AI & Telematik: Lindungi Pemandu, Percepat Tuntutan

Pada hujung 2025, satu perkara makin jelas dalam dunia insurans auto komersial: siapa yang ada data, dia ada “kebenaran”. Dalam operasi trak dan logistik, kebenaran itu bukan sekadar cerita pemandu atau gambar selepas kemalangan—tetapi rakaman kamera kabin, video jalan raya, dan data telematik minit-ke-minit.

Saya suka cara isu ini dibincangkan dalam satu episod podcast industri yang memfokuskan peranan kamera dan telematik dalam siasatan kemalangan, perlindungan pemandu daripada tuntutan palsu, dan peningkatan keselamatan armada. Bila kita lihat melalui lensa kempen AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko, mesejnya lebih besar: AI bukan menggantikan siasatan tuntutan—AI menjadikan siasatan itu lebih cepat, lebih konsisten, dan lebih sukar dimanipulasi.

Dalam siri AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan, topik ini sangat kena pada tempatnya. Logistik bergantung pada ketepatan masa, kos yang terkawal, dan risiko yang rendah. Kemalangan, tuntutan berpanjangan, atau penipuan tuntutan boleh “makan” margin yang tipis. Telematik + AI adalah salah satu cara paling praktikal untuk mengurangkan risiko tanpa menambah birokrasi.

Kamera dan telematik: bukti bukan lagi “tambahan”, tetapi teras

Jawapan ringkas: Dalam tuntutan kemalangan komersial, kamera dan telematik kini berfungsi sebagai sumber bukti utama untuk menentukan kronologi, liabiliti, dan pola risiko.

Dulu, prosesnya banyak bergantung pada laporan polis, kenyataan saksi, gambar kerosakan, dan rekod pemandu. Semua itu masih penting, tetapi ada masalah nyata: ingatan manusia tak konsisten, saksi boleh tersilap, dan laporan boleh lewat.

Dengan kamera (contohnya dashcam menghadap jalan dan kamera menghadap kabin) serta telematik (GPS, kelajuan, brek mengejut, pecutan, penggunaan tali pinggang keledar, dan lain-lain), syarikat boleh membina garis masa objektif:

• Kelajuan 10 saat sebelum impak
• Sama ada brek ditekan atau tidak
• Sudut stereng berubah mendadak atau stabil
• Lokasi tepat dan masa tepat
• Video yang menunjukkan kenderaan lain memotong secara berbahaya

Bagi pengurus risiko dan pihak insurans, ini mengurangkan “ruang kelabu”. Bagi pemandu, ini kadangkala jadi penyelamat reputasi.

“Kebenaran atas pita” kurangkan tuntutan direka

Kemalangan yang direka atau dipentas (staged accident) bukan isu kecil, terutama bila melibatkan kenderaan berat dan tuntutan kecederaan.

Rakaman video + data telematik menjadikan pola berikut lebih mudah dikesan:

• Kenderaan kecil mengejut membrek di hadapan trak
• Kenderaan lain masuk lorong secara tiba-tiba untuk memaksa pelanggaran
• Ketidaksepadanan antara cerita dan data (contoh: kata “saya berhenti”, tetapi data menunjukkan masih bergerak)

AI berperanan sebagai “pemeriksa konsistensi”—bukan menuduh, tetapi mengesahkan.

Bagaimana AI memproses telematik untuk pengurusan risiko armada

Jawapan ringkas: AI menukar data telematik yang berselerak menjadi skor risiko, amaran awal, dan cadangan tindakan yang boleh dilaksanakan.

Telematik menghasilkan data yang banyak. Masalahnya bukan “tak cukup data”, tetapi terlalu banyak data untuk manusia tapis setiap hari. Di sinilah AI menjadi alat kerja, bukan gimik.

1) Skor risiko pemandu dan laluan (bukan setakat KPI)

AI boleh mengira skor risiko berdasarkan gabungan faktor: kekerapan brek mengejut, pemanduan melebihi had, pecutan agresif, pusingan tajam, masa memandu berlebihan, dan corak laluan.

Yang menarik: skor ini boleh “dibaca” dalam konteks logistik.

• Laluan A nampak cepat tetapi banyak titik brek mengejut (risiko kemalangan tinggi)
• Laluan B sedikit lebih jauh tetapi lebih stabil (risiko lebih rendah, kos tuntutan lebih rendah)

Untuk rantaian bekalan, keputusan ini bukan semata-mata keselamatan—ia berkait dengan kos downtime, SLA penghantaran, dan premium insurans.

2) Amaran awal sebelum kejadian besar berlaku

Kebanyakan kemalangan serius jarang berlaku tanpa tanda. AI biasanya mencari leading indicators seperti:

• Peningkatan mikro-insiden (contoh: brek mengejut meningkat 30% minggu ke minggu)
• Corak pemanduan agresif pada shift tertentu
• Pemandu yang konsisten memecut selepas berhenti (tanda keletihan atau tekanan masa)

Dalam operasi sebenar, amaran awal ini membolehkan tindakan cepat:

• Coaching pemandu yang spesifik (bukan ceramah umum)
• Pelarasan jadual untuk kurangkan keletihan
• Ubah laluan bagi elak titik “high risk”

3) Pengoptimuman logistik yang “selari” dengan insurans

Ramai organisasi buat pengoptimuman laluan semata-mata untuk jimat masa/minyak. Masalahnya: laluan paling murah tidak semestinya laluan paling selamat.

Pendekatan yang lebih matang ialah menggabungkan:

• Kos operasi (minyak, tol, masa)
• Risiko kemalangan (telematik + sejarah insiden)
• Risiko tuntutan (keterukan, kawasan, waktu)

Bila AI boleh bantu anda pilih laluan yang seimbang, anda bukan saja mengurangkan kemalangan—anda mempercepat kestabilan keseluruhan rantaian bekalan.

AI dalam pengurusan tuntutan: dari reaktif kepada hampir masa nyata

Jawapan ringkas: AI mempercepat siasatan tuntutan dengan mengautomasikan triage, mengutamakan kes berisiko tinggi, dan mengurangkan pertikaian liabiliti.

Tuntutan insurans yang lambat bukan sekadar isu pentadbiran. Ia memberi kesan kepada:

• Kenderaan tersadai (downtime)
• Penggantian pemandu/asset
• Aliran tunai
• Hubungan dengan pelanggan logistik

Dengan kamera dan telematik, AI boleh mempercepat beberapa langkah utama.

Triage tuntutan automatik

Selepas kejadian, sistem boleh mengklasifikasikan:

• Keterukan impak (berdasarkan perubahan kelajuan/delta-v jika tersedia)
• Kebarangkalian kecederaan (indikator tertentu, bergantung model)
• Sama ada melibatkan pihak ketiga, bilangan kenderaan, lokasi berisiko

Hasilnya: pasukan tuntutan memberi tumpuan kepada kes yang betul pada masa yang betul.

“First Notice of Loss” yang lebih lengkap

Banyak pertikaian bermula kerana maklumat awal tak lengkap. Bila data masuk terus (masa, lokasi, video, metrik pemanduan), laporan awal jadi lebih kaya. Ini memendekkan pusingan soalan-jawapan yang biasanya memakan hari.

Pengesanan penipuan tuntutan yang lebih tepat

Penipuan jarang nampak “terlalu jelas” dalam satu dokumen. Ia muncul bila anda gabungkan:

• Corak tuntutan berulang pada lokasi tertentu
• Pihak ketiga yang muncul dalam beberapa insiden
• Cerita yang tak selari dengan video/telematik

AI sesuai untuk corak seperti ini kerana ia kuat pada pattern matching merentas banyak data.

Satu ayat yang saya pegang: AI tak menggantikan penyiasat—AI mengurangkan kerja sia-sia supaya penyiasat fokus pada perkara yang penting.

Cara melaksanakan kamera + telematik tanpa merosakkan kepercayaan pemandu

Jawapan ringkas: Program yang berjaya meletakkan privasi, ketelusan, dan coaching sebagai teras—bukan hukuman.

Ada satu risiko yang ramai pengurus terlepas pandang: bila kamera dan telematik dilaksanakan seperti “alat mengintip”, ia mencetus penentangan. Anda dapat data, tetapi hilang kerjasama. Itu rugi.

Prinsip pelaksanaan yang lebih sihat

1. Nyatakan tujuan dengan jelas: fokus kepada keselamatan, perlindungan pemandu, dan proses tuntutan yang adil.
2. Tetapkan polisi akses data: siapa boleh lihat video, bila, dan untuk tujuan apa.
3. Gunakan coaching berasaskan data: tunjuk klip 10-15 saat yang relevan, bincang tindakan pembetulan. Jangan umumkan “pemandu A bermasalah”.
4. Bezakan kesilapan vs kecuaian: AI boleh tandakan insiden, tetapi keputusan disiplin perlu proses manusia.
5. Berikan “win” awal: contohnya, kes tuntutan yang selesai lebih cepat kerana video membuktikan pemandu tidak bersalah.

Dalam konteks Malaysia/serantau, pendekatan berhemah ini lebih penting kerana budaya kerja kita sangat dipengaruhi maruah dan hubungan. Cara anda berkomunikasi menentukan sama ada teknologi diterima atau ditolak.

Soalan lazim (yang biasanya ditanya oleh pengurus armada)

Adakah telematik menaikkan atau menurunkan premium insurans?

Secara praktikal, ia membuka ruang untuk struktur premium yang lebih adil—terutama bila data menunjukkan program keselamatan yang konsisten. Tetapi hasilnya bergantung pada syarikat insurans, kualiti data, dan disiplin operasi.

Perlu ke AI kalau dah ada dashcam?

Ya, kalau skala anda lebih daripada beberapa kenderaan. Dashcam tanpa AI sering jadi “arkib video”—berguna bila sesuatu terjadi, tetapi lemah untuk pencegahan. AI menjadikan data itu proaktif.

Apa risiko terbesar bila mula?

Bukan teknologi. Pengurusan perubahan. Tanpa polisi, latihan, dan komunikasi yang kemas, program jadi konflik dalaman.

Apa langkah seterusnya untuk organisasi logistik pada 2026

Menjelang 2026, saya jangka semakin banyak syarikat logistik akan diukur bukan saja melalui ketepatan penghantaran, tetapi juga kematangan pengurusan risiko. Kamera, telematik dan AI ialah kombinasi yang paling mudah “dibuktikan pulangannya” kerana ia menyentuh kos sebenar: kemalangan, downtime, dan tuntutan.

Jika anda mengurus armada atau rantaian bekalan, ada tiga tindakan yang saya sarankan minggu ini:

1. Audit risiko semasa: berapa kerap brek mengejut, overspeed, dan insiden kecil berlaku—walaupun tiada tuntutan.
2. Tetapkan objektif 90 hari: contohnya kurangkan brek mengejut 15% dan pendekkan masa penyelesaian tuntutan dalaman 20%.
3. Bina pelan data untuk tuntutan: siapa kumpul, siapa sahkan, siapa serah kepada pihak insurans—supaya hari kemalangan bukan hari anda kelam-kabut.

Kamera dan telematik membantu “dapatkan kebenaran atas pita”. AI pula memastikan kebenaran itu boleh digunakan dengan cepat—untuk melindungi pemandu, mempercepat tuntutan, dan menjadikan operasi logistik lebih tahan lasak. Persoalannya sekarang: adakah organisasi anda mengurus data risiko secara aktif, atau hanya mengumpulnya bila sudah terpaksa?