Platform Sebut Harga Multi-Syarikat: Lebih Pantas, Kurang Risiko

Pada hujung tahun macam sekarang (21/12/2025), ramai pengurus risiko dan pasukan operasi sedang “menutup buku” sambil bersedia untuk 2026. Dalam tempoh yang sama, pasukan underwriting, MGA, wholesaler, dan broker runcit biasanya berdepan lonjakan permintaan sebut harga—terutama untuk pembaharuan polisi, semakan premium, dan perubahan terma.

Masalahnya, kebanyakan organisasi masih buat kerja yang sama berulang kali: isi borang berbeza untuk setiap syarikat insurans, semak appetite secara manual, dan kejar jawapan melalui e-mel. Itu bukan sekadar lambat—ia meningkatkan risiko ralat, membuka ruang E&O, dan merencatkan keputusan pengurusan risiko. Platform sebut harga multi-syarikat (multi-carrier quoting platform) wujud untuk memotong semua “kerja remeh” ini.

Saya suka melihatnya begini: dalam siri AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan, kita sering cerita tentang AI yang menyatukan data, mengautomasi pemilihan laluan, dan mengurangkan masa menunggu di gudang. Dalam insurans pun sama—cuma “gudang” kita ialah borang, dokumen, peraturan underwriting, dan portal syarikat. Bila proses sebut harga boleh diintegrasi dan diautomasi, keputusan risiko jadi lebih cepat dan lebih konsisten.

Apa sebenarnya platform sebut harga multi-syarikat?

Platform sebut harga multi-syarikat ialah sistem yang membolehkan pengguna masukkan data risiko sekali, kemudian mendapatkan sebut harga daripada beberapa syarikat insurans melalui satu antaramuka.

Secara praktikal, ia melakukan 5 benda besar:

1. Menyeragamkan input (data yang masuk “dibersihkan” dan disusun ikut struktur yang konsisten).
2. Memetakan data kepada keperluan setiap syarikat (setiap syarikat ada medan, format, dan dokumen yang berbeza).
3. Menapis appetite (siapa yang “suka” risiko itu dan siapa yang biasanya tolak).
4. Menggunakan logik underwriting & rating (API rating, jadual kadar, had kuasa terdelegasi).
5. Mengembalikan sebut harga yang boleh diikat (bindable) bersama jejak audit.

Kalau anda pernah rasa “kenapa nak isi 6 portal untuk risiko yang sama?”, platform ini memang jawapannya.

Kenapa ia makin kritikal pada 2025–2026?

Jawapan ringkas: kelajuan dan ketepatan kini jadi kelebihan kompetitif. Dalam pasaran yang makin sensitif kepada kerugian bencana, risiko siber, dan ketidakstabilan rantaian bekalan, pemegang taruh mahu keputusan cepat—tetapi masih patuh peraturan.

Di sinilah automasi (dan semakin kerap, AI) memberi nilai: bukan menggantikan underwriter, tetapi mengurangkan kerja manual supaya underwriter fokus pada keputusan yang betul-betul perlukan pertimbangan manusia.

Kenapa MGA dan wholesaler paling “rasa sakit” tanpa platform ini

Bekerja merentas banyak syarikat insurans memang berserabut—dan itu normal. Setiap pasaran ada perbezaan:

• Penapis appetite (kelas perniagaan, lokasi, had, deduktibel)
• Borang dan dokumen (lampiran kewangan, jadual aset, rekod tuntutan)
• Peraturan underwriting (contoh: had umur bangunan, kawalan keselamatan)
• Cara rating (API, jadual kadar, atau gabungan)
• Had kuasa terdelegasi (apa yang MGA boleh luluskan tanpa rujuk syarikat)

Tanpa platform multi-syarikat, pasukan akan:

• Rekey data berkali-kali
• Tersilap versi dokumen (yang dihantar bukan dokumen terkini)
• Terlepas peluang (pasaran lain sudah jawab dulu)
• Naikkan risiko E&O (terlepas syarat penting, tersalah kelas/limit)

Analogi rantaian bekalan yang mudah

Dalam logistik, kalau anda urus banyak syarikat penghantaran, anda perlukan sistem yang memilih kurier terbaik berdasarkan lokasi, SLA, kos, dan kapasiti.

Dalam insurans, platform sebut harga multi-syarikat berfungsi seperti “transport management system” untuk underwriting: ia menghala submission ke pasaran yang tepat, dengan data yang betul, pada masa yang sesuai.

Bagaimana automasi dan AI menguatkan sebut harga multi-syarikat

Platform sebut harga yang bagus bukan sekadar “kumpul quote”. Ia mengurus keputusan. Ini bahagian yang selari dengan kempen AI dalam Insurans dan Pengurusan Risiko.

1) Pengambilan submission berpusat (intake) + normalisasi data

Platform moden boleh terima submission dari:

• E-mel
• Muat naik dokumen
• Borang portal ejen
• Integrasi API

Selepas itu, sistem mengekstrak dan menyusun data supaya tidak bergantung pada format asal.

Ayat yang saya suka guna untuk pasukan operasi: “Satu data masuk, banyak output—bukan banyak input untuk satu output.”

Dalam konteks AI, di sinilah peluang besar: AI boleh membantu document parsing, pengesanan medan hilang, dan semakan konsistensi (contoh: alamat risiko vs alamat operasi).

2) Routing automatik ikut appetite dan parameter risiko

Routing automatik bermaksud submission tidak lagi “beratur” dalam inbox. Ia terus dihantar kepada program/pasaran yang relevan berdasarkan:

• Jenis risiko
• Negeri/zon geografi
• Kod kelas
• Had perlindungan
• Sejarah tuntutan

Untuk pengurusan risiko, ini mempercepat time-to-quote dan mengurangkan “decline” yang tak perlu.

3) Integrasi rating engine: API + jadual kadar

Platform seperti RQB (Rate Quote Bind) dibina untuk senario kuasa terdelegasi: rating dibuat mengikut logik syarikat, tetapi dalam rangka kerja yang konsisten.

Di lapangan, anda akan jumpa dua realiti:

• Ada syarikat yang sudah sedia dengan API rating
• Ada yang masih guna jadual kadar atau peraturan tersuai

Platform multi-syarikat perlu menyokong kedua-duanya, kalau tidak pasukan akan kembali ke Excel dan e-mel.

4) Penguatkuasaan peraturan (rules) untuk kawal risiko E&O

Rules engine ialah “pengawal trafik” underwriting. Ia memastikan:

• Terma yang dikeluarkan mematuhi mandat syarikat
• Had terdelegasi tidak dilanggar
• Keperluan dokumen dipenuhi

Kesan terus kepada organisasi: kurang kerja pembetulan, kurang rework, dan audit jadi lebih kemas.

5) Bind + eksport ke sistem hiliran

Sebut harga yang bagus tapi tak boleh disambung ke proses polisi ialah jalan buntu.

Platform end-to-end membolehkan:

• Quote diluluskan dan diikat (bind)
• Data dieksport untuk invois, pengeluaran polisi, dan rekod audit

Ini sama macam rantaian bekalan: kalau ramalan permintaan bagus tetapi sistem tak boleh cipta pesanan pembelian, ia tetap tak menyelesaikan masalah.

Apa yang boleh kita belajar daripada kes ujian dunia sebenar

Dalam artikel asal, satu contoh yang menarik ialah wholesaler nasional dengan 12 program syarikat yang menggunakan RQB untuk mempercepat proses.

Hasil yang dilaporkan:

• Masa pusingan sebut harga turun 72%
• 100+ submission ditriage setiap hari
• Purata sebut harga dikembalikan dalam 4 minit
• 3x lebih banyak risiko boleh diikat per underwriter per hari

Bagi saya, nombor yang paling “kena” ialah 4 minit.

4 minit bukan sekadar cepat; ia mengubah tingkah laku pasaran. Ejen runcit cenderung memilih pihak yang memberi jawapan awal. Dalam pengurusan risiko pula, kelajuan ini membolehkan syarikat membuat keputusan mitigasi (contoh: tambah kawalan keselamatan, ubah limit, atau ubah struktur deduktibel) sebelum tarikh pembaharuan menghimpit.

Checklist: ciri yang patut anda minta sebelum memilih platform

Jika anda MGA, wholesaler, atau pasukan program syarikat, gunakan senarai semak ini semasa penilaian vendor.

Keupayaan data & integrasi

• Input sekali, output ke banyak syarikat
• Pemetaan medan fleksibel (setiap syarikat ada format berbeza)
• Sokongan API dan import dokumen

Triage dan routing

• Penapis appetite boleh dikemas kini tanpa projek IT besar
• Routing berdasarkan lokasi, kelas, limit, dan peraturan program

Underwriting & kawalan

• Rules engine untuk pematuhan terma dan had terdelegasi
• Audit trail yang jelas (siapa buat apa, bila)

Operasi end-to-end

• Quote → bind → eksport ke sistem polisi/invois
• Paparan berbeza untuk underwriter vs ejen (self-service)

KPI yang patut dipantau (minggu 1–8)

• Quote turnaround time (minit/jam)
• Kadar “decline” kerana salah pasaran
• Bilangan rework (quote dibetulkan)
• Produktiviti underwriter (risk/underwriter/hari)

Soalan lazim yang saya selalu dengar (dan jawapan terus)

“Boleh tak platform ini sokong banyak syarikat?”

Ya. Platform yang matang biasanya direka untuk menyokong puluhan syarikat/program, asalkan logik rating dan pemetaan datanya dibina dengan betul.

“Adakah kami masih perlu rekey data untuk setiap syarikat?”

Tak sepatutnya. Nilai utama platform sebut harga multi-syarikat ialah data masuk sekali dan sistem memetakan ke format syarikat.

“Siapa patut guna—underwriter atau ejen?”

Kedua-duanya. Amalan yang saya nampak berkesan ialah:

• Underwriter guna paparan penuh untuk triage, semakan, dan kelulusan
• Ejen guna portal ringkas untuk submission dan status

“Berapa lama implementasi yang realistik?”

Untuk konfigurasi asas, sekitar 30 hari sering disebut sebagai sasaran yang munasabah. Tetapi integrasi kompleks (banyak syarikat, banyak variasi produk) memang boleh ambil lebih lama. Yang penting: tetapkan skop fasa 1 yang jelas.

Langkah seterusnya: jadikan sebut harga sebahagian daripada strategi risiko

Platform sebut harga multi-syarikat bukan “projek IT semata-mata”. Ia komponen strategi pengurusan risiko: lagi cepat anda dapat quote yang tepat, lagi awal anda boleh ubah struktur perlindungan dan kawalan risiko.

Dalam siri AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan, kita sering tekankan satu prinsip: automasi yang baik mengurangkan masa menunggu, dan masa menunggu ialah kos tersembunyi. Dalam insurans, masa menunggu itu muncul sebagai peluang hilang, premium yang tidak kompetitif, dan keputusan risiko yang dibuat tergesa-gesa.

Kalau anda sedang menilai cara untuk menggabungkan automasi, integrasi data, dan (secara berperingkat) AI dalam underwriting, mulakan dengan soalan mudah: di bahagian mana pasukan anda paling banyak rekey data dan paling kerap buat kerja berulang? Dari situ, keperluan platform sebut harga multi-syarikat akan jadi jelas.