Insurans Siber SME: AI Tutup Jurang Perlindungan

Serangan siber tak pilih mangsa—tapi kesannya paling keras pada syarikat kecil dan sederhana (SME). Ada satu angka yang patut buat pemilik bisnes berfikir dua kali: hingga 70% perniagaan yang terkena serangan siber mungkin tak pulih. Bila aliran tunai sempit, pasukan IT kecil, dan operasi harian bergantung pada beberapa sistem penting, gangguan beberapa hari pun boleh jadi “mati enjin” terus.

Namun realitinya, permintaan insurans siber untuk SME masih tak sekuat yang orang jangka. Brian Clifford daripada Highstreet Insurance Partners menyifatkan pasaran siber sentiasa berubah—apa yang berlaku 6 bulan lepas pun belum tentu jadi petunjuk untuk 6 bulan akan datang. Dalam bahasa mudah: risiko berubah lebih pantas daripada cara SME membeli perlindungan.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya suka melihat isu ini dari sudut praktikal: masalah utama bukan semata-mata produk insurans, tapi jurang kefahaman dan ketidakpastian kos-risiko. Di sinilah AI boleh bantu—bukan sebagai gimik, tapi sebagai alat untuk menilai risiko, membina pelan pencegahan, dan memudahkan keputusan membeli insurans siber.

Kenapa insurans siber SME masih “mendaki bukit”

Jawapan paling tepat: SME masih menganggap insurans siber sebagai pilihan, bukan keperluan, dan industri pula belum cukup baik menterjemah ancaman siber kepada tindakan yang jelas.

Clifford menyebut sesuatu yang menarik: walaupun berita tentang kebocoran data, ransomware, dan gangguan besar keluar hampir setiap minggu, telefon broker tak semestinya “berdering tanpa henti”. Ada yang ambil tindakan bila berlaku kes dekat-dekat (“kedai sebelah kena hack”), tapi tiada “oh, wow moment” yang mencetuskan gelombang pembelian.

1) Risiko siber nampak abstrak—sampai duit lesap

Ramai pemilik bisnes boleh bayangkan risiko kebakaran atau banjir. Mereka nampak bangunan, stok, mesin. Risiko siber pula “tak nampak”—sehingga:

• akaun bank dipindahkan tanpa kebenaran,
• POS tak boleh guna,
• WhatsApp pelanggan menerima mesej scam “daripada syarikat”,
• sistem tempahan ‘down’ hujung minggu.

Bila risiko tak nampak, ia mudah diletakkan dalam kategori “nanti dulu”.

2) Dilema bajet: pencegahan vs insurans

Clifford menggambarkan dilema klasik: kalau ada “$100” untuk siber, nak bahagi macam mana antara pencegahan dan insurans?

Masalahnya, ramai SME membuat keputusan ini tanpa data. Akhirnya jadi salah satu ekstrem:

• 100% pencegahan, tapi tiada pelan kewangan bila insiden tetap berlaku; atau
• 100% insurans, tapi kawalan asas longgar lalu premium naik, tuntutan sukar, atau perlindungan tak sepadan.

Pendekatan yang waras ialah gabungan—dan gabungan itu perlukan ukuran risiko yang lebih terang.

3) Polisi siber memang “berat” untuk difahami

Berbanding polisi kebakaran yang lebih mudah (limit, deductible, premium), polisi siber ada banyak komponen: pemulihan data, gangguan perniagaan, respons insiden, liabiliti pihak ketiga, pengurusan krisis, forensik, pemerasan siber, dan syarat kawalan keselamatan.

Kalau penerangan ambil masa lama dan penuh istilah teknikal, pemilik SME akan tutup fail. Bukan sebab mereka tak peduli—sebab mereka sibuk memastikan bisnes hidup.

Jurang pendidikan: masalah sebenar yang menahan pasaran

Jawapan paling ringkas: SME perlukan “cerita risiko” yang lebih dekat dengan operasi harian, bukan senarai ancaman yang menakutkan.

Clifford buat analogi yang kena tepat: hampir tiada orang kata “saya tak mahu insurans bangunan”. Tapi ramai kata “saya tak mahu insurans siber”. Ini bukan sekadar sikap degil—ini tanda komunikasi gagal.

Apa yang biasanya tak dijelaskan dengan cukup jelas

Bila saya bincang dengan pemilik SME, 4 perkara ini sering kabur:

1. Apa senario serangan paling realistik untuk industri mereka (bukan yang paling dramatik).
2. Berapa kos downtime setiap jam/hari untuk bisnes mereka.
3. Apakah aset data paling kritikal (pelanggan, pembekal, akaun kewangan, IP).
4. Apa yang insurans akan buat pada hari insiden (siapa dipanggil, apa proses, berapa cepat).

Bila perkara ini jelas, insurans siber berhenti jadi “produk” dan mula jadi pelan kesinambungan perniagaan.

Disember: musim risiko yang selalu dipandang ringan

Tarikh hari ini 21/12/2025—musim hujung tahun untuk banyak SME bermaksud jualan, promosi, dan operasi lebih sibuk. Itu juga musim:

• lebih banyak transaksi,
• lebih banyak pekerja sambilan/kontrak,
• lebih banyak akses sistem diberi dengan cepat,
• lebih banyak pautan promosi dan e-mel.

Penjenayah siber memang suka keadaan begini. Bukan kerana teknologi kita lemah semata-mata, tapi kerana manusia letih dan tergesa-gesa.

Di mana AI benar-benar membantu: dari kabur kepada terukur

Jawapan terus: AI membantu SME dan insurer mengukur risiko siber dengan lebih tepat dan pantas, lalu menjadikan keputusan insurans lebih mudah dan premium lebih adil.

Dalam pengurusan risiko tradisional, banyak perkara bergantung pada borang soal selidik, kenyataan umum, dan penilaian manual. Untuk SME yang bergerak pantas, proses ini terasa melecehkan—dan untuk insurer, datanya tidak cukup granular.

1) AI untuk pemetaan risiko (risk profiling) yang cepat

AI boleh menggabungkan pelbagai petunjuk untuk membina profil risiko siber yang lebih realistik, contohnya:

• corak transaksi dan volum (untuk mengesan risiko penipuan pembayaran),
• struktur akses pengguna (siapa ada akses apa),
• log keselamatan asas (kekerapan percubaan log masuk gagal),
• amalan sandaran (backup) dan pemulihan.

Hasil yang kita mahu bukan “skor cantik”, tapi senarai risiko paling besar + tindakan paling murah yang mengurangkan risiko paling banyak.

“AI yang berguna bukan yang paling canggih. AI yang berguna ialah yang buat pemilik SME nampak jelas apa yang perlu dibuat minggu ini.”

2) AI dalam underwriting insurans siber untuk SME

Untuk menutup jurang underinsured, underwriting perlu jadi lebih mesra SME:

• lebih pantas,
• lebih telus,
• lebih konsisten.

AI membantu insurer menilai pendedahan dengan lebih tepat, contohnya membezakan SME yang:

• ada MFA untuk akaun e-mel vs yang tiada,
• ada latihan phishing berkala vs yang tiada,
• ada segmentasi rangkaian vs semua berkongsi satu akses.

Ini penting kerana premium sepatutnya mencerminkan disiplin keselamatan, bukan sekadar saiz syarikat.

3) AI untuk analitik ramalan (predictive analytics)

Clifford kata pasaran “flux” dan sukar dijangka 6 bulan ke depan. Betul—tapi AI boleh membantu dalam dua cara praktikal:

1. Ramalan corak serangan berdasarkan trend sektor (contoh: runcit, F&B, klinik, logistik).
2. Amaran awal bila tingkah laku sistem berubah (contoh: log masuk luar biasa, pemindahan data besar).

Bagi SME, nilai terbesar analitik ramalan ialah masa: beberapa jam awal boleh menentukan sama ada insiden jadi gangguan kecil atau bencana besar.

Rangka kerja praktikal: 70/20/10 untuk SME

Jawapan terus: SME perlukan kerangka mudah untuk seimbangkan pencegahan, kesiapsiagaan, dan insurans.

Saya gunakan pendekatan ini kerana ia senang diingati dan mudah dibincang dengan broker/insurer:

70%: Pencegahan yang memberi pulangan paling cepat

Fokus pada kawalan yang paling kerap mencegah insiden:

• MFA untuk e-mel, akaun bank, sistem kewangan
• polisi kata laluan + pengurus kata laluan
• tampalan (patching) berkala untuk OS dan aplikasi
• sandaran 3-2-1 (3 salinan, 2 media, 1 luar talian/terasing)
• pengasingan akses: staf kewangan tak perlu akses admin

20%: Kesiapsiagaan (incident readiness)

Ini yang ramai skip, padahal impaknya besar:

• pelan respons insiden satu muka surat (siapa buat apa)
• senarai vendor: IT, forensik, legal, PR
• latihan ringkas 30 minit setiap suku tahun (phishing + prosedur)
• simulasi pemulihan sandaran (bukan sekadar “backup ada”)

10%: Insurans siber yang tepat sasaran

Insurans bukan pengganti kawalan keselamatan. Insurans ialah jaring keselamatan kewangan dan operasi.

Bila berbincang polisi, minta broker jelaskan secara ringkas:

• perlindungan gangguan perniagaan (berapa hari, apa syarat)
• had untuk pemulihan data dan forensik
• pemerasan siber/ransomware
• liabiliti pihak ketiga (pelanggan/partner)
• keperluan kawalan minimum (contoh MFA) supaya tuntutan tidak bermasalah

“People also ask”: soalan yang SME patut tanya sebelum beli

Jawapan terus: tanya soalan yang mengikat polisi kepada realiti operasi.

1. Jika e-mel syarikat diambil alih, adakah polisi tanggung kos forensik dan pemulihan akaun?
2. Jika POS/ERP down 3 hari, bagaimana kiraan tuntutan gangguan perniagaan?
3. Adakah polisi termasuk khidmat respon insiden 24/7, atau saya cari vendor sendiri?
4. Apakah syarat keselamatan minimum yang wajib dipatuhi (MFA, patching, backup)?
5. Adakah perlindungan meliputi social engineering/fraud pemindahan wang, atau ini rider berasingan?

Soalan-soalan ini memaksa perbualan jadi konkret—dan itu yang SME perlukan.

Apa yang patut berubah pada 2026: mesej yang lebih mudah, data yang lebih kuat

Jawapan terus: industri perlu jadikan insurans siber mudah diterangkan dalam beberapa minit, dan AI membantu memendekkan jurang itu.

Clifford menyebut keperluan “cara baru menyampaikan mesej”. Saya setuju. SME tidak perlukan ceramah 45 minit tentang ancaman global. Mereka perlukan:

• gambaran risiko ikut industri,
• kos downtime yang dikira dari angka jualan sebenar,
• pelan kawalan yang mampu milik,
• polisi yang jelas apa berlaku pada hari insiden.

AI dalam insurans dan pengurusan risiko boleh jadi “penterjemah” antara dunia teknikal dan keputusan bisnes. Bila risiko boleh diukur, ia boleh diurus. Bila ia boleh diurus, insurans siber berhenti jadi pilihan dan mula jadi sebahagian strategi kelangsungan.

Jika anda pemilik SME, atau anda mengurus risiko untuk beberapa cawangan, langkah seterusnya mudah: audit ringkas kawalan siber, bina profil risiko berasaskan data, kemudian padankan dengan polisi insurans siber yang tepat.

Soalan terakhir yang patut bermain di kepala: bila insiden berlaku—bukan jika, tapi bila—adakah anda mahu belajar semuanya pada hari paling sibuk dalam sejarah bisnes anda?