Platform AI Insurans: RQB vs Portal Carrier & Surefyre

Kebanyakan operasi insurans komersial tak “lambat” sebab underwriter lambat semata-mata. Yang buat kerja jadi berat ialah ulang-ulang masukkan data: satu borang, tiga portal carrier, kemudian salin lagi ke spreadsheet, lepas tu ke sistem pengurusan agensi (AMS). Pada hujung hari, pasukan CSR/UA bukan kalah pada risiko—mereka kalah pada rework.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, saya suka bercakap tentang AI yang benar-benar terasa di lantai operasi: bukan AI yang cantik di slaid, tapi AI yang memendekkan masa quote, mengurangkan ralat, dan menjadikan data risiko lebih konsisten. Perbandingan antara RQB (Rate-Quote-Bind), alat seperti Surefyre, ClarionDoor, dan portal carrier ialah contoh mudah untuk nampak beza: platform bersepadu dengan AI vs alat/portal yang berasingan.

Disember 2025 juga musim yang “sibuk senyap” untuk banyak organisasi—bukan semua orang cuti, tapi ramai cuba kemas proses sebelum KPI 2026 bermula. Kalau pasukan anda tengah rancang automasi underwriting, ini masa sesuai untuk audit: Berapa kali data yang sama ditaip semula untuk satu submission?

Masalah sebenar: bukan quote, tapi aliran kerja yang pecah

Jawapan ringkas: Banyak organisasi masih menggunakan gabungan portal dan alat yang tidak bersambung, jadi masa habis pada pemindahan data dan koordinasi—bukan pada penilaian risiko.

Dalam insurans komersial (contoh BOP, GL, Property, Auto Komersial), proses end-to-end biasanya melibatkan:

• Intake submission (emel, PDF, borang)
• Semakan dokumen (lampiran, loss runs, gambar, penyata kewangan)
• Penentuan appetite dan kelayakan carrier
• Rating/quoting
• Rundingan & rujukan underwriting
• Bind
• Kerja selepas bind (COI, endorsement, audit, invois, kemas kini AMS)

Kalau setiap langkah dilakukan dalam sistem berlainan, organisasi akan nampak simptom yang sama:

1. Kitaran quote panjang (jam ke hari)
2. Ralat input (alamat, kelas perniagaan, had, deductible)
3. Jejak audit lemah (siapa buat apa, bila, kenapa)
4. Data risiko tak konsisten (susah untuk analitik dan pembaharuan)

Di sinilah AI sebenarnya memberi nilai: AI bukan sekadar “menjawab soalan”, tetapi menstrukturkan input yang bersepah dan menggerakkan workflow berdasarkan peraturan.

Perbandingan fungsi: RQB vs Surefyre vs ClarionDoor vs portal carrier

Jawapan terus: Portal carrier bagus untuk akses terus 1:1, tetapi lemah untuk multi-carrier. Surefyre dan ClarionDoor membantu intake/konfigurasi, namun biasanya belum cukup kuat untuk “quote-to-bind-to-ops” secara menyeluruh. RQB memposisikan diri sebagai platform yang menyatukan quoting, bind dan automasi selepas bind.

Mari kita terjemahkan perbandingan ini kepada bahasa operasi:

Portal carrier: cepat untuk satu carrier, perlahan untuk skala

Portal carrier sesuai jika:

• Anda hanya fokus beberapa carrier
• Produk standard, risiko ringkas
• Pasukan kecil dan volume rendah

Tapi bila anda perlu banding 3–5 carrier, portal jadi beban:

• Log masuk berulang, UI berbeza
• Tiada logik multi-carrier (anda ulang proses dari kosong)
• Sukar buat governance peraturan dalaman (contoh: bila perlu rujuk UW)

Dalam konteks AI, portal biasanya tak memberi satu “otak” pusat untuk:

• kenal pasti kelas perniagaan daripada dokumen
• semak kelengkapan dokumen
• cadangkan carrier berdasarkan appetite

Surefyre: kuat pada intake/workflow, lemah pada quoting automatik

Surefyre sering digunakan untuk:

• intake submission
• aliran kerja (task, routing)

Had biasa yang organisasi rasa:

• quoting masih banyak manual (terutamanya jika carrier tak disambung)
• multi-carrier bukan fokus utama

AI boleh membantu intake, tetapi kalau quoting/bind tetap berlaku di tempat lain, anda masih akan menanggung kos handoff.

ClarionDoor: konfigurasi quote yang carrier-led

ClarionDoor sering dilihat sebagai:

• enjin konfigurasi quote yang dipacu carrier

Cabaran untuk MGA/program administrator:

• bukan “MGA-centric” dari segi operasi harian
• bind workflow dan kerja selepas bind tidak semestinya lengkap

AI memberi nilai bila platform boleh memicu tindakan selepas bind (COI, endorsement, invois, kemas kini AMS). Kalau tidak, AI hanya cantik di bahagian hadapan.

RQB (Rate-Quote-Bind): fokus pada skala MGA + automasi selepas bind

Daripada kandungan RSS, RQB menekankan:

• multi-carrier quote engine
• API untuk quoting & bind
• AI OCR untuk intake dokumen
• automasi post-bind (contoh: kemas kini AMS, COI)

Ini penting kerana pada skala sebenar, nilai terbesar datang daripada mengurangkan 2 benda:

1. double-entry
2. kerja selepas bind yang biasanya memakan masa dan mudah tersilap

Satu ayat yang saya pegang: “Automasi yang tak menyentuh post-bind hanyalah separuh jalan.”

Apa maksud “AI” dalam platform quoting—secara praktikal

Jawapan terus: Dalam konteks platform seperti RQB, AI biasanya muncul sebagai OCR, klasifikasi dokumen, pengekstrakan data, routing automatik, dan cadangan peraturan underwriting—bukan semata-mata chatbot.

Berikut bentuk AI yang paling berguna untuk underwriting & pengurusan risiko:

1) AI OCR + pengekstrakan data (dokumen → data berstruktur)

Masalah utama submission komersial ialah input datang dalam:

• PDF borang permohonan
• emel panjang dengan lampiran
• loss runs
• gambar premis

AI OCR yang baik boleh:

• mengesan jenis dokumen (contoh: “loss runs” vs “ACORD”)
• mengekstrak medan utama (alamat risiko, pendapatan, payroll, klasifikasi)
• menandakan “missing items” (contoh: tiada jadual aset untuk Property)

Kesan kepada pengurusan risiko: data lebih konsisten → analitik portfolio lebih tepat.

2) Routing pintar (submission → pasukan yang betul)

Dengan peraturan + AI klasifikasi, anda boleh auto-route:

• LOB tertentu kepada unit khusus
• risiko “high hazard” untuk semakan senior
• risiko yang hampir pasti ditolak untuk “decline cepat” (kurang buang masa)

Routing yang konsisten juga mengurangkan risiko E&O kerana keputusan lebih boleh diaudit.

3) Cadangan carrier berdasarkan appetite (data → keputusan pasaran)

Ini bukan magik. Ia perlukan:

• appetite rules yang dikemas kini
• mapping kelas perniagaan dan geografi
• pengecualian dan flags underwriting

Bila ia berjalan, pasukan tak lagi “cuba nasib” hantar ke carrier yang tak akan terima.

4) Automasi selepas bind (bind → operasi berjalan sendiri)

Di sinilah ROI biasanya paling ketara:

• AMS dikemas kini automatik
• COI dijana/ditugaskan
• endorsement task dicipta
• audit/renewal tickler diwujudkan

AI + workflow rules menjadikan operasi predictable—sesuai untuk skala.

Contoh kes: BOP multi-carrier dari emel ke bind (tanpa spreadsheet)

Jawapan terus: Untuk submission BOP yang minta 3 pasaran, platform bersepadu boleh menyingkat langkah manual daripada berulang kali entry kepada satu aliran kerja yang terkawal.

Bayangkan senario realistik untuk pasaran Malaysia/SEA: sebuah SME (kedai runcit premium + stor kecil) mahu BOP dengan perlindungan liabiliti dan harta.

Aliran “tradisional” (portal/Surefyre/alat berasingan)

Biasanya berlaku begini:

1. CSR terima emel, muat turun lampiran
2. Semak dokumen satu per satu (manual)
3. Masukkan data ke portal Carrier A
4. Ulang untuk Carrier B dan C
5. Jejak status guna spreadsheet/nota emel
6. Bila bind: masuk semula ke AMS dan buat task COI

Kos tersembunyi:

• 3 kali entry untuk medan yang sama
• risiko ralat meningkat bila penat/tergesa
• data submission berpecah → sukar buat audit dan analitik

Aliran “bersepadu” (gaya RQB)

Aliran yang lebih kemas:

1. Emel dibaca sistem, submission ditag sebagai BOP
2. OCR klasifikasikan dokumen + semak kelengkapan
3. Sistem padankan appetite → cadang 3 carrier yang layak
4. Quote ditarik melalui integrasi (atau dihantar dari skrin sama)
5. Bila dipilih dan bind: AMS dikemas kini, task COI/endorsement dijana

Apa yang berubah dari sudut AI & risiko?

• Data risiko lebih standard (penting untuk pembaharuan dan portfolio)
• Kurang “human variance” dalam input
• Audit trail lebih jelas (peraturan yang memicu tindakan)

Cara memilih platform: 7 soalan yang patut ditanya sebelum beli

Jawapan terus: Pilih berdasarkan aliran kerja end-to-end, integrasi AMS, liputan carrier, dan keupayaan automasi post-bind—bukan demo quoting semata-mata.

Saya cadangkan anda tanya vendor (dan tanya pasukan anda sendiri) soalan ini:

1. Berapa kali data diisi semula dari intake hingga bind? (sasaran: sekali)
2. Adakah platform menyokong multi-carrier quoting dalam satu aliran?
3. Apakah tahap integrasi API untuk quote dan bind? (bukan sekadar upload PDF)
4. Bagaimana AI OCR mengendalikan dokumen yang “kotor” (scan blur, format berbeza)?
5. Boleh tak anda bina underwriting rules (flags, referral triggers) tanpa kerja kod besar?
6. Apa berlaku selepas bind: AMS update, COI, endorsement, audit, invois—automatik atau manual?
7. Bagaimana platform mengurus governance & keselamatan data (role-based access, log aktiviti, retention)?

Kalau jawapan untuk #6 masih “boleh buat, tapi manual”, bersedialah: pasukan anda akan tetap bergantung pada heroics dan spreadsheet.

Pelan tindakan 30 hari: pilot yang realistik untuk pasukan underwriting

Jawapan terus: Pilot yang baik fokus pada satu LOB, satu pasukan kecil, dan metrik yang jelas—bukan cuba automasikan semuanya serentak.

Ini cadangan pelan 30 hari yang saya pernah lihat berjaya:

Minggu 1: Audit proses & data

• Pilih 1 produk volume tinggi (contoh: BOP atau GL)
• Kira metrik asas:
  • masa dari submission → first quote
  • bilangan ralat input yang ditemui semasa semakan
  • bilangan touchpoint sistem (portal/AMS/spreadsheet)

Minggu 2: Konfigurasi rules & template dokumen

• Tetapkan appetite rules (minimum viable)
• Senarai dokumen wajib dan “nice-to-have”
• Definisikan referral triggers (contoh: lokasi risiko tertentu, had tinggi)

Minggu 3: Integrasi minimum + latihan

• Sambungkan ke AMS (kalau ada)
• Latih 5–10 pengguna (CSR/UA)
• Buat SOP ringkas: apa yang perlu dibuat bila AI tersilap extract

Minggu 4: Uji volume sebenar & ukur ROI

• Jalankan 50–100 submission (atau ikut volume anda)
• Bandingkan metrik:
  • masa quote turun berapa minit/jam
  • ralat berkurang berapa kes
  • berapa banyak task post-bind yang auto-tercipta

Pilot bukan untuk membuktikan “AI sentiasa betul”. Pilot untuk membuktikan operasi jadi lebih terkawal.

Penutup: AI dalam insurans menang bila proses berhenti berpecah

Platform seperti RQB, Surefyre, ClarionDoor, dan portal carrier semua ada tempat masing-masing. Tapi bila organisasi mahu skala—lebih banyak submission, lebih banyak carrier, lebih banyak peraturan—alat yang berasingan akan mula “makan masa” dan menambah risiko ralat.

Dalam kerangka AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko, pendirian saya jelas: nilai AI paling cepat datang daripada intake dokumen + peraturan underwriting + automasi selepas bind. Itu yang mengurangkan beban operasi, memperkemas audit, dan menjadikan data risiko lebih boleh dipercayai untuk analitik.

Kalau anda sedang mempertimbangkan platform quoting bersepadu, langkah seterusnya mudah: pilih satu LOB, buat pilot 30 hari, dan ukur metrik yang betul. Bila proses sudah kemas, barulah AI betul-betul “nampak” kesannya—bukan pada demo, tapi pada prestasi harian pasukan.

Apa satu titik dalam aliran kerja anda yang paling banyak memakan masa sekarang: intake dokumen, multi-portal quoting, atau post-bind?