Bersedia Musim Taufan 2025: AI Kurangkan Risiko Harta

Kebanyakan syarikat buat silap yang sama bila musim taufan bermula: mereka fokus pada “apa nak buat bila dah kena”, bukan “apa nak buat supaya tak kena teruk”. Padahal untuk musim taufan Atlantik 2025, unjuran awal menyebut sehingga 25 ribut bernama—angka yang bagi banyak perniagaan di kawasan pesisir, bermaksud lebih hari operasi terganggu, lebih potensi kerosakan harta, dan lebih tekanan aliran tunai.

Ini bukan isu “cuaca buruk” semata-mata. Ini isu pengurusan risiko. Dan di sinilah saya nampak nilai paling praktikal untuk siri AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko: AI bukan sekadar buzzword. Kalau digunakan betul, AI boleh membantu perniagaan menilai risiko lebih awal, mengutamakan tindakan mitigasi, dan memendekkan masa pemulihan selepas bencana.

Artikel ini menyusun pendekatan kesiapsiagaan taufan untuk pemilik perniagaan—dengan sudut yang ramai terlepas pandang: bagaimana analitik ramalan dan AI dalam insurans boleh menjadikan pelan kesiapsiagaan anda lebih tepat, bukan sekadar senarai semak umum.

Kenapa musim taufan 2025 “lebih mahal” untuk perniagaan

Jawapan ringkas: lebih banyak ribut bermaksud lebih banyak pendedahan—dan kos bukan hanya pada bangunan.

Dalam pengalaman saya mengaudit pelan risiko organisasi, kerosakan fizikal cuma satu komponen. Yang benar-benar memakan keuntungan biasanya datang daripada:

• Gangguan operasi: kilang/pejabat tutup, penghantaran tertangguh, stok rosak.
• Kegagalan rantaian bekalan: pembekal utama di zon terjejas.
• Kerosakan utiliti: elektrik, internet, air, sistem penyejukan.
• Keselamatan pekerja: isu pengangkutan, perumahan, kesihatan.
• Kerosakan reputasi: pelanggan tak dapat servis dan “lari” ke pesaing.

Taufan mencetuskan “risiko bertindih”

Taufan jarang datang sendirian. Ia datang dengan banjir kilat, lonjakan air laut (storm surge), angin kencang, tanah runtuh, dan kadang-kadang pencemaran air. Risiko bertindih ini yang buat polisi insurans, prosedur operasi, dan pelan pemulihan jadi rumit.

Satu ayat yang patut lekat: Bencana alam jarang menyebabkan satu jenis kerugian—ia mencetuskan rantaian kerugian.

Pelan kesiapsiagaan yang benar-benar berfungsi (bukan sekadar “checklist”)

Jawapannya: bina pelan berasaskan prioriti risiko—mula dengan apa yang paling besar impaknya, paling cepat rosaknya, atau paling lama nak pulih.

Saya cadangkan pecahkan tindakan kepada tiga lapisan: harta, operasi, dan data.

1) Lindungi harta: fokus pada titik gagal paling biasa

Kebanyakan kerosakan besar bermula pada komponen yang nampak remeh:

• Bumbung (kepingan terangkat, kebocoran kecil jadi banjir dalaman)
• Pintu rolling/tingkap (tekanan angin memecahkan seal)
• Saliran (tersumbat → air naik ke premis)
• Peralatan kritikal (server rack, panel elektrik, chiller) di aras rendah

Tindakan yang biasanya beri pulangan tinggi:

1. Audit bumbung & seal: baiki retak dan sambungan; pastikan skru/pengikat mengikut spesifikasi.
2. Naikkan aset kritikal: letak peralatan elektrik/IT di platform atau aras lebih tinggi.
3. Backflow valve & pam: elak air masuk dari saluran.
4. Stok sandbag / flood barrier modular: mudah pasang, simpan di lokasi strategik.

2) Lindungi operasi: siapa buat apa, bila, dan dengan bukti apa

Ramai ada “pelan bencana” tapi tak jelas:

• Siapa buat keputusan tutup operasi?
• Bila mula pindahkan stok?
• Apa ambang risiko (angin, hujan, arahan pihak berkuasa)?
• Bukti apa perlu dikumpul untuk tuntutan insurans?

Buat RACI ringkas (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) dan tetapkan jadual tindakan:

• T-72 jam: semak ramalan, aktifkan pasukan, semak inventori, uji generator.
• T-48 jam: lindungi peralatan, pindahkan dokumen fizikal, semak keselamatan tapak.
• T-24 jam: penutupan terkawal, data backup terakhir, komunikasi pekerja.
• T+24 jam: penilaian kerosakan, dokumentasi foto/video, pemulihan minimum.

3) Lindungi data: “downtime” selalunya bermula dari IT

Banyak perniagaan boleh beroperasi semula cepat kalau sistem mereka stabil. Asasnya:

• Backup 3-2-1 (3 salinan, 2 media berbeza, 1 offsite)
• Pelan failover untuk sistem kritikal (ERP, POS, CRM)
• Senarai vendor IT dan akses kecemasan (siapa ada kata laluan pentadbir?)

Di mana AI betul-betul membantu sebelum taufan melanda

Jawapannya: AI menjadikan penilaian risiko lebih tepat pada tahap lokasi dan aset—bukan sekadar “anda berada di kawasan pesisir, jadi risiko tinggi”.

Dalam konteks AI dalam insurans dan pengurusan risiko, AI biasanya digunakan untuk tiga perkara yang terus relevan dengan kesiapsiagaan taufan:

1) Pemodelan ramalan (predictive modeling) untuk pendedahan risiko

AI boleh menggabungkan data seperti:

• sejarah ribut dan trajektori
• topografi dan ketinggian aras tanah
• risiko banjir setempat
• data satelit/imejan udara (bumbung, struktur, persekitaran)
• ciri bangunan (umur, bahan, reka bentuk)

Hasilnya: skor risiko yang lebih granular—contohnya, dua premis dalam bandar yang sama boleh ada risiko banjir yang sangat berbeza.

Apa yang praktikal untuk perniagaan? Anda boleh gunakan output ini untuk:

• tentukan aset mana perlu dipindah dulu
• tentukan tapak mana perlu stok flood barrier lebih banyak
• tentukan had operasi (bila patut berhenti terima pesanan, bila patut tutup)

2) Pengesanan titik lemah harta melalui imej

Banyak insurtech dan pasukan risiko gunakan AI penglihatan komputer (computer vision) untuk menilai ciri bangunan dari imej:

• keadaan bumbung
• pokok besar berhampiran struktur
• lokasi HVAC/alat di aras rendah
• konfigurasi saliran sekitar

Ini bukan menggantikan pemeriksaan tapak, tapi mempercepat screening awal dan membantu menetapkan keutamaan pembaikan.

3) Underwriting dan pelan perlindungan yang lebih sesuai

Bila syarikat insurans guna AI untuk underwriting, ia boleh menghasilkan:

• cadangan had perlindungan lebih munasabah
• struktur deduktibel yang selari dengan profil risiko
• syarat mitigasi yang spesifik (contoh: keperluan perlindungan bumbung tertentu)

Bagi pemilik perniagaan, ini bermaksud satu perkara: jangan tunggu pembaharuan polisi untuk semak jurang perlindungan. Musim taufan tak peduli tarikh pembaharuan.

AI semasa kejadian dan selepas kejadian: kurangkan masa tuntutan, kurangkan kerugian

Jawapannya: AI mempercepat keputusan kritikal—daripada amaran awal hingga pemprosesan tuntutan—supaya pemulihan lebih pantas.

Semasa kejadian: amaran yang boleh ditindak, bukan notifikasi kosong

Sistem amaran berasaskan AI boleh menapis “noise” dan menukar ramalan kepada tindakan:

• notifikasi khusus lokasi (cawangan A perlu tutup pada 09:00 pagi, 21/12/2025)
• ramalan gangguan utiliti
• cadangan penempatan pasukan pemulihan

Selepas kejadian: dokumentasi kerosakan yang lebih kemas

Tuntutan insurans sering lambat kerana dokumentasi bercelaru. AI boleh membantu:

• mengklasifikasi foto/video kerosakan mengikut aset
• menganggarkan skala kerosakan awal untuk triage
• mengenal pasti item yang perlu bukti tambahan

Praktik yang saya suka: tetapkan satu folder standard (contoh: Taufan_2025_TapakA) dengan struktur seperti:

• 01_Foto_Luar
• 02_Foto_Dalam
• 03_Inventori
• 04_Resit_Pembaikan
• 05_Komunikasi

Benda kecil macam ini boleh memendekkan hari menunggu—kadang-kadang minggu.

Soalan lazim yang patut dijawab sebelum musim memuncak

Jawapannya: jika anda boleh jawab soalan-soalan ini dengan jelas, anda biasanya 80% lebih bersedia berbanding pesaing.

“Apa 3 aset paling kritikal yang kalau rosak, operasi lumpuh?”

Nyatakan aset, lokasi, dan pelan perlindungan. Contoh: panel elektrik utama, server, mesin pembungkusan.

“Berapa lama anda mampu bertahan tanpa operasi penuh?”

Kira had cash buffer dan komitmen pelanggan. Ini menentukan sama ada anda perlu insurans gangguan perniagaan, pelan pemindahan operasi, atau kedua-duanya.

“Siapa pembekal alternatif dan berapa cepat mereka boleh hantar?”

Sediakan senarai vendor kedua dan ketiga—siap dengan terma kredit, MOQ, dan logistik.

“Adakah polisi insurans anda selari dengan risiko sebenar?”

Semak perkara biasa yang sering jadi punca pertikaian:

• had perlindungan banjir berasingan
• definisi storm surge vs flood
• tempoh menunggu untuk gangguan perniagaan
• perlindungan peralatan/mesin

Penutup: kesiapsiagaan taufan yang moden ialah kesiapsiagaan berasaskan data

Musim taufan 2025 yang dijangka aktif memaksa perniagaan berfikir lebih tajam. Pelan terbaik bukan yang paling tebal—tetapi yang paling jelas keputusan siapa buat apa, dan paling cepat menukar ramalan kepada tindakan.

AI dalam pengurusan risiko dan insurans memberi kelebihan yang nyata: penilaian risiko lebih tepat, mitigasi lebih berfokus, dan pemulihan lebih pantas. Jika anda berada di kawasan pesisir atau bergantung pada rantaian bekalan yang melalui zon berisiko, langkah paling bijak ialah mula sekarang—sebelum kos pembaikan, kekurangan tenaga kerja, dan kesesakan vendor melonjak.

Kalau anda boleh memilih satu tindakan minggu ini: bina peta aset kritikal + skor risiko lokasi, kemudian padankan dengan pelan mitigasi dan semakan polisi insurans. Soalan yang patut anda fikirkan malam ini: adakah perniagaan anda masih boleh beroperasi jika tapak utama “gelap” selama 72 jam?