Kepercayaan Terhadap Insurtech: Peranan AI yang Nyata

Pada 12/2025, kebanyakan orang dah biasa buat urusan kewangan di telefon—bayar bil, pindah duit, beli tiket. Tapi bila sampai bab insurans, tahap percaya masih “berhati-hati”. Itu sebabnya tajuk seperti “Survey: Insurtech and Trust” sebenarnya penting. Ia bukan sekadar ajakan isi borang 5 minit; ia petunjuk bahawa industri sedang mengukur satu perkara yang paling susah dibina: kepercayaan.

Saya melihat isu kepercayaan dalam insurtech ni bukan soal aplikasi cantik atau proses laju semata-mata. Dalam insurans, orang nak tahu dua perkara: harga yang adil masa beli polisi, dan tuntutan yang tidak menyusahkan masa musibah berlaku. Di sinilah AI boleh jadi “senyap-senyap membantu”—bukan sebagai gimik, tetapi sebagai enjin yang menaikkan ketelusan, konsistensi, dan ketepatan.

Artikel ringkas RSS itu mengajak kita menilai: sejauh mana kita percaya insurtech sekarang? Mari kita guna soalan itu sebagai titik mula untuk faham apa yang buat orang percaya (atau ragu), bagaimana AI dalam underwriting dan pengurusan tuntutan boleh menguatkan keyakinan, dan apa yang organisasi patut buat jika sasaran mereka ialah leads yang berkualiti—bukan sekadar muat turun aplikasi.

Mengapa “trust” jadi isu paling besar dalam insurtech

Jawapan paling terus: Insurans ialah janji masa depan, jadi pelanggan menilai bukan hanya pengalaman hari ini, tetapi kebarangkalian mereka akan “dibantu” bila diperlukan.

Bila seseorang beli polisi, mereka membeli keyakinan—bahawa bila berlaku kemalangan, banjir, kebakaran, atau penyakit, proses tuntutan berjalan dengan adil. Masalahnya, janji itu diuji pada saat emosi pelanggan paling tinggi. Jika proses nampak kabur, pelanggan cepat rasa “dipermain”.

Ada beberapa punca kepercayaan terhadap insurtech sering rapuh:

• Kurang ketelusan keputusan: Kenapa premium saya naik? Kenapa tuntutan saya perlu siasatan tambahan?
• Kebimbangan data peribadi: Aplikasi minta akses lokasi, gambar, dokumen—orang jadi skeptikal.
• Pengalaman tuntutan tak konsisten: Hari ini lulus cepat, esok lambat. Orang nampak macam “ikut nasib”.
• Persepsi AI sebagai “kotak hitam”: AI membuat keputusan, tetapi pelanggan tak faham logiknya.

“Dalam insurans, pengalaman tuntutan ialah ‘moment of truth’. Satu pengalaman buruk boleh membatalkan semua pemasaran yang cantik.”

Inilah konteks yang menjadikan survey tentang insurtech dan trust sangat relevan. Survey bukan hiasan—ia kompas.

Apa yang AI boleh buat untuk bina kepercayaan (bukan sekadar automasi)

Jawapan ringkas: AI membina kepercayaan bila ia meningkatkan ketepatan dan menjadikan keputusan boleh diterangkan. Laju sahaja tak cukup.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, kita selalu kembali pada tema yang sama: AI bukan menggantikan manusia sepenuhnya, tetapi membantu organisasi buat keputusan yang lebih konsisten. Kepercayaan muncul bila pelanggan nampak sistem itu:

1. Adil (konsisten merentas pelanggan)
2. Boleh dijelaskan (ada sebab yang jelas)
3. Boleh diaudit (ada rekod dan semakan)
4. Berempati (proses tak menghukum mangsa)

AI dalam underwriting: premium lebih tepat, kurang “pukul rata”

Underwriting tradisional banyak bergantung pada segmen besar—umur, lokasi, pekerjaan, sejarah tuntutan. Itu berguna, tapi kadang-kadang terlalu umum.

AI (terutama model ramalan) boleh menilai risiko dengan lebih granular—contohnya menggabungkan corak penggunaan, sejarah penyelenggaraan aset, atau profil risiko yang lebih halus. Kesan langsung kepada trust:

• Harga dirasai lebih adil: pelanggan yang berisiko rendah tak “subsidi” risiko tinggi secara berlebihan.
• Kurang kejutan: bila perubahan premium disertakan penjelasan faktor utama.

Yang penting: organisasi kena elak gaya “AI kata begitu”. Pelanggan perlukan reason codes yang mudah faham, contohnya:

• “Premium meningkat kerana kekerapan tuntutan dalam 24 bulan terakhir.”
• “Liputan diubah kerana rekod penyelenggaraan aset tidak konsisten.”

Bila alasan jelas, pelanggan boleh bertindak—dan itu membina kepercayaan.

AI dalam pengurusan tuntutan: cepat, tetapi jangan menekan pelanggan

Pengurusan tuntutan ialah tempat insurtech menang atau kalah. AI boleh membantu dalam:

• Pengelasan tuntutan (mudah/sederhana/kompleks)
• Pengesanan dokumen tak lengkap (semak automatik)
• Anggaran kerugian (contoh: analisis imej kerosakan kenderaan)
• Triage kes untuk bagi keutamaan kepada kes yang kritikal

Namun ada garis halus: automasi yang terlalu agresif boleh nampak “tak berperikemanusiaan”. Cara yang lebih baik:

• Guna AI untuk mempercepat kerja belakang tabir
• Beri pelanggan status yang jelas (contoh: “Semakan dokumen: siap 70%”)
• Sediakan saluran eskalasi manusia yang mudah (bukan sorok nombor hotline)

Kepercayaan naik bila pelanggan rasa proses itu predictable dan telus.

AI dalam pengesanan penipuan: lindungi dana bersama tanpa menzalimi yang jujur

Penipuan insurans memang wujud, dan ia menaikkan kos untuk semua orang. AI boleh mengesan anomali—corak tuntutan yang luar biasa, rangkaian pihak yang berulang, atau dokumen yang disyaki diubah.

Tapi di sinilah banyak insurtech tersilap langkah: bila model terlalu sensitif, pelanggan jujur pun terkena.

Amalan yang saya anggap paling selamat untuk trust:

• Pisahkan “flag” dan “reject”: AI hanya menanda untuk semakan, bukan terus menolak.
• Gunakan semakan berlapis: kes berisiko tinggi disemak manusia.
• Terangkan sebab siasatan dalam bahasa mudah: “Ada percanggahan pada tarikh kejadian dan rekod laporan.”

Kepercayaan bukan bermaksud tiada kawalan. Kepercayaan bermaksud kawalan dibuat dengan adil.

Ketelusan: satu-satunya cara untuk buat AI “boleh dipercayai”

Jawapan terus: Jika pelanggan tak faham bagaimana keputusan dibuat, mereka akan menganggap ia berat sebelah.

Ketelusan dalam insurtech tak semestinya dedahkan formula rahsia. Ia lebih kepada:

• Apa data digunakan (kategori data, bukan perincian sensitif)
• Untuk apa data digunakan (underwriting, tuntutan, antifraud)
• Bagaimana pelanggan boleh membetulkan data (mekanisme pembetulan)
• Bagaimana pelanggan boleh mencabar keputusan (appeal yang jelas)

“Explainable AI” dalam bahasa pelanggan, bukan bahasa data saintis

Banyak syarikat menulis penjelasan AI macam dokumen teknikal. Itu tak membantu.

Contoh penjelasan yang bagus (ringkas, boleh diambil tindakan):

• “Tuntutan anda memerlukan semakan tambahan kerana dokumen sokongan belum lengkap.”
• “Kami perlukan pengesahan lokasi kejadian kerana maklumat pada borang berbeza dengan laporan yang diterima.”

Contoh penjelasan yang merosakkan trust:

• “Model berasaskan pembelajaran mesin mendapati skor risiko tinggi.”

Orang tak marah sebab AI digunakan. Orang marah bila AI digunakan tanpa penerangan.

Audit, pematuhan, dan tadbir urus data: trust tak boleh “diiklankan”

Kepercayaan yang berkekalan datang daripada disiplin operasi:

• Log keputusan dan versi model (contoh: model_v3.2)
• Polisi akses data yang ketat
• Ujian bias secara berkala (contoh: semakan kadar kelulusan tuntutan mengikut segmen)
• Pelan tindak balas insiden data

Jika objektif kempen anda ialah LEADS, elemen tadbir urus ini boleh ditukar menjadi mesej yang mudah: “Kami boleh terangkan sebab keputusan, dan anda boleh buat semakan.” Itu menjual tanpa menjual.

Cara gunakan survey trust untuk jana leads yang berkualiti

Jawapan ringkas: Survey ialah alat diagnosis dan segmentasi—kalau soalan dan susulan dibuat betul.

Survey “Insurtech and Trust” yang ringkas boleh jadi pintu masuk yang bagus, tetapi jangan berhenti setakat skor. Guna survey untuk kenal pasti apa yang menghalang conversion.

Soalan survey yang betul-betul memberi nilai

Jika saya mereka bentuk survey 5 minit, saya fokus pada soalan yang boleh memandu tindakan:

1. Di fasa mana anda paling kurang percaya? (beli polisi / naik taraf / tuntutan / pembaharuan)
2. Apa kebimbangan terbesar? (data peribadi / penolakan tuntutan / kenaikan premium)
3. Apa yang buat anda rasa yakin? (penjelasan keputusan / masa proses / akses manusia)
4. Pengalaman terakhir anda dengan tuntutan (mudah/sukar + sebab)
5. Tahap kesediaan berkongsi data tambahan jika ada manfaat (contoh diskaun, proses lebih cepat)

Ini bukan sekadar metrik. Ini peta halangan.

“Follow-up” yang meningkatkan trust, bukan memaksa jualan

Bila seseorang selesai survey, susulan terbaik ialah memberi sesuatu yang mereka boleh guna:

• Ringkasan profil kepercayaan: “Anda lebih risau tentang data berbanding premium.”
• Cadangan langkah: “Ini 3 cara semak polisi anda supaya tuntutan nanti lancar.”
• Opsyen temujanji 15 minit (bukan panggilan jualan agresif)

Untuk leads B2B (pengendali insurans/TPA/broker), tawarkan:

• Semakan ringkas proses tuntutan semasa
• Demo aliran kerja AI untuk triage tuntutan
• Penanda aras “masa kitaran tuntutan” (contoh: sasaran dalaman 7–14 hari bagi kes standard, bergantung kompleksiti)

Kepercayaan terbina bila susulan itu membantu, bukan menekan.

Soalan lazim yang orang fikir bila dengar AI dalam insurans

Jawapan ringkas: kebimbangan orang biasanya praktikal—data, adil, dan boleh rayu.

Adakah AI akan menolak tuntutan saya secara automatik?

Amalan yang baik ialah AI menanda dan mengutamakan, bukan terus menolak. Penolakan patut ada semakan manusia dan alasan bertulis yang jelas.

Adakah premium saya akan naik sebab AI “tahu banyak” tentang saya?

AI boleh menyebabkan premium lebih tepat—kadang naik, kadang turun. Kunci trust ialah faktor premium diterangkan dan pelanggan diberi cara untuk memperbaiki profil risiko (contoh: langkah pencegahan, bukti penyelenggaraan).

Bagaimana data saya dilindungi?

Jawapan yang meyakinkan perlu spesifik: had akses, tempoh simpanan data, tujuan penggunaan, dan proses pembetulan. Kenyataan umum “kami ambil serius privasi” biasanya tak cukup.

Ke mana hala tuju insurtech pada 2026: trust akan jadi produk utama

Menjelang 2026, banyak produk insurtech akan nampak serupa dari luar—aplikasi, chatbot, tuntutan digital. Bezanya ialah siapa yang boleh membuktikan keputusan mereka adil dan boleh diterangkan.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya berpegang pada satu pendirian: AI yang baik bukan AI yang paling kompleks, tetapi AI yang paling boleh dipertanggungjawabkan. Bila insurtech boleh tunjuk ketelusan underwriting, aliran tuntutan yang konsisten, dan antifraud yang tidak menindas pelanggan jujur—kepercayaan naik secara semula jadi.

Kalau anda terlibat dalam operasi insurans atau anda pelanggan yang sedang menilai insurtech, ambil masa 5 minit untuk jawab survey kepercayaan itu dan semak diri: Bahagian mana yang anda perlukan lebih kepastian—harga, data, atau tuntutan? Jawapan itu biasanya menunjukkan apa yang patut diperbaiki seterusnya.