporat, ini langkah yang biasanya “berbaloi dulu” sebelum bercakap tentang cat bond:

1. Audit kualiti data pendedahan: alamat, koordinat, jenis binaan, nilai insured.
2. Bina papan pemuka agregat risiko mengikut geografi dan peril utama.
3. Guna ML untuk pembersihan data & pengesanan outlier (contohnya polisi yang tak konsisten).
4. Standardkan set senario bencana (contohnya 1-in-50, 1-in-100, 1-in-250) untuk keputusan lapisan.
5. Sediakan naratif risiko yang boleh diaudit: apa anda tahu, apa anda andaikan, apa had model.

Ini bukan kerja glamor. Tapi inilah yang menurunkan kos kejutan.

Penutup: Cat bond makin matang—AI tentukan siapa yang bayar lebih murah

Topanga Re 2025-1 menunjukkan cat bond terus menjadi komponen utama pengurusan risiko bagi insurer besar: kapasiti besar, berkolateral penuh, multi-year, dan boleh meningkat saiznya bila pelabur yakin.

Dalam konteks AI dalam insurans dan pengurusan risiko, mesejnya jelas: syarikat yang menang bukan sekadar yang membeli perlindungan paling banyak, tetapi yang memahami pendedahan secara tepat dan membina keputusan berasaskan data. AI membantu menguatkan “asas” itu—daripada underwriting, pemodelan risiko, sehinggalah pengurusan tuntutan.

Jika anda sedang menilai strategi pemindahan risiko untuk 2026, cuba lihat semula soalan ini: adakah data dan analitik anda cukup kuat untuk meyakinkan pihak dalaman (dan pasaran) bahawa harga perlindungan yang anda bayar memang paling efisien?