Audit Kenderaan Digital: Kurangkan Risiko & Kos Insurans

Rekod pemeriksaan kenderaan yang tak lengkap bukan sekadar isu operasi—ia terus jadi isu insurans.

Dalam komersial auto, penanggung insurans menilai risiko berdasarkan dua perkara yang sangat “keras”: sejarah tuntutan dan bukti disiplin penyelenggaraan. Bila pemeriksaan pra/perjalanan dan pasca/perjalanan masih dibuat di atas kertas, syarikat biasanya kalah pada dua-dua: bukti mudah hilang, dan disiplin sukar dipantau. Lebih membimbangkan, budaya “tick sahaja” (pencil whipping) boleh menjadikan masalah kecil—lampu brek, tayar botak, kebocoran minyak—bertukar menjadi kerosakan besar, downtime, atau tuntutan mahal.

Dalam siri AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan, saya suka melihat teknologi bukan sebagai “aksesori”, tapi sebagai sistem kawalan risiko. Pemeriksaan digital (DVIR digital) + telematik + AI ialah gabungan yang boleh mengubah cara fleet mengurus keselamatan—dan pada masa yang sama memberi penanggung insurans data yang lebih tepat untuk underwriting.

Kenapa pemeriksaan digital beri kesan terus pada insurans fleet

Jawapan ringkas: insurans membeli keyakinan, bukan sekadar membeli kenderaan.

Bila rekod pemeriksaan konsisten dan boleh diaudit, penanggung insurans dapat membezakan antara fleet yang “nampak ok” dengan fleet yang betul-betul terkawal. Ini penting kerana:

• Kegagalan mekanikal yang berulang (contohnya brek, tayar, lampu, steering) biasanya meninggalkan jejak awal. Jika jejak itu ditangkap cepat, risiko kemalangan turun.
• Dokumentasi yang lemah menjadikan audit lebih tegang. Dalam pembaharuan polisi tahunan, keadaan ini sering membawa kepada soalan tambahan, syarat tambahan, atau premium yang meningkat.
• Tuntutan menjadi lebih defensible bila ada bukti bertarikh (foto/video), lokasi, dan tindakan pembaikan. Ini memendekkan masa siasatan dan mengurangkan pertikaian.

Dalam praktik, saya lihat ramai pengurus operasi fokus pada “buat pemeriksaan sebab wajib”. Pendekatan yang lebih matang ialah “buat pemeriksaan supaya data itu boleh mengurangkan risiko dan kos”. Dua ni nampak sama, tapi kesannya jauh berbeza.

Pemeriksaan kertas: kos tersembunyi yang selalu dipandang ringan

Kertas nampak murah, tapi kos tersembunyi dia mahal:

• Tulisan tak jelas, borang tertinggal, atau hilang.
• Tiada bukti visual—hanya tanda ✔.
• Isu berulang tak mudah dikesan sebab data tak terstruktur.
• Pengurus hanya tahu selepas kejadian (reaktif).

Bila ini berlaku, risiko bukan saja pada jalan raya—risiko juga pada meja underwriter.

6 ciri wajib bila memilih teknologi pemeriksaan (DVIR digital)

Jawapan paling praktikal: pilih aplikasi yang memaksa tabiat baik dan memudahkan tindakan susulan.

Pasaran ada banyak aplikasi pemeriksaan dan penyelenggaraan. Apa yang membezakan alat yang “sekadar app” dengan alat yang benar-benar mengurangkan risiko ialah ciri-ciri berikut.

1) Bukti nyata (foto/video bertarikh)

Sistem yang baik wajib minta bukti masa nyata: foto atau video dengan cap masa.

Contoh mudah: bukan setakat klik “paras minyak ok”, tapi pemandu ambil foto dipstick. Nampak remeh, tapi inilah yang membunuh budaya “tick sahaja”.

Bagi insurans, bukti ini jadi:

• dokumentasi yang boleh dipertahankan semasa tuntutan,
• bukti pematuhan proses,
• petunjuk tahap budaya keselamatan.

2) Laporan segera untuk insiden, kerosakan, dan hampir kemalangan

Ciri ini menjadikan pelaporan sebahagian rutin, bukan kerja tambahan.

Platform yang bagus membenarkan pemandu catat:

• bacaan odometer/jam operasi,
• kerosakan kecil,
• kemalangan,
• lokasi dan nota,
• foto kerosakan.

Bila pelaporan cepat, kerosakan kecil tak sempat menjadi kerosakan besar.

3) Paparan masa nyata untuk pengurus (dashboard awan)

Kertas memberi maklumat selepas semuanya berlaku. Dashboard awan memberi maklumat semasa ia berlaku.

Pengurus patut boleh nampak:

• siapa yang sudah buat pemeriksaan,
• unit mana ada isu,
• status pembaikan (open/closed),
• trend berulang (contohnya tayar cepat haus di laluan tertentu).

Ini menukar gaya pengurusan daripada “padam api” kepada “rancang awal”.

4) Integrasi dengan sistem sedia ada (ELD/telematik/maintenance)

Jawapan untuk ramai pemilik fleet: jangan tambah satu lagi sistem yang jadi silo.

Cari aplikasi yang boleh tarik data unit seperti:

• lokasi,
• sejarah perjalanan,
• Diagnostic Trouble Codes (DTC),
• rekod servis.

Bila pemeriksaan + telematik + penyelenggaraan berada dalam satu aliran data, audit jadi mudah dan keputusan jadi lebih tepat.

5) “Penghadang” berasaskan AI (semakan foto/nota)

AI yang berguna bukan AI yang “nampak canggih”. AI yang berguna ialah AI yang:

• mengesan foto kabur/tidak relevan,
• menandakan ketidakselarasan (contohnya pemandu kata tayar ok tapi foto menunjukkan bunga tayar hampir botak),
• memaksa pemeriksaan lebih konsisten antara pemandu.

Ini bukan menggantikan tanggungjawab pemandu. Ini menguatkuasakan standard.

6) Fleksibel untuk industri bukan trak sahaja

Jika anda mengurus fleet dalam pembinaan, utiliti, atau landskap, teknologi pemeriksaan masih relevan.

Contohnya:

• pemeriksaan tapak kerja,
• log kerosakan sedia ada sebelum kerja bermula,
• bukti foto untuk elak pertikaian kerosakan.

Bila dokumentasi bertambah kuat, pendedahan liabiliti menurun.

AI + telematik: gabungan yang menaikkan ketepatan pengurusan risiko

Jawapan terus terang: pemeriksaan digital menangkap keadaan aset, telematik menangkap cara aset digunakan—AI menyatukan kedua-duanya menjadi amaran risiko.

Dalam logistik dan rantaian bekalan, kita selalu bercakap tentang optimasi laluan dan masa penghantaran. Tetapi bila keselamatan lemah, semua optimasi itu boleh musnah dengan satu kemalangan.

Bagaimana data pemeriksaan membantu model risiko

Bila DVIR digital menghasilkan data berstruktur (contohnya kategori kerosakan, lokasi, masa, unit, pemandu), AI boleh:

• Ramalkan kegagalan: contoh, isu brek kecil yang muncul 3 kali dalam 2 minggu pada unit yang sama patut jadi “high priority”.
• Kenal pasti pola laluan: laluan tertentu menyebabkan tayar haus cepat, lalu jadual servis perlu diubah.
• Skor pematuhan pemandu: bukan untuk menghukum semata-mata, tetapi untuk latihan sasaran.

Satu prinsip yang saya pegang: AI paling berguna bila ia menukar data harian yang membosankan menjadi keputusan yang jelas.

Apa yang penanggung insurans sebenarnya mahu lihat

Untuk underwriting komersial auto, data yang kuat biasanya meliputi:

• konsistensi pemeriksaan (kekerapan & kelengkapan),
• bukti pembaikan dibuat (masa tindak balas),
• trend isu berulang mengikut unit,
• audit trail (siapa buat apa, bila, di mana).

Bila fleet boleh tunjukkan ini dengan mudah, perbualan pembaharuan polisi jadi lebih “tenang”. Anda bukan sedang mempertahankan diri—anda sedang menunjukkan kawalan.

Pelan 30-60-90 hari: cara implement tanpa ganggu operasi

Jawapan yang realistik: mulakan kecil, ukur, kemudian kembangkan.

Ramai pemilik fleet gagal bukan sebab teknologi tak bagus, tetapi sebab rollout terlalu besar dan pemandu rasa ia beban.

30 hari pertama: standardkan pemeriksaan yang paling kritikal

Fokus pada 10–15 item yang paling berkait dengan kemalangan dan kegagalan jalan:

• brek & lampu brek
• tayar (bunga/tekanan)
• lampu signal & headlamp
• cermin & wiper
• kebocoran minyak/cecair
• hon, seatbelt, mirror

Tetapkan polisi mudah:

• tiada foto = pemeriksaan tak dikira selesai,
• isu “kritikal” automatik buat tiket pembaikan.

60 hari: bina aliran pembaikan (workflow) yang jelas

Teknologi pemeriksaan akan “membanjirkan” anda dengan penemuan. Yang menentukan hasil ialah cara anda menutup loop.

Bina SOP ringkas:

1. pemandu lapor
2. pengurus semak & klasifikasikan (kritikal vs tidak)
3. bengkel/maintenance ambil tindakan
4. bukti pembaikan dimuat naik
5. status ditutup dan disimpan untuk audit

90 hari: gabungkan telematik & mula guna skor risiko dalaman

Selepas data stabil, barulah gabungkan telematik untuk:

• mengaitkan isu kenderaan dengan cara pemanduan (contohnya braking keras + isu brek),
• membina skor risiko unit dan skor pematuhan pemandu,
• merancang penyelenggaraan pencegahan berdasarkan penggunaan sebenar.

Hasil paling cepat biasanya bukan “AI yang hebat”. Hasil paling cepat ialah kurang breakdown, kurang downtime, dan kurang pertikaian bila tuntutan berlaku.

Soalan lazim: apa yang patut anda tanya sebelum beli sistem

Jawapan terbaik: tanya soalan yang memaksa vendor buktikan nilai risiko dan nilai insurans.

1. Boleh tak sistem paksa foto/video bertarikh untuk item tertentu?
2. Macam mana sistem elak pemandu guna gambar lama?
3. Boleh tak eksport laporan audit dalam 5 minit (PDF/CSV) ikut tarikh/unit/pemandu?
4. Boleh tak saya jejak masa respons pembaikan (SLA) untuk isu kritikal?
5. Integrasi apa yang tersedia (ELD, telematik, DTC, sistem maintenance)?
6. Fungsi AI dia buat apa secara spesifik—semak foto, klasifikasi isu, atau ramalan trend?

Kalau jawapan kabur, biasanya hasil juga kabur.

Apa langkah seterusnya untuk pemilik fleet dan pihak insurans

Pemeriksaan digital bukan projek “IT”. Ia projek pengurusan risiko.

Bagi pemilik fleet, langkah seterusnya ialah memilih satu aliran kerja yang mudah dipatuhi pemandu, dan tegas pada bukti. Bagi penanggung insurans atau broker komersial auto, ini peluang untuk menilai risiko dengan lebih tepat: fleet yang ada audit trail kuat patut dinilai berbeza daripada fleet yang hanya ada borang kertas.

Kita akan lihat trend ini semakin ketara pada 2026: gabungan AI, telematik, dan dokumentasi pemeriksaan yang kukuh akan menjadi bahasa bersama antara operasi fleet dan underwriting. Bila kedua-dua pihak bercakap dengan data yang sama, tuntutan boleh turun dan premium jadi lebih stabil.

Kalau anda sedang menimbang untuk beralih daripada DVIR kertas ke pemeriksaan digital, persoalan yang patut anda bawa ke mesyuarat pengurusan minggu ini ialah: adakah proses pemeriksaan kita menghasilkan bukti yang cukup kuat untuk melindungi pemandu, aset, dan polisi insurans—atau sekadar ‘cukup untuk lulus’ hari ini?