Permudahkan Submission Insurans Komersial dengan AI

Kitaran hujung tahun biasanya buat agensi insurans “berlari”—audit portfolio, pembaharuan polisi, pelanggan nak cepat, dan pasukan pula cuba tutup kerja sebelum cuti. Dalam keadaan macam ni, satu benda yang selalu jadi punca semput ialah submission insurans komersial: borang panjang, data berulang, dokumen bertaburan, dan risiko tersilap isi yang akhirnya melambatkan underwriting.

Paling ramai tersangkut bila agensi yang asalnya kuat personal lines mula masuk commercial lines. Potensinya besar, tapi proses submission komersial memang tak memaafkan—sekali data tak konsisten, e-mel jadi berantai, quote tertangguh, dan peluang jualan boleh “sejuk”. Dalam siri AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko ni, saya nak tunjuk cara fikir yang lebih praktikal: bukan sekadar “digital”, tapi standardkan aliran kerja (workflow) supaya AI dan automasi betul-betul memberi kesan pada kelajuan, ketepatan dan kawalan risiko.

Artikel RSS asal menekankan satu idea teras: workflow submission komersial yang disatukan (single-stream), dengan komponen seperti penjanaan borang automatik dan cadangan perlindungan berasaskan kod industri. Saya setuju dengan arah tu—dan saya nak kembangkan lagi dengan konteks, contoh, serta langkah-langkah yang boleh terus anda guna.

Kenapa submission komersial selalu “makan masa”

Jawapan ringkas: kerana submission komersial memerlukan data yang lebih kaya, dan data itu jarang tersusun dari awal. Bila data tak tersusun, proses akan jadi ulang-ulang.

Dalam banyak agensi, proses biasa jadi begini: staf kumpul maklumat melalui WhatsApp/e-mel, salin tampal ke beberapa borang, semak balik, kemudian hantar kepada beberapa carrier. Bila carrier tanya soalan susulan, maklumat tambahan pula dicari semula—kadang-kadang di folder lain atau di thread e-mel lain.

Kesan yang paling ketara bukan sekadar “leceh”. Ia memberi impak terus kepada:

• Kelajuan quote: lebih lama masa submission, lebih lambat quote.
• Kualiti risiko: data separuh masak melahirkan keputusan underwriting yang lemah.
• E&O exposure: tersilap isi, tersalah klasifikasi industri, atau tercicir perlindungan.
• Moral pasukan: staf cepat burn out bila kerja banyak tapi terasa tak bergerak.

Dalam artikel RSS, ada beberapa angka yang menarik sebagai petunjuk trend pasaran:

• Agensi yang menggunakan sistem pengurusan (AMS) semakin banyak mengurus portfolio komersial.
• Terdapat peningkatan kira-kira 30% submission yang ditracking dalam sistem pengurusan dalam tempoh sebulan.
• Ramai agensi menjangka bahagian komersial boleh mencecah 40% portfolio menjelang 2027.

Bila trend dah menghala ke situ, persoalannya bukan “nak masuk komersial atau tidak”. Persoalan sebenar: nak masuk dengan proses yang terkawal—atau terus bergantung pada patchwork manual?

Prinsip “single-stream workflow”: standard dulu, baru automasi

Jawapan ringkas: AI paling berguna bila proses anda konsisten. Kalau setiap submission ikut cara berbeza, automasi hanya menambah kekeliruan.

Konsep single-stream (seperti yang dibincangkan dalam RSS) bermaksud anda guna satu aliran kerja yang sama untuk:

• submission manual,
• “bridging” data dari portal carrier,
• atau comparative rating.

Apa yang saya suka tentang pendekatan ini ialah ia memaksa organisasi menjawab soalan asas:

1) “Apa data minimum yang wajib ada?”

Bukan semua data perlu dikumpul dari awal. Tetapi ada set data minimum yang kalau tiada, submission memang akan tersangkut. Contohnya untuk SME seperti restoran atau bengkel:

• aktiviti perniagaan dan klasifikasi industri,
• lokasi dan butiran premis,
• jualan tahunan / payroll (bergantung pada kelas),
• sejarah tuntutan,
• perlindungan yang diminta.

Bila anda tetapkan minimum dataset, anda mengurangkan ulang-alik.

2) “Di mana berlaku duplikasi?”

Duplikasi paling biasa:

• isi info perniagaan di borang A, kemudian ulang di borang B,
• salin semula ke e-mel,
• kemudian masukkan lagi dalam portal carrier.

Single-stream cuba buang kerja salin tampal dan jadikan data mengalir ke output yang diperlukan.

3) “Di mana titik ralat paling kerap?”

Biasanya ralat berlaku pada:

• klasifikasi industri (tersalah kod/kelas),
• nilai harta/sum insured,
• pengecualian perlindungan yang tak ditanya dari awal,
• dokumen sokongan yang tak lengkap.

Bila aliran kerja seragam, ralat lebih mudah dikesan dan dibetulkan secara sistemik.

Di mana AI masuk dalam submission komersial (secara praktikal)

Jawapan ringkas: AI membantu di tiga tempat—pengumpulan data, semakan kualiti, dan cadangan perlindungan.

Artikel RSS menyebut beberapa fungsi yang selari dengan penggunaan AI/automasi:

1) Penjanaan borang automatik (contoh: ACORD) untuk kurangkan kerja berulang

Automasi penjanaan borang berasaskan data yang telah diisi akan:

• memendekkan masa penyediaan dokumen,
• mengurangkan kesilapan menaip,
• memastikan format konsisten untuk carrier.

Dalam konteks pengurusan risiko operasi, ini penting. Bila borang dijana daripada “single source of truth”, anda ada jejak data yang lebih jelas.

2) Cadangan perlindungan pintar berasaskan kod industri

RSS menyebut cadangan perlindungan berdasarkan kod industri (contoh: NAICS). Walaupun klasifikasi tempatan berbeza mengikut pasaran, konsepnya sama: guna klasifikasi industri untuk mencadangkan “coverage checklist”.

Contoh mudah (bukan nasihat polisi, sekadar ilustrasi):

• Kedai runcit: liabiliti awam, perlindungan stok, pecah masuk.
• Kontraktor: liabiliti profesional tertentu, liabiliti awam, alat/peralatan, pekerja.
• Klinik: liabiliti profesional, perlindungan data/privasi, gangguan perniagaan.

AI di sini bukan menggantikan broker/agent. Ia jadi “pembantu semak”: “Untuk kelas ini, adakah anda sudah tanya X dan Y?”

3) Comparative rating terbina dalam untuk percepat keputusan

Bila quote boleh dibanding dalam aliran kerja yang sama, dua perkara berlaku:

• agen boleh buat keputusan lebih cepat,
• dan pelanggan dapat pilihan yang lebih jelas.

Di hujung tahun (seperti Disember 2025 sekarang), kelajuan ini memberi kelebihan besar. Pelanggan komersial biasanya ada tarikh pembaharuan yang ketat; siapa lambat, dia kalah.

Satu ayat yang saya pegang: kelajuan tanpa ketepatan ialah punca tuntutan dan E&O; ketepatan tanpa kelajuan pula punca kehilangan pelanggan. Workflow yang baik cuba capai kedua-duanya.

“Soalan yang carrier selalu tanya” — jadikan ia senarai semak wajib

Jawapan ringkas: bina checklist berulang berdasarkan kelas risiko dan jenis polisi. Ini cara paling cepat untuk mengurangkan e-mel susulan.

Dalam pengalaman banyak agensi, 70% kelewatan datang daripada 10 soalan yang sama, berulang. Anda boleh jadikan ia modul input di awal workflow.

Contoh checklist (ringkas) untuk sesetengah SME

• Adakah premis milik sendiri atau sewa?
• Ada sistem keselamatan/kamera/penggera?
• Waktu operasi dan jumlah pekerja?
• Ada kerja di luar tapak (offsite) atau penghantaran?
• Ada subkontraktor? (dan bagaimana pengurusan COI)
• Sejarah kerugian 3–5 tahun (tarikh, amaun, punca)

Bila checklist ini disatukan dalam satu aliran, anda boleh:

• standardkan kualiti submission,
• latih staf baru lebih cepat,
• dan mula kumpul data untuk analitik risiko.

Ini yang ramai tak nampak: workflow yang kemas ialah asas kepada AI ramalan (predictive analytics). Tanpa data yang konsisten, model AI anda hanya cantik di atas kertas.

Mini kajian kes: Agensi personal lines masuk komersial—apa yang biasanya berjaya

Jawapan ringkas: mereka menang bila fokus pada proses, bukan semata-mata produk.

Bayangkan sebuah agensi sederhana: kuat motor dan rumah, tapi nak tambah SME kerana margin dan cross-sell. Pada bulan pertama, mereka cuba buat submission komersial ikut “cara lama”: guna template e-mel, lampirkan borang manual, simpan fail dalam folder mengikut staf.

Masalah yang muncul:

• 2–3 versi maklumat perniagaan wujud serentak.
• Carrier A minta dokumen tambahan, carrier B tanya soalan lain.
• Pelanggan mula hilang sabar sebab asyik diminta info berulang.

Apa yang biasanya mengubah keadaan:

1. Mereka tetapkan single-stream workflow: satu borang input dalaman + dokumen wajib.
2. Mereka wujudkan aturan kualiti data: tak lepas ke carrier selagi 8 medan kritikal belum lengkap.
3. Mereka guna cadangan perlindungan berasaskan industri sebagai semakan kedua.
4. Mereka ukur 3 KPI mudah: masa dari lead → submission, submission → quote, quote → bind.

Kesan praktikalnya: pasukan kurang “mengejar info”, pelanggan rasa proses lebih profesional, dan keputusan underwriting lebih konsisten.

Pelan 30 hari untuk mulakan automasi submission (tanpa panik)

Jawapan ringkas: mulakan dengan standardisasi dan KPI, kemudian baru tambah automasi.

Minggu 1: Audit dan pilih 2 kelas perniagaan utama

Pilih dua kelas yang paling kerap anda jumpa (contoh: kedai runcit dan kontraktor kecil). Jangan cuba buat semua sekali.

Minggu 2: Bentuk “minimum dataset” dan checklist soalan

Bina borang dalaman ringkas. Target: staf boleh lengkapkan dalam 15–20 minit untuk risiko standard.

Minggu 3: Automasi dokumen dan kawalan versi

Susun:

• folder standard,
• penamaan fail,
• siapa pemilik data,
• template output (borang/summary) yang dijana daripada data input.

Minggu 4: Letak KPI dan semakan kualiti

KPI yang saya cadangkan:

• masa purata lead → submission,
• kadar “rework” (berapa kali submission perlu betulkan),
• bilangan e-mel susulan dari carrier per kes.

Bila KPI stabil, barulah AI (cadangan perlindungan, semakan anomali, comparative rating) betul-betul memberi ROI.

Apa yang patut anda buat selepas ini

Submission insurans komersial yang cepat dan kemas bukan sekadar isu operasi. Ia isu pengurusan risiko: data yang baik mengurangkan ralat, mempercepat underwriting, dan memberi pengalaman pelanggan yang lebih konsisten.

Kalau anda sedang merancang 2026 (atau cuba habiskan 2025 dengan kurang stres), saya sarankan satu komitmen yang jelas: standardkan workflow submission komersial sebelum tambah lebih banyak kelas risiko. Bila asas kukuh, AI dan automasi akan jadi pengganda—bukan hiasan.

Kalau anda nak, saya boleh bantu anda rangka template “minimum dataset + checklist” untuk 2–3 kelas perniagaan paling biasa di pasaran anda, siap dengan KPI yang mudah dikesan oleh pasukan. Kelas risiko mana yang paling kerap anda terima sekarang—F&B, kontraktor, runcit, atau servis profesional?