Ramai Pemilik Rumah Terlebih Yakin—AI Boleh Betulkan

Dua daripada tiga rumah berisiko underinsured. Itu bukan angka kecil—itu gambaran bahawa ramai pemilik rumah rasa “dah cukup dilindungi”, sedangkan bila bencana betul-betul berlaku, pampasan tak semestinya menampung kos membina semula.

Data tinjauan di AS pada 12/12/2025 menunjukkan corak yang saya selalu nampak dalam pengurusan risiko: keyakinan pengguna lebih tinggi daripada realiti perlindungan polisi. Lebih merisaukan, jurang ini berlaku ketika kos bahan binaan dan upah meningkat lebih 30% dalam lima tahun, dan kerugian bencana cuaca terus memecah rekod.

Dalam siri “AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko”, isu underinsurance ini bukan sekadar “orang tak baca polisi”. Ia tanda pasaran perlukan pendekatan baharu: penilaian risiko dan optimasi perlindungan berasaskan data, dengan AI membantu underwriting, pemodelan bencana, semakan polisi, dan strategi premium yang lebih tepat.

Underinsurance: Masalahnya bukan sekadar “sum insured” rendah

Underinsurance berlaku bila jumlah perlindungan (sum insured) dan manfaat polisi tak sepadan dengan kos sebenar untuk pulih selepas kerugian—terutamanya kos pembinaan semula (replacement cost), naik taraf ikut kod bangunan, dan risiko bencana khusus.

Dalam tinjauan tersebut, ramai pemegang polisi menjangka perlindungan mereka akan membayar kerosakan besar akibat taufan, banjir, gempa bumi dan kebakaran hutan. Realitinya, perlindungan standard biasanya ada pengecualian dan deduktibel khas yang mengubah jumlah pampasan.

Apa yang buat isu ini “senyap tapi mahal” ialah ia hanya muncul bila berlaku tuntutan besar. Masa tu, pemilik rumah baru sedar:

• Sum insured tidak cukup untuk bina semula rumah pada harga semasa
• Polisi tidak meliputi risiko tertentu (contohnya banjir) tanpa polisi berasingan
• Deduktibel bencana (contohnya taufan) lebih tinggi daripada jangkaan
• Kos tambahan (pembersihan, pemindahan sementara, kerja ikut kod) tidak mencukupi

Underinsurance bukan kegagalan pelanggan semata-mata. Ia kegagalan sistem untuk menyampaikan risiko sebenar dalam bahasa yang mudah, tepat, dan peribadi.

Jurang terbesar: Banjir—ramai sangka ada, rupanya tiada

Jawapan paling jelas daripada tinjauan itu: perlindungan banjir ialah kekeliruan terbesar.

Walaupun 32.6% responden mendakwa mereka ada insurans banjir, data industri meletakkan kadar penyertaan nasional sekitar 4%. Pada masa yang sama, kira-kira 90% bencana alam melibatkan banjir, tetapi insurans pemilik rumah lazimnya tidak melindungi banjir tanpa polisi berasingan.

Ini penting untuk konteks Asia Tenggara juga. Kita mungkin tak ada “hurricane deductible” seperti AS, tetapi kita ada realiti banjir yang kerap, hujan luar biasa, limpahan sungai, dan risiko bandar (urban flooding). Masalahnya sama: pengguna rasa “insurans rumah cover semua”, sedangkan banjir selalunya perlukan perlindungan tambahan atau rider.

Kenapa orang hentikan perlindungan banjir?

Di beberapa negeri AS yang paling banyak tuntutan banjir persekutuan, 12.4% responden kata mereka gugurkan insurans banjir kerana kos. Itu logik dari sudut tunai bulanan—tapi mahal dari sudut risiko.

Di sinilah AI boleh membantu dengan dua cara serentak:

1. Menganggar risiko banjir secara lebih granular (bukan sekadar zon kasar)
2. Membina pilihan perlindungan modular yang sesuai kemampuan—contohnya had tertentu, deduktibel berbeza, atau perlindungan mikro untuk komponen kritikal (lantai bawah, panel elektrik, perabot built-in)

Kos pembinaan naik—tetapi perlindungan tak ikut naik

Menurut dapatan yang dikongsi, hanya 30% pemilik rumah yang diinsuranskan menaikkan perlindungan bagi menyesuaikan kos replacement yang meningkat. Dalam lima tahun, bahan binaan dan buruh meningkat lebih 30%. Bila angka-angka ini tak dikemas kini, underinsurance jadi hampir “automatik”.

Kesan praktikalnya mudah:

• Rumah rosak teruk → kos bina semula lebih tinggi daripada sum insured
• Pampasan maksimum terhad → pemilik rumah bayar baki daripada poket sendiri
• Proses pemulihan jadi lambat → risiko kewangan keluarga meningkat (hutang, sewa sementara, kehilangan pendapatan)

Apa yang patut ada dalam semakan polisi tahunan?

Jika anda pemilik rumah, atau anda mengurus portfolio pelanggan sebagai ejen/broker, semakan tahunan bukan sekadar “naikkan sedikit”. Fokus pada komponen ini:

1. Replacement cost terkini (ikut jenis bahan, keluasan, lokasi)
2. Inflation guard (pelarasan automatik ikut indeks kos)
3. Extended replacement cost (buffer bila kos melonjak selepas bencana)
4. Building-code coverage (kos naik taraf untuk patuh kod/standard semasa)
5. Deduktibel bencana (contoh taufan—atau setara risiko setempat)

Satu pendirian saya: kalau semakan polisi anda masih bergantung pada anggaran manual dan borang panjang, peluang untuk tersilap memang tinggi.

Di sinilah AI masuk: Dari “anggaran” kepada perlindungan yang dioptimumkan

AI paling berguna bila ia mengurangkan jurang antara risiko sebenar dan keputusan polisi. Underinsurance wujud kerana tiga perkara berlaku serentak: data risiko tak cukup tepat, komunikasi polisi tak jelas, dan kemas kini perlindungan tak berlaku secara konsisten.

1) AI untuk penilaian risiko & pemodelan bencana (cat modeling)

AI boleh menggabungkan data seperti:

• sejarah kejadian banjir/kebakaran/angin kencang
• topografi dan saliran kawasan
• kepadatan bandar, jarak ke sungai/pantai
• corak hujan ekstrem dan trend iklim
• data kos pembinaan setempat

Hasilnya bukan “ramalan sempurna”, tetapi skor risiko yang lebih dekat dengan realiti rumah itu, bukan purata kawasan.

Ayat yang mudah dipegang: AI membantu underwriting jadi spesifik, bukan generik.

2) AI untuk underwriting yang lebih cepat dan konsisten

Underwriting tradisional mudah terperangkap pada dua ekstrem: terlalu ketat (premium tinggi, banyak penolakan) atau terlalu longgar (risiko terkumpul, underpricing).

Dengan AI, syarikat insurans boleh:

• mengautomasi semakan dokumen dan ciri hartanah
• mengesan mismatch antara nilai hartanah, kos bina semula dan sum insured
• mencadangkan rider yang relevan berdasarkan profil risiko

Ini bukan hanya soal kelajuan. Ini soal konsistensi keputusan—satu punca senyap kepada underinsurance ialah keputusan underwriting yang berbeza antara pegawai, cawangan, atau saluran jualan.

3) AI untuk “coverage gap detection” sebelum bencana berlaku

Ini bahagian yang saya suka: AI boleh bertindak seperti “pemeriksa kesihatan polisi”.

Contoh logik mudah:

• Jika rumah berada di kawasan risiko banjir sederhana-tinggi tetapi tiada polisi banjir → tanda jurang
• Jika kos bina semula di kawasan itu naik 18% dalam 24 bulan tetapi sum insured naik 0% → tanda jurang
• Jika pelanggan pernah tuntut kerosakan air/paip tetapi tiada perlindungan tambahan → tanda jurang

Sistem boleh memaklumkan pelanggan dan ejen secara proaktif, bukan menunggu pembaharuan tahunan.

4) AI dalam tuntutan dan pengesanan penipuan—untuk premium yang lebih adil

Underinsurance juga berkait dengan kepercayaan harga: bila premium meningkat, pengguna cenderung potong perlindungan.

AI boleh membantu mengurangkan pembaziran kos tuntutan melalui:

• triage tuntutan (keutamaan kes serius)
• anggaran kerosakan lebih cepat dan konsisten
• pengesanan corak penipuan (fraud analytics)

Bila kos operasi dan tuntutan lebih terkawal, ruang untuk reka bentuk produk yang lebih mampu milik biasanya lebih besar. Itu bukan jaminan, tapi ia realistik.

“People Also Ask”: Soalan biasa tentang underinsurance (jawapan terus)

Adakah insurans pemilik rumah automatik meliputi banjir?

Tidak. Dalam banyak pasaran, banjir memerlukan polisi berasingan atau rider khas. Tanpa itu, kerosakan banjir biasanya ditolak.

Kenapa sum insured tidak sama dengan nilai pasaran rumah?

Nilai pasaran dipengaruhi lokasi, permintaan dan tanah. Replacement cost fokus pada kos bina semula struktur. Underinsurance berlaku bila orang guna nilai yang salah.

Bila masa sesuai semak polisi rumah?

Sekurang-kurangnya setahun sekali, dan setiap kali berlaku perubahan besar: renovasi, naik taraf, perubahan kos bahan, atau selepas bencana besar di kawasan anda.

AI akan gantikan ejen insurans?

Tidak semestinya. AI paling berkesan sebagai alat yang membantu ejen/broker menerangkan risiko dan pilihan perlindungan dengan lebih tepat—supaya pelanggan buat keputusan yang lebih baik.

Apa yang organisasi boleh buat sekarang (jika anda insurer, broker, atau risk manager)

Jika anda berada di pihak industri, isu underinsurance ini ialah peluang praktikal untuk memperkemas pengurusan risiko.

Langkah yang saya cadangkan untuk 90 hari pertama:

1. Audit portfolio: kenal pasti polisi dengan sum insured statik >24 bulan
2. Bangunkan “risk + coverage score”: gabungkan risiko bencana + kecukupan perlindungan
3. Automasi cadangan rider: banjir, kod bangunan, extended replacement
4. Kempen edukasi mikro: mesej pendek yang fokus satu salah faham (contohnya “banjir tak termasuk”)—ulang secara berkala
5. Ujian A/B komunikasi: lihat bahasa mana yang paling meningkatkan tindakan (bukan sekadar klik)

Kalau anda pemilik rumah pula, tindakan paling bernilai minggu ini ialah semak dua perkara: adakah polisi anda cover banjir? dan berapa kos bina semula semasa rumah anda?

Penutup: Underinsurance ialah masalah data—dan AI memang dibuat untuk itu

Underinsurance bukan cerita jauh di AS sahaja. Ia cerminan masalah universal: risiko berubah cepat, kos naik, dan pengguna tak ada masa untuk membaca 40 muka surat terma polisi.

Dalam landskap akhir 2025, ketika bencana cuaca semakin kerap dan kos pembinaan terus meningkat, pendekatan “semak sekali-sekala” dah tak cukup. AI dalam insurans memberi jalan yang lebih praktikal: penilaian risiko yang lebih tepat, underwriting yang konsisten, dan amaran awal bila perlindungan tak lagi relevan.

Jika anda sedang menilai cara meningkatkan produk, underwriting, atau pengurusan tuntutan, persoalan yang patut kita pegang ialah: berapa banyak underinsurance dalam portfolio anda yang sebenarnya boleh dikesan lebih awal—kalau data dan AI digunakan dengan betul?