Elak Risiko E&O: AI Bantu Agen Tawar Insurans Banjir

Hampir 99% isi rumah di Washington, AS tidak mempunyai insurans banjir—itu angka yang disebut dalam laporan terkini berkaitan kejadian hujan lebat dan banjir musim sejuk, walaupun tuntutan banjir boleh berlaku jauh daripada kawasan pesisir. Bila pelanggan percaya polisi rumah mereka “dah cover semua”, realitinya lebih pedih: kebanyakan polisi pemilik rumah mengecualikan kerosakan banjir.

Trevor Burgess, CEO Neptune Flood (sebuah managing general agent), memberi amaran terang-terangan: agen yang tak menawarkan polisi banjir bersama perlindungan harta benda terdedah kepada risiko E&O (errors & omissions). Bukan sebab agen berniat buruk—tapi sebab pelanggan akan rasa “tak dimaklumkan” apabila bencana berlaku. Dan bila emosi memuncak selepas banjir, pengecualian polisi jadi punca pertikaian paling mudah.

Dalam siri AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko, saya suka ambil pendirian begini: isu banjir bukan sekadar isu produk—ia isu proses. Proses yang lemah mencipta jurang perlindungan, dan jurang itu akhirnya jadi risiko E&O. Berita baiknya, AI boleh jadikan proses ini lebih konsisten, boleh diaudit, dan lebih mudah difahami pelanggan.

Kenapa “tak tawar insurans banjir” kini jadi risiko E&O

Jawapan ringkas: kerana banjir biasanya dikecualikan, dan pelanggan jarang tahu. Dalam banyak pasaran, pelanggan beli polisi rumah dengan tanggapan ia seperti “pakej lengkap”. Bila banjir berlaku, mereka baru sedar perlindungan perlu dibeli berasingan.

Dalam artikel asal, Burgess menegaskan agen patut menawarkan polisi banjir “setiap kali”. Logiknya jelas:

• Pengecualian banjir dalam polisi pemilik rumah ialah perkara biasa, bukan luar biasa.
• Kadar pengambilan (take-up) insurans banjir rendah, termasuk di luar zon risiko tinggi.
• Selepas bencana, pelanggan akan bertanya: “Kenapa awak tak cadangkan?” bukan “Kenapa saya tak beli?”

E&O bukan semata-mata salah fakta; ia kerap berkait kegagalan memberi nasihat munasabah, dokumentasi yang lemah, atau komunikasi yang tidak jelas. Dalam konteks banjir, kegagalan itu mudah berlaku kerana:

Peta risiko (dan persepsi risiko) sering tak selari

Burgess turut menyebut “peta salah”—merujuk kepada pergantungan melampau pada peta zon banjir rasmi. Walaupun peta membantu, ia bukan ramalan muktamad.

Dari sudut pengurusan risiko, ini kritikal: bila agen hanya cadangkan insurans banjir kepada pelanggan dalam zon tertentu, agen sebenarnya bergantung pada satu sumber yang mungkin ketinggalan. Dan bila kejadian berlaku di luar zon, pelanggan rasa mereka “terlepas pandang”.

“Tak diwajibkan oleh bank” bukan bermaksud “tak perlu”

Ramai pemilik rumah hanya beli perlindungan yang diwajibkan oleh pinjaman. Jika bank tak minta, mereka tak beli. Tetapi risiko sebenar tidak berubah hanya kerana tiada kewajipan.

Neptune turut menyatakan bahawa sekitar 77% rumah keluarga tunggal berisiko di luar kawasan FEMA Special Flood Hazard Areas masih tidak mempunyai insurans banjir. Ini menunjukkan jurang perlindungan bukan isu “kawasan pantai sahaja”.

AI sebagai ‘co-pilot’ agen: menilai risiko banjir dengan lebih tepat

Jawapan jelas: AI membantu agen mengesan risiko banjir yang tersembunyi dan menyeragamkan cadangan perlindungan. Bukan untuk menggantikan pertimbangan manusia, tetapi untuk memastikan tiada kes terlepas.

Dalam amalan, AI memberi nilai pada dua lapisan:

1. Penilaian risiko (risk scoring) yang lebih granular daripada label zon semata-mata.
2. Pemicu proses (workflow triggers) supaya agen “wajib” membincangkan banjir dalam situasi tertentu.

1) Data yang AI boleh gabungkan (lebih daripada peta)

Model AI/ML untuk risiko banjir biasanya menjadi lebih berguna apabila ia menggabungkan pelbagai pemboleh ubah, contohnya:

• sejarah hujan lebat & corak “atmospheric river” / ribut monsun
• topografi (cerun, lembangan, saliran)
• jarak ke sungai/kolam/longkang utama
• ketumpatan pembangunan baru (runoff meningkat)
• data tuntutan kawasan (jika tersedia)
• jenis struktur rumah, paras lantai, bahan binaan

Bila semua ini digabung, agen tak lagi bergantung pada naratif ringkas “rumah saya bukan tepi sungai”. AI boleh mengeluarkan skor risiko dan sebabnya—lebih mudah untuk perbualan pelanggan.

2) AI menjadikan cadangan lebih konsisten (dan kurang ‘bias’)

Konsistensi ialah pelindung E&O yang senyap tapi kuat.

Masalah biasa dalam jualan insurans:

• Agen A rajin cadangkan insurans banjir.
• Agen B hanya cadangkan bila pelanggan minta.
• Agen C cadangkan tapi tak dokument.

AI boleh dipasang untuk buat aturan automatik seperti:

• Jika alamat berada dalam radius X dari sungai atau kawasan takungan, sistem mencetuskan “wajib bincang banjir”.
• Jika skor risiko melepasi ambang tertentu, sistem memerlukan agen pilih salah satu: ditawarkan & diterima / ditawarkan & ditolak.

Itu bukan sekadar efisien. Itu audit trail.

Kurangkan risiko E&O dengan AI: checklist operasi yang boleh terus guna

Jawapan terus: gunakan AI untuk dokumentasi, komunikasi, dan bukti proses. E&O biasanya “menang” atau “kalah” pada rekod—apa yang ditawarkan, apa yang diterangkan, apa yang pelanggan setuju.

Berikut pendekatan praktikal yang saya lihat paling masuk akal untuk agensi (kecil atau besar):

1) Skrip penerangan pengecualian banjir (AI bantu standardkan)

Gunakan AI untuk menghasilkan skrip ringkas yang konsisten bagi semua agen, contohnya:

• “Polisi pemilik rumah biasanya tak melindungi banjir. Perlindungan banjir biasanya perlu polisi berasingan.”
• “Walaupun rumah bukan di zon risiko tinggi, banjir masih boleh berlaku akibat hujan luar biasa dan sistem saliran.”

Kuncinya: bahasa mudah, bukan jargon polisi.

2) Ringkasan perbualan automatik untuk rekod

Selepas panggilan atau pertemuan, AI boleh menghasilkan nota CRM:

• apa yang ditawarkan
• sebab cadangan dibuat (contoh: skor risiko kawasan)
• keputusan pelanggan
• tarikh/masa dan saluran komunikasi

Ini membantu bila ada pertikaian 6–18 bulan kemudian.

3) Borang “penolakan perlindungan banjir” yang jelas

Jika pelanggan menolak, dokumentkan dengan baik—bukan untuk “menang hujah”, tetapi untuk memastikan pelanggan sedar keputusan mereka.

AI boleh membantu:

• menjana borang ringkas
• memadankan bahasa ikut profil pelanggan (pemilik rumah, SME, hartanah sewa)
• memastikan medan penting diisi (tarikh, sebab, pengesahan)

4) Amaran pembaharuan (renewal) berasaskan perubahan risiko

Risiko banjir berubah—pembangunan baru, saliran berubah, kejadian ekstrem meningkat.

AI boleh menandakan polisi yang patut disemak semula ketika pembaharuan:

• “skor risiko meningkat berbanding tahun lepas”
• “kejadian banjir sekitar poskod meningkat”
• “rumah berada dalam kawasan pembangunan baru yang meningkatkan runoff”

Ini menjadikan pembaharuan lebih bermakna daripada sekadar “naik premium, sign ya”.

Apa yang patut agen jelaskan kepada pelanggan (supaya tak meletup masa tuntutan)

Jawapan ringkas: jelaskan jurang perlindungan dan akibat kewangan secara konkrit. Pelanggan akan bertindak bila mereka nampak implikasi.

Berikut skrip idea yang lebih “real”:

• Bezakan air: “Kerosakan paip pecah” berbeza daripada “air naik dari luar rumah”.
• Beri contoh kos: pembersihan lumpur, pengeringan, elektrik, lantai, kabinet—cepat mencecah puluhan ribu.
• Tekankan masa: selepas banjir, kontraktor dan bahan binaan jadi rebutan. Tanpa perlindungan, pemulihan lebih lambat.

Untuk pelanggan SME (kedai, restoran, gudang), tambah satu lapisan lagi:

• gangguan operasi dan stok rosak
• risiko keselamatan pekerja
• reputasi bila operasi tergendala

AI boleh bantu agen mengubah penerangan ini ikut industri pelanggan—tanpa mengorbankan ketepatan.

“AI buat underwriting lebih ketat” — itu mitos separuh benar

Jawapan terus: AI yang baik buat underwriting lebih tepat, bukan semestinya lebih ketat. Bila risiko diukur lebih halus, sesetengah pelanggan akan dapat harga lebih munasabah, dan sesetengah kes yang sebelum ini ‘tak nampak’ akan disusun semula.

Dalam artikel, Neptune menyebut minat untuk menyeimbangkan pendedahan merentas negeri bagi mengurangkan volatiliti—ini cara fikir yang selari dengan analitik moden. Dari sudut agensi, mesejnya begini:

• Jika anda boleh mengenal pasti risiko dengan lebih tepat, anda boleh memadankan pelanggan kepada produk yang sesuai.
• Jika anda boleh membuktikan proses cadangan, anda mengurangkan risiko E&O.
• Jika anda boleh menutup jurang perlindungan, anda meningkatkan kepercayaan pelanggan (dan retention).

AI bukan “alat jualan agresif”. Ia alat disiplin proses.

Langkah seterusnya untuk agensi: mula kecil, tapi mesti konsisten

Bila topik banjir meletup dalam berita, ramai agensi buat kempen seminggu dua—lepas itu senyap. Itu kesilapan biasa.

Mulakan dengan 3 perkara yang mudah tetapi beri impak tinggi:

1. Wajibkan perbualan insurans banjir untuk semua prospek harta benda (rumah/komersial) dan rekodkan keputusan.
2. Gunakan pemarkahan risiko berasaskan data (AI/analitik) sebagai sokongan cadangan, bukan semata-mata zon peta.
3. Automasi dokumentasi: ringkasan perbualan + borang penolakan + trigger pembaharuan.

Saya percaya 2026 akan jadi tahun di mana pelanggan semakin celik tentang “apa yang tak dilindungi”—bukan kerana mereka baca polisi, tetapi kerana mereka melihat kes sebenar di sekeliling mereka. Bila itu berlaku, agensi yang ada proses berdisiplin akan nampak jauh lebih meyakinkan.

Kalau anda sedang menilai AI dalam insurans dan pengurusan risiko, fokus pada satu soalan: adakah AI membantu anda membuat keputusan yang boleh diterangkan semula (explainable) dan boleh diaudit (auditable)? Jika ya, anda bukan sahaja melindungi pelanggan—anda juga melindungi perniagaan anda sendiri.