Integrasi RQB + Expert Insured: Underwriting Lebih Pantas

Kebanyakan agensi insurans masih “berlari” atas tiga lorong berasingan: AMS untuk urus polisi, rating tool untuk sebut harga, dan inbox untuk mengejar dokumen. Bunyi biasa, kan? Masalahnya bukan pada setiap alat itu—masalahnya pada jurang antara alat. Di situlah produktiviti bocor, risiko tersasar, dan pelanggan menunggu lebih lama daripada sepatutnya.

Gabungan RQB + Expert Insured (EI) menarik sebab ia memaksa proses harian jadi satu aliran kerja yang bersambung. Bila quoting, underwriting, dan pengurusan data pelanggan berada dalam ekosistem yang sama, pasukan tak perlu “salin-tampal” maklumat atau meneka versi dokumen yang betul. Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, integrasi macam ini ialah asas kepada automasi berasaskan AI—AI hanya boleh bekerja dengan baik bila data dan proses tak berpecah-pecah.

Yang menarik, ramai orang menyangka cukup dengan AMS yang “kuat” atau rater yang “laju”. Saya tak setuju. Standalone AMS atau standalone rating tool memang membantu, tapi jarang menang melawan integrasi penuh—terutama bila anda kejar kelajuan underwriting, ketepatan risiko, dan pematuhan.

Kenapa alat berasingan buat operasi jadi perlahan (dan berisiko)

Jawapan ringkas: pecahan sistem menghasilkan pecahan kebenaran. Setiap kali data berpindah dari satu sistem ke sistem lain, peluang ralat naik—dan setiap ralat ialah risiko.

Dalam operasi agensi, “ralat kecil” boleh jadi mahal: alamat risiko tersilap, had perlindungan tidak konsisten, atau endorsement tertinggal. Bila pasukan bergantung pada inbox untuk koordinasi, anda sedang mengurus proses kritikal menggunakan alat yang tak dibina untuk pematuhan, audit trail, atau kawalan versi.

Tiga titik bocor yang paling kerap berlaku

1. Kemasukan data berulang (double entry)

   • Maklumat insured diisi dalam AMS, kemudian diulang di rater.
   • Setiap ulang isi = masa + peluang tersalah taip.

2. Dokumen berselerak dan versi bercanggah

   • COI, proposal, loss run, dan lampiran tersimpan di email atau folder berasingan.
   • Bila pelanggan minta semakan, pasukan cari “yang paling baru” secara manual.

3. Kitaran underwriting jadi panjang

   • Underwriter minta dokumen tambahan.
   • Ejen cari dalam inbox.
   • Dokumen dihantar, kemudian perlu dikaitkan semula dengan rekod yang betul.

Satu integrasi yang baik mengurangkan kerja ‘mengurus kerja’. Pasukan boleh fokus pada keputusan risiko, bukan urusan fail.

Apa yang menjadikan RQB + Expert Insured lebih kuat daripada AMS/rater berdiri sendiri

Jawapan terus: RQB menguatkan quoting dan rating, EI menyusun pengalaman insured dan data intake—bila digabungkan, ia mencipta aliran hujung ke hujung.

Berdasarkan ringkasan RSS, idea terasnya jelas: AMS boleh urus polisi, rater boleh quote, inbox tak menyelesaikan apa-apa. Integrasi RQB + EI menutup jurang itu dengan menyatukan pengumpulan data, validasi, dokumen, dan proses quoting di satu rangka kerja.

1) Data intake yang kemas: dari “minta dokumen” kepada “kumpul bukti”

Dalam banyak kes, underwriter bukan sekadar perlukan “jawapan”, mereka perlukan bukti: gambar lokasi, senarai aset, rekod tuntutan, polisi sedia ada, SOP keselamatan, atau maklumat operasi.

EI biasanya berperanan sebagai front-end yang memudahkan insured menyerahkan maklumat dengan cara yang tersusun. Bila intake tersusun, quoting tak bergantung pada email berulang-alik.

Kesan praktikal:

• Kurang ping-pong dokumen
• Kurang field kosong
• Kurang salah faham skop perlindungan

2) Workflow yang “memaksa” konsistensi (ini bagus)

Standalone tools cenderung memberi kebebasan—dan kebebasan itu kadang-kadang bermakna proses setiap orang lain. Integrasi yang baik membina workflow standard:

• langkah pengumpulan maklumat
• semakan kelengkapan
• validasi data
• pemadanan ke rating
• keluaran quote dan dokumen

Standardisasi bukan sekadar operasi; ia juga strategi risiko. Bila langkah seragam, audit lebih mudah dan kesilapan berulang lebih senang dikesan.

3) “Single source of truth” untuk insured dan risiko

Bila RQB dan EI berkongsi konteks yang sama, anda mengurangkan isu klasik:

• Nama syarikat dieja berbeza
• Alamat risiko tidak selari
• Kelas perniagaan tersasar
• Tarikh efektif berubah tanpa disedari

Dalam pengurusan risiko, konsistensi data ialah prasyarat kepada analitik yang boleh dipercayai. AI pun sama. Model AI yang diberi data bercanggah akan menghasilkan cadangan yang bercanggah.

Di mana AI masuk: integrasi ialah “landasan”, AI ialah “enjin”

Jawapan terus: AI tak boleh automasikan underwriting jika proses masih bersepah. Integrasi RQB + EI menyelesaikan asas—data terpusat, aliran kerja jelas—baru AI boleh memecut.

Dalam konteks AI dalam insurans, ada beberapa penggunaan yang jadi lebih praktikal bila sistem bersambung:

AI untuk semakan kelengkapan dan kualiti data

AI boleh:

• mengesan field yang janggal (contoh: jualan tahunan terlalu tinggi untuk industri tertentu)
• menandakan percanggahan (alamat operasi vs alamat risiko)
• mencadangkan pembetulan format (contoh: nombor pendaftaran, kod industri)

Ini bukan “magik”. Ini kerja pemeriksaan yang biasanya dibuat manusia—AI cuma mempercepat.

AI untuk pengesanan risiko dan potensi penipuan (fraud signals)

Bila dokumen, gambar, dan data intake berada dalam satu aliran, AI boleh menilai corak seperti:

• dokumen yang diubah suai (metadata/ketidakselarasan kandungan)
• jawapan yang berubah-ubah antara borang dan lampiran
• maklumat yang terlalu umum atau berulang

Untuk agensi, nilai utama ialah flag awal. Bukan menghukum pelanggan, tapi memastikan underwriter fokus pada kes yang perlukan semakan lebih teliti.

AI untuk cadangan underwriting yang lebih konsisten

Dengan data yang lebih bersih, AI boleh membantu:

• cadangkan soalan susulan (contoh: perlukan sprinkler? CCTV? latihan keselamatan?)
• cadangkan limit atau deductible yang lebih sesuai berdasarkan profil
• memadankan coverage yang sering terlepas pandang

Saya suka pendekatan ini kerana ia menjadikan AI “pembantu” yang menambah ketelitian—bukan menggantikan judgment manusia.

Contoh situasi agensi: sebelum vs selepas integrasi

Jawapan terus: anda akan nampak perubahan paling ketara pada masa kitaran quote dan bilangan follow-up.

Senario: Pembaharuan polisi komersial hujung tahun

Tarikh hujung tahun (Disember) biasanya padat—banyak pembaharuan, banyak deadline, banyak pelanggan yang mahu “selesaikan sebelum tutup buku”. Kat Malaysia pun sama: akhir tahun ialah musim sibuk untuk dokumentasi kewangan, audit, dan pembaharuan kontrak.

Sebelum (alat berasingan):

• Ejen minta loss run melalui email
• Pelanggan hantar PDF versi lama
• Pasukan simpan dalam folder, lupa tag kepada rekod betul
• Underwriter minta tambahan maklumat
• Quote lambat, pelanggan mula survey agensi lain

Selepas (RQB + EI bersepadu):

• Pelanggan isi maklumat dan muat naik dokumen dalam proses terpandu
• Sistem semak kelengkapan, minta item yang missing secara automatik
• Data terus mengalir ke quoting/rating tanpa salin semula
• Underwriter dapat pakej lengkap lebih awal

Hasil yang realistik:

• Kurang follow-up manual
• Masa “from request to quote” lebih pendek
• Dokumen tersusun untuk audit dan rujukan

Cara menilai sama ada anda perlukan integrasi seperti ini

Jawapan terus: kalau pasukan anda hidup dalam inbox, anda sudah bayar kos integrasi—cuma anda bayar melalui masa dan ralat.

Berikut checklist yang saya gunakan bila berbincang dengan agensi atau unit underwriting:

Petanda anda sudah “overdue” untuk integrasi

• Quoting memerlukan 3–5 kali salin data yang sama
• Anda kerap mencari “dokumen paling terbaru”
• Underwriter sering minta semula maklumat yang pelanggan dah bagi
• Tiada audit trail jelas untuk perubahan maklumat
• KPI anda terikat pada individu tertentu (bila staf cuti, semuanya sangkut)

Soalan teknikal yang wajar ditanya vendor/penyedia

1. Adakah data intake boleh dipetakan terus ke medan rating?
2. Bagaimana kawalan versi dokumen dan log perubahan disimpan?
3. Boleh tak workflow disesuaikan ikut line of business (komersial, SME, motor, dsb.)?
4. Apa mekanisme validasi data (wajib isi, format, rules)?
5. Bagaimana integrasi menyokong automasi AI pada masa depan?

Anda tak perlukan semua jawapan sempurna. Tapi jika jawapan kabur, integrasi yang dijanjikan mungkin sekadar “export-import”. Itu bukan integrasi sebenar.

Apa yang patut dibuat minggu ini (langkah kecil, impak besar)

Jawapan terus: mulakan dengan pemetaan proses, bukan demo software.

Saya selalu cadangkan tiga langkah praktikal:

1. Audit 20 kes quote terakhir

   • kira berapa kali follow-up dokumen berlaku
   • kenal pasti 5 medan data yang paling kerap salah/kurang

2. Lukis aliran kerja sebenar (bukan SOP atas kertas)

   • dari permintaan quote → dokumen → semakan → quote → bind
   • tandakan titik yang bergantung pada email

3. Tetapkan KPI integrasi yang jelas

   • contoh KPI: kurangkan follow-up dokumen daripada 4 kali ke 2 kali
   • contoh KPI: potong masa kitaran quote 30%

Bila KPI jelas, anda boleh nilai sama ada gabungan RQB + EI (atau mana-mana integrasi) benar-benar menyelesaikan masalah—bukan sekadar nampak cantik semasa demo.

Penutup: Underwriting yang laju bukan tentang “lebih laju menaip”

Integrasi RQB + Expert Insured menonjol kerana ia menukar cara kerja daripada terpecah-pecah kepada satu aliran yang boleh diaudit, boleh diskalakan, dan bersedia untuk automasi AI. Dalam siri AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko, ini ialah bab yang selalu orang terlepas: AI paling berkesan apabila data intake, quoting, dan pengurusan polisi berkongsi struktur yang sama.

Kalau anda sedang merancang sasaran 2026—lebih banyak quote, lebih cepat bind, kurang ralat—jangan mulakan dengan menambah satu lagi alat. Mulakan dengan menyambung yang sudah ada.

Apa satu bahagian proses underwriting anda yang paling kerap “tersangkut” di inbox—dokumen, kelulusan, atau semakan risiko?