AI, Kamera & Telematik: Lindungi Pemandu, Sahkan Tuntutan

Rakaman 12 saat sebelum dan selepas hentaman sering lebih bernilai daripada 12 halaman laporan. Dalam operasi logistik, satu insiden kecil boleh bertukar jadi kos besar: kenderaan rosak, penghantaran lewat, pelanggan marah, dan paling menyakitkan—tuntutan insurans yang dipertikaikan.

Episode podcast industri yang dibincangkan oleh pakar kawalan kerugian dan penganalisis tuntutan menekankan satu realiti yang makin jelas pada hujung 2025: kamera kabin, kamera menghadap jalan, dan telematik bukan lagi “gajet tambahan” untuk armada trak. Ia sudah jadi infrastruktur bukti—dan bila digabungkan dengan AI, ia jadi enjin pengurusan risiko yang jauh lebih pantas, tepat, dan konsisten.

Dalam siri AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan, saya suka melihat teknologi bukan dari sudut “canggih”, tapi dari sudut “apa yang ia selamatkan”. Post ini memfokus pada bagaimana AI + video + telematik membantu melindungi pemandu, mengurangkan penipuan, dan mempercepat pengesahan tuntutan—dengan langkah praktikal yang boleh terus digunakan oleh pengurus armada, penyedia logistik, dan pasukan insurans.

Kenapa “kebenaran atas pita” makin kritikal dalam tuntutan

Jawapan ringkas: kerana tuntutan moden bukan sekadar tentang siapa salah—ia tentang bagaimana kita buktikan apa yang berlaku, seawal mungkin.

Dalam tuntutan kemalangan melibatkan trak atau kenderaan komersial, jurang masa antara kejadian dan siasatan sering mencipta ruang besar untuk:

• Versi cerita yang berubah-ubah (daripada pihak ketiga, saksi, atau pemandu)
• Bukti fizikal yang hilang (kedudukan kenderaan, cuaca, tanda jalan)
• Tuntutan “staged accident” atau tuntutan berlebihan

Mitos yang buat syarikat rugi: “Kalau pemandu tak bersalah, tak perlu kamera”

Ini antara mitos paling mahal. Pemandu boleh betul, tetapi jika bukti lemah, tuntutan boleh jadi berlarutan atau diselesaikan dengan jumlah yang tak sepatutnya.

Kamera dan telematik mengubah permainan kerana ia menghasilkan data berstruktur:

• Video insiden (rakaman jalan & kabin)
• Data kelajuan, brek mengejut, pecutan, selekoh tajam
• Lokasi tepat, masa kejadian, corak pemanduan sebelum insiden

Bila data ini dibaca oleh AI, pasukan tuntutan boleh mengesahkan kronologi secara objektif. Kurang bergantung pada “cerita”, lebih bergantung pada “fakta”.

Di mana AI masuk dalam pengesahan tuntutan

AI dalam konteks tuntutan biasanya berlaku pada tiga lapisan:

1. Pengesanan kejadian automatik: sistem telematik mengesan hentaman/kejadian luar biasa dan mencetuskan “event”.
2. Pengurusan bukti lebih cepat: AI menandakan segmen video relevan (contoh 20 saat sebelum/selepas) supaya penyiasat tak perlu menonton berjam-jam rakaman.
3. Pengesanan anomali & penipuan: AI membandingkan corak data dengan pola risiko biasa—contoh kemalangan berulang di lokasi sama, masa sama, atau naratif tuntutan yang tak selari dengan data.

Satu ayat yang saya pegang: AI bukan menggantikan penyiasat tuntutan—AI memendekkan jalan untuk sampai kepada fakta.

Kamera + telematik sebagai “sensor rantaian bekalan”

Jawapan terus: dalam logistik, kamera dan telematik bukan hanya untuk keselamatan pemandu—ia mempengaruhi kebolehpercayaan rantaian bekalan.

Bila satu trak terlibat kemalangan, kesannya merebak:

• Kelewatan penghantaran (SLA terjejas)
• Kos penggantian kenderaan atau sewaan
• Risiko barang rosak / tuntutan kargo
• Gangguan jadual pemandu dan perancangan laluan

Dari “reaktif” ke “pencegahan”: bagaimana AI bantu pasukan operasi

Gabungan telematik dan AI membolehkan pengurusan risiko jadi lebih proaktif:

• Skor risiko pemandu (driver risk scoring) berdasarkan corak pemanduan, bukan andaian
• Ramalan risiko laluan: laluan tertentu berisiko tinggi pada waktu tertentu (contoh kawasan projek jalan, simpang kompleks)
• Pengesanan keletihan (bergantung pada konfigurasi kamera kabin): kerap menguap, pandangan lari, atau micro-sleep cues

Dalam musim hujung tahun (Disember), trafik percutian, penghantaran e-dagang, dan tekanan “last-mile” biasanya meningkat. Banyak syarikat tambah trip dan overtime. Di sinilah AI boleh bertindak sebagai “lapisan disiplin”—mengawal risiko ketika operasi sedang laju.

Apa yang patut diukur (bukan sekadar dipasang)

Saya selalu nampak organisasi memasang kamera, kemudian berhenti di situ. Yang memberi ROI ialah metrik dan tindakan susulan.

Contoh KPI yang relevan untuk armada:

• Kadar insiden per 1 juta km
• Purata masa penyelesaian tuntutan (cycle time)
• % insiden dengan bukti video lengkap
• Bilangan kejadian “near miss” (bukan hanya kemalangan)
• Pengurangan event brek mengejut/overspeed selepas coaching

Lindungi pemandu tanpa rosakkan kepercayaan

Jawapan ringkas: jika implementasi dibuat dengan telus, kamera sebenarnya boleh jadi “pelindung reputasi” pemandu.

Cabaran paling besar bukan teknikal. Ia manusia.

Pemandu sering risau kamera jadi alat “mengintip”, atau setiap kesilapan kecil akan dihukum. Kalau ini tak diurus, budaya operasi rosak, turnover naik, dan data yang anda dapat pun tak berkualiti.

Polisi yang saya cadangkan (mudah, tapi tegas)

Bina polisi satu muka surat yang jelas. Pastikan semua pemandu faham.

1. Tujuan utama: keselamatan, perlindungan pemandu, dan pengesahan tuntutan.
2. Akses data: siapa boleh lihat video, dalam situasi apa.
3. Tempoh simpanan: contohnya 30–90 hari untuk rakaman biasa, lebih lama untuk insiden.
4. Apa yang dinilai: fokus pada event berisiko (hentaman, brek mengejut ekstrem), bukan “gaya peribadi”.
5. Proses coaching: 1-1, berasaskan event, bukan memalukan.

Frasa yang membantu buy-in pemandu

Ini bunyi mudah, tapi berkesan:

“Kalau berlaku fitnah atau tuntutan direka, kamera ini jadi saksi yang memihak pada fakta—dan fakta selalu adil.”

Bila pemandu nampak kes sebenar di mana video membuktikan mereka tak bersalah, penerimaan biasanya berubah 180 darjah.

Dari podcast ke polisi: reka bentuk proses tuntutan berasaskan AI

Jawapan terus: untuk dapat manfaat penuh, organisasi perlu menyusun semula aliran kerja tuntutan supaya data video/telematik masuk awal.

Ramai organisasi buat kesilapan ini:

• Data telematik duduk di sistem operasi
• Video duduk di vendor kamera
• Tuntutan duduk di sistem insurans

Hasilnya: orang tuntutan tetap “buta” pada 48 jam pertama—tempoh paling penting untuk kunci fakta.

Rangka kerja 72 jam pertama (praktikal untuk armada)

Berikut aliran kerja yang saya lihat paling masuk akal:

1. 0–2 jam: sistem automatik cipta tiket insiden, tarik lokasi, masa, kelajuan, dan klip video ringkas.
2. 2–24 jam: semakan pantas oleh pegawai keselamatan/dispatcher; kategori insiden (minor/major/berpotensi litigasi).
3. 24–72 jam: pasukan tuntutan/TPA/insurer terima “paket bukti” standard: klip video, data telematik, gambar kerosakan, laporan pemandu.

Bila paket bukti ini konsisten, AI boleh digunakan untuk:

• Menandakan ketidakselarasan naratif vs data
• Mengutamakan kes berisiko tinggi (severity triage)
• Mengurangkan masa “menunggu dokumen”

“People also ask” yang sering timbul

Adakah AI boleh diterima sebagai bukti? AI bukan bukti utama—data asal (video dan telematik) ialah bukti. AI membantu memilih, menyusun, dan menilai pola supaya manusia boleh buat keputusan lebih cepat.

Adakah kamera mengurangkan penipuan tuntutan? Ya, kerana penipuan bergantung pada ketiadaan bukti. Bila bukti konsisten dan cepat diperoleh, ruang manipulasi mengecil.

Patut mula dengan kamera atau telematik dulu? Kalau bajet terhad: mula dengan telematik untuk pengurusan risiko pemanduan, kemudian tambah kamera untuk bukti visual dan perlindungan tuntutan. Tetapi gabungan dua-dua memberi nilai paling tinggi.

Checklist pelaksanaan: 30 hari untuk mula nampak hasil

Jawapan ringkas: fokus pada standardisasi data dan disiplin coaching, bukan hanya pemasangan.

Berikut pelan ringkas 30 hari untuk organisasi logistik:

• Minggu 1: tetapkan objektif (tuntutan lebih cepat? kurangkan insiden? lindungi pemandu?) dan KPI.
• Minggu 2: bina polisi privasi dan akses data; latihan ringkas untuk pemandu & penyelia.
• Minggu 3: standardkan “paket bukti insiden” (templat fail, label masa, siapa buat apa).
• Minggu 4: mula coaching berasaskan event; semak 10–20 insiden/near miss pertama dan perbaiki proses.

Sasaran yang realistik: turunkan variasi proses, bukan “turunkan kemalangan 50%” dalam sebulan. Bila proses stabil, barulah AI dan analitik menunjukkan nilai yang konsisten.

Apa maknanya untuk insurans & pengurusan risiko pada 2026

Jawapan terus: insurans kenderaan komersial sedang bergerak ke arah underwriting dan tuntutan yang lebih berasaskan data, dan armada yang siap dengan bukti akan mendapat kelebihan.

Saya jangka tiga trend besar:

1. Underwriting lebih granular: bukan hanya jenis lori & lokasi, tetapi corak pemanduan sebenar.
2. Tuntutan lebih pantas untuk kes jelas: bila bukti video/telematik lengkap, kes “straightforward” boleh diselesaikan awal.
3. Fokus kuat pada pencegahan: insurer dan armada berkongsi minat yang sama—kurangkan insiden, bukan sekadar bayar selepas insiden.

Dalam siri AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan, ini contoh paling nyata bagaimana AI bukan sekadar mengoptimumkan laluan. AI juga mengoptimumkan kebenaran, dan itu memberi kesan besar pada kos, masa, dan reputasi.

Langkah seterusnya: audit kesiapsiagaan data armada anda—apa yang direkod, berapa cepat boleh diakses, dan sama ada pasukan tuntutan boleh guna dalam 24 jam pertama. Kalau jawapannya “tak pasti”, itu ruang penjimatan yang biasanya paling cepat.

Bila bukti bergerak sepantas operasi, tuntutan tak lagi jadi drama panjang—ia jadi proses yang terkawal.