Premium Insurans Rumah 2025 Stabil, Kos Masih Tinggi

Kenaikan premium insurans rumah pada 2025 memang mula reda—tetapi jangan silap baca: kos keseluruhan masih berada pada paras tinggi. Data pasaran menunjukkan premium purata polisi baharu meningkat 8.5% tahun ke tahun pada 2025 (lebih rendah berbanding 18% pada 2024). Itu perkembangan yang menenangkan… sekejap.

Masalah sebenar ialah tahap premium kini sudah rekod dan dianggarkan bersamaan lebih kurang 9% daripada bayaran bulanan gadai janji pemilik rumah. Bila insurans dah jadi komponen besar kos perumahan, ia bukan lagi “perbelanjaan sampingan”—ia boleh menentukan sama ada seseorang layak pinjaman, boleh tutup urusan pembelian rumah, atau terpaksa menangguhkan rancangan.

Dalam siri AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko, saya suka pegang satu prinsip: harga yang adil datang daripada data yang tepat. Dan sekarang, pasaran insurans rumah sedang bergerak ke arah itu—dengan AI, imej satelit, dron, dan pemeriksaan digital yang menolak andaian lama dalam underwriting.

Kenapa premium nampak “stabil”, tapi pemilik rumah tetap terasa

Jawapan ringkas: kadar kenaikan perlahan, tapi titik permulaan sudah terlalu tinggi. Bila premium sudah melonjak beberapa tahun berturut-turut, “kenaikan lebih kecil” masih memberi kesan besar pada bajet isi rumah.

Beberapa faktor yang buat pemilik rumah tetap terasa terhimpit:

1. Kos pembaikan meningkat (bahan binaan, tenaga kerja, rantaian bekalan). Bila kos membaiki bumbung atau membina semula rumah naik, expected loss pun naik.
2. Risiko bencana iklim makin kerap dan sukar dijangka (ribut, kebakaran hutan, banjir). Penanggung insurans bukan sekadar kira “kebarangkalian”, mereka kira “keterukan” bila ia berlaku.
3. Perubahan struktur polisi memindahkan sebahagian beban kepada pengguna—contohnya peningkatan deduktibel.

Deduktibel naik: stabil untuk insurer, pedih untuk pelanggan

Pada 2025, deduktibel purata dilaporkan meningkat 22%. Ini satu trend yang perlu dibaca dengan jelas: premium mungkin tak naik setinggi dulu, tetapi pelanggan membayar lebih apabila tuntutan berlaku.

Untuk pemilik rumah, ini bermaksud dua perkara:

• Anda perlu simpan dana kecemasan yang lebih besar (atau risiko tak mampu baiki kerosakan kecil).
• Polisi yang nampak “murah” mungkin sebenarnya mahal bila diuji.

Bagi pihak pengurusan risiko, deduktibel tinggi juga boleh mengubah tingkah laku tuntutan: pelanggan lebih cenderung menanggung kerosakan kecil sendiri dan hanya buat tuntutan besar. Itu mengubah corak data tuntutan—dan di sinilah AI boleh membantu membaca perubahan ini secara lebih pantas.

Apa yang sedang berubah dalam underwriting: dari andaian kepada data harta sebenar

Jawapan terus: underwriting insurans rumah semakin bergantung pada data peringkat hartanah (property-level), bukan anggaran umum kawasan. Antara faktor yang diberi tumpuan ialah umur bumbung dan keadaan fizikal rumah.

Ini masuk akal. Dua rumah di jalan yang sama boleh mempunyai risiko berbeza:

• Rumah A: bumbung baharu, pendawaian dikemas kini, ada sistem pemantauan kebocoran.
• Rumah B: bumbung lama, longkang rosak, pendawaian usang.

Dulu, kedua-duanya mungkin dapat kadar yang “lebih kurang sama” sebab model terlalu bergantung pada profil kawasan. Sekarang, teknologi membolehkan penanggung insurans membezakan risiko dengan lebih tepat.

AI + imej satelit + dron: bagaimana ia menukar cara harga ditetapkan

Penanggung insurans semakin menggunakan:

• Pemeriksaan dipacu AI (AI-driven inspections)
• Imej satelit untuk menilai keadaan bumbung, struktur, dan faktor persekitaran
• Penilaian dron untuk kawasan sukar diakses atau pemeriksaan cepat selepas bencana

Ini bukan sekadar “automasi”—ini perubahan falsafah underwriting.

Underwriting moden ialah proses menukar keadaan fizikal rumah kepada skor risiko yang boleh diaudit, lalu diterjemah menjadi harga dan syarat polisi.

Dengan pendekatan ini, penanggung insurans beralih daripada “kita anggap rumah ini berisiko begini” kepada “kita nampak rumah ini berisiko begini, berdasarkan bukti.”

Kesan praktikal kepada pasaran:

• Harga lebih konsisten dengan keadaan sebenar (kurang subsidi silang antara rumah berisiko rendah vs tinggi).
• Keputusan underwriting lebih pantas (kelulusan/penolakan, syarat tambahan, atau cadangan mitigasi).
• Potensi program mitigasi risiko yang lebih terarah (contoh: pengukuhan bumbung di zon ribut).

Kesan kepada pinjaman perumahan: bila insurans jadi ‘penentu kelulusan’

Jawapan terus: premium tinggi menaikkan nisbah hutang kepada pendapatan (DTI), dan ini boleh menggagalkan kelayakan pinjaman atau melambatkan penutupan urus niaga.

Dalam realiti pasaran perumahan, pembeli jarang menganggarkan insurans dengan tepat pada awal proses. Mereka fokus pada kadar faedah dan ansuran bank. Tetapi bila sebut harga insurans keluar tinggi pada saat akhir, kos bulanan terus melonjak.

Inilah titik yang ramai terlepas pandang:

• Insurans bukan sekadar perlindungan.
• Insurans ialah komponen affordability.

Apa yang patut dibuat lebih awal (dan AI boleh bantu di sini)

Bagi peminjam dan pemberi pinjaman, strategi terbaik ialah dapatkan kejelasan kos dan perlindungan lebih awal—bukan seminggu sebelum tandatangan.

Di sinilah aplikasi AI dalam insurans boleh memberi impak besar:

1. Anggaran premium lebih tepat pada peringkat pra-kelulusan menggunakan data hartanah dan profil risiko kawasan.
2. Cadangan pelarasan perlindungan (contoh: deduktibel optimum, had perlindungan tambahan) mengikut bajet.
3. Perbandingan sebut harga yang lebih pintar—bukan sekadar “murah vs mahal”, tetapi “setara dari segi perlindungan”.

Saya berpendapat pasaran akan menolak proses yang lambat dan kabur. Bila premium tinggi, ketidakpastian kecil pun jadi besar.

2026: risiko iklim kekal pemacu harga—jadi apa peluangnya?

Jawapan jelas: 2026 masih akan dipacu risiko bencana dan iklim, jadi AI akan menjadi alat utama untuk mengurus turun naik harga dan kapasiti underwriting.

Antara risiko yang dijangka terus mempengaruhi keputusan underwriting:

• Ribut konvektif teruk (angin kuat, hujan batu)
• Kebakaran hutan
• Banjir

Pada masa yang sama, isu ketersediaan perlindungan dan perbincangan tentang perlindungan pengguna akan terus hangat, terutamanya di poskod berisiko tinggi.

Kenapa pasaran E&S makin penting (dan apa implikasinya)

Di kawasan berisiko tinggi, pasaran Excess & Surplus (E&S) menjadi sandaran. Ada laporan bahawa dalam beberapa negeri berisiko tinggi, produk E&S membentuk 16% polisi menjelang hujung 2025—naik ketara daripada kurang 2% pada 2023.

Implikasi untuk pembeli polisi dan pengurus risiko:

• Struktur perlindungan boleh berbeza (syarat, pengecualian, deduktibel).
• Perlu literasi polisi yang lebih baik untuk elak “ingatan manis masa beli, kejutan masa tuntut”.

AI boleh membantu di sini melalui analisis dokumen polisi (policy wording analytics) untuk menonjolkan jurang perlindungan, pengecualian utama, dan perbandingan terma secara lebih telus.

Apa yang boleh dilakukan sekarang: langkah praktikal untuk pemilik rumah & organisasi

Jawapan paling berguna: fokus pada mitigasi risiko yang boleh diukur, dan gunakan data untuk berunding—bukan sekadar berharap harga turun.

Untuk pemilik rumah: 6 tindakan yang biasanya beri kesan nyata

1. Audit bumbung: umur, bahan, ketahanan angin—ini faktor besar dalam penilaian risiko.
2. Kemaskini pendawaian dan panel elektrik jika sudah lama.
3. Pasang pemantauan kebocoran air (sensor kebocoran + injap automatik jika mampu).
4. Dokumentasi rumah: gambar terkini, resit naik taraf, laporan pemeriksaan.
5. Semak deduktibel dan had perlindungan: pastikan selari dengan kemampuan tunai.
6. Buat semakan polisi tahunan—bukan bila nak renew saja, tapi sebelum musim risiko (contoh: musim hujan/banjir di lokasi tertentu).

Untuk insurer, broker, dan pasukan risiko: 4 fokus strategik 2026

• Model harga dinamik berasaskan data peringkat hartanah, bukan generalisasi kawasan.
• AI untuk triage underwriting: kenal pasti kes yang perlukan pemeriksaan manual vs automatik.
• Program pencegahan kerugian (loss prevention) yang dibina bersama pelanggan (contoh: insentif pengukuhan bumbung).
• Ketelusan keputusan model: pelanggan mahu faham “kenapa premium saya begini”—bukan semata-mata terima angka.

Satu ayat yang saya pegang: AI yang bagus bukan yang paling canggih, tapi yang paling mudah dipertahankan bila pelanggan tanya ‘kenapa?’

Penutup: stabil bukan bermakna selesai—AI perlu jadi ‘alat kos’

Premium insurans rumah pada 2025 menunjukkan tanda stabil dari segi kadar kenaikan, tetapi kos kekal tinggi, deduktibel meningkat, dan risiko iklim terus memberi tekanan pada harga 2026. Dalam keadaan ini, pasaran perlukan pendekatan underwriting yang lebih tepat, lebih pantas, dan lebih telus.

Bagi saya, AI dalam insurans dan pengurusan risiko bukan sekadar trend teknologi. Ia cara paling praktikal untuk mengurangkan ketidakpastian, mempercepat keputusan, dan membina harga yang lebih selari dengan risiko sebenar—supaya isu kemampuan (affordability) tak terus menghimpit pemilik rumah dan pasaran perumahan.

Kalau premium insurans rumah sudah mengambil bahagian besar daripada komitmen bulanan, persoalan yang patut kita fikir untuk 2026 ialah: adakah organisasi anda sudah gunakan data dan AI untuk menjadikan kos insurans lebih boleh diramal—atau masih bergantung pada andaian lama?