AI & Reka Bentuk Latihan Insurans yang Terbukti

Sijil tamat kursus memang mudah ditunjukkan—terutamanya hujung tahun bila jabatan L&D kejar angka pematuhan. Tapi dalam insurans dan pengurusan risiko, sijil tak bayar tuntutan, tak kurangkan E&O, dan tak selamatkan margin underwriting. Yang mengubah keputusan kerja ialah kompetensi yang boleh dibuktikan: lebih tepat menilai risiko, lebih konsisten mentafsir polisi, dan lebih yakin membuat keputusan bila kes jadi rumit.

Ini sebabnya reka bentuk latihan berasaskan bukti (evidence-based instructional design) semakin relevan pada 2025—dan lebih penting lagi bila organisasi mula menambah AI dalam insurans: automasi underwriting, analitik tuntutan, pemodelan risiko bencana, dan pematuhan. Bila AI masuk ke operasi, standard “cukup-cukup lulus” untuk latihan staf memang tak memadai.

Saya suka melihat latihan sebagai satu bentuk pengurusan risiko: kalau kita boleh ukur risiko dalam portfolio, kita juga patut boleh ukur risiko “salah faham” dalam pasukan. Artikel asal menekankan disiplin reka bentuk kurikulum dan analisis psikometrik. Dalam siri AI dalam Pendidikan dan EdTech, kita tambah satu lapisan: bagaimana AI boleh memperkemas reka bentuk, pemperibadian, dan pengukuran hasil pembelajaran—supaya latihan benar-benar memindahkan kemahiran ke tempat kerja.

Masalah sebenar latihan insurans: patuh, tapi tak mahir

Jawapan ringkas: Banyak program latihan fokus pada pematuhan dan kelajuan, bukan perubahan tingkah laku dan prestasi.

Dalam dunia insurans, kesilapan kecil boleh jadi mahal. Salah tafsir pengecualian polisi, terlepas syarat warranty, atau gagal mengenal pasti jurang perlindungan boleh membawa kepada:

• keputusan underwriting yang terlalu longgar atau terlalu ketat
• cadangan perlindungan yang tak sepadan dengan profil risiko pelanggan
• pertikaian tuntutan yang memakan masa dan reputasi
• peningkatan risiko E&O (errors & omissions)

Program latihan yang “murah dan pantas” kadang-kadang memenuhi syarat jam kredit, tetapi tidak membina judgment—iaitu kebolehan menilai situasi yang kabur, berunding dengan pelanggan, dan membuat keputusan dengan data yang tidak sempurna.

Di sinilah pendekatan berasaskan bukti membantu: ia bermula dengan hasil yang jelas, bina kandungan mengikut tahap kognitif, dan menguji dengan ukuran yang sah.

Backward Design + AI: mula dengan apa yang staf perlu boleh buat

Jawapan ringkas: Backward Design memaksa kita menetapkan kompetensi kerja dahulu; AI mempercepat pemetaan kompetensi dan jurang kemahiran.

Backward Design (mula dengan “akhir” yang kita mahu) mengubah soalan latihan daripada:

“Topik apa kita nak ajar?”

kepada:

“Selepas kursus, staf patut boleh buat apa—di tempat kerja—dengan tahap kualiti apa?”

Dalam konteks insurans, hasil pembelajaran yang baik biasanya berbentuk tindakan, contohnya:

• “Menganalisis dua bentuk polisi dan mengenal pasti jurang perlindungan bagi pelanggan SME.”
• “Menilai senario kerugian dan memutuskan liputan berdasarkan pengecualian dan endorsement.”
• “Membina pelan pengurusan risiko yang menggabungkan kawalan risiko dan pemindahan risiko.”

Apa yang AI tambah dalam fasa Backward Design

AI boleh membantu pasukan latihan dan pengurusan risiko menjadikan hasil ini lebih tajam dan realistik, melalui:

1. Pemetaan kompetensi automatik: AI menganalisis deskripsi kerja, SOP, garis panduan underwriting, dan data audit untuk mengenal pasti kemahiran kritikal (contoh: tafsiran terma polisi, analisis pendedahan, dokumentasi nasihat).
2. Analisis jurang kemahiran: Gabungkan data prestasi (contoh: kadar ralat pemprosesan, masa pusingan tuntutan, kadar rujukan underwriting) untuk mengenal pasti modul yang paling perlu.
3. Penentuan standard prestasi: AI boleh cadangkan rubric dan contoh jawapan “baik vs lemah” berdasarkan kes-kes lampau—supaya “lulus” bukan sekadar 60%, tetapi berkait dengan keputusan kerja.

Pendek kata, Backward Design memberi struktur; AI memberi kelajuan dan ketepatan diagnostik.

Taksonomi Bloom dalam latihan insurans: naik taraf daripada hafal ke buat keputusan

Jawapan ringkas: Taksonomi Bloom memastikan objektif pembelajaran tidak terperangkap pada hafalan; AI membantu membina latihan senario yang konsisten dan berskala.

Dalam latihan insurans, ramai tersangkut di tahap “ingat” dan “faham”. Sedangkan nilai sebenar datang bila staf boleh guna dan menilai.

Berikut contoh progresi yang praktikal (disesuaikan daripada pendekatan Bloom):

• Ingat: Kenal pasti istilah biasa perlindungan harta.
• Faham: Terangkan bagaimana polisi komersial memberi kesan kepada penyelesaian tuntutan.
• Aplikasi: Tafsir pengecualian untuk tentukan sama ada senario kerugian dilindungi.
• Analisis: Bandingkan dua bentuk polisi untuk beza skop perlindungan.
• Penilaian: Pilih pilihan perlindungan terbaik mengikut portfolio risiko pelanggan.
• Cipta: Rangka pelan pengurusan risiko menyeluruh merentas beberapa line perlindungan.

AI sebagai “enjin senario” untuk Bloom tahap tinggi

Bila organisasi bergerak ke AI-driven underwriting dan analitik tuntutan, latihan patut lebih banyak soalan berasaskan kes. AI boleh:

• menjana bank senario mengikut industri (pembuatan, logistik, pembinaan, F&B)
• memvariasikan parameter (nilai aset, deduktibel, peril, lokasi, rekod kerugian) untuk elak hafalan
• mensimulasikan dialog pelanggan untuk latihan kemahiran nasihat dan pengumpulan fakta
• mencadangkan soalan susulan yang menguji “judgment”, bukan fakta semata-mata

Saya tegas di sini: soalan “trick” tak perlu, tetapi soalan yang mencabar memang perlu. Kita nak ukur keupayaan, bukan perangkap.

Metrik pembelajaran yang boleh dipercayai: psikometrik + analitik AI

Jawapan ringkas: Metrik item dan ujian memastikan peperiksaan adil dan sah; AI membantu mengesan corak kelemahan dan membaiki kandungan dengan cepat.

Mengukur pembelajaran bukan sekadar “berapa ramai lulus”. Program yang serius akan tengok tiga lapisan ukuran: item, ujian, dan impak agregat.

1) Metrik per item: soalan itu sendiri berkualiti atau tidak?

Tiga ukuran yang sangat berguna:

• Kesukaran item (p-value): Soalan terlalu senang tak membezakan yang mahir dan yang sekadar bernasib baik.
• Analisis distraktor: Pilihan jawapan salah mesti nampak munasabah untuk yang belum menguasai topik.
• Diskriminasi item: Soalan bagus akan dijawab betul oleh peserta cemerlang dan salah oleh peserta lemah.

Di mana AI membantu: AI boleh mengesan distraktor yang “mati” (tak pernah dipilih), mengesyorkan penambahbaikan bahasa soalan, dan menandakan item yang mungkin mengelirukan kerana ambiguiti.

2) Metrik tahap ujian: adakah ujian konsisten dan tepat?

Dua istilah yang patut biasa dalam L&D insurans:

• Kebolehpercayaan (Cronbach’s α / KR-20): Konsistensi dalaman—ujian stabil merentas kumpulan.
• SEM (Standard Error of Measurement): Ketepatan skor; membantu elak keputusan “lulus/gagal” yang terlalu rapuh.

Di mana AI membantu: AI boleh memantau drift (contoh: soalan jadi terlalu mudah bila kandungan bocor) dan mencadangkan set soalan alternatif yang setara.

3) Metrik agregat: adakah peserta betul-betul meningkat?

Di sinilah ukuran seperti:

• ujian pra & pasca (pre-post)
• analisis signifikan statistik (contoh: paired t-test)
• magnitud kesan (contoh: Cohen’s d)

menjadi bukti yang kuat.

Artikel asal menyebut dapatan daripada lebih 10,000 peserta: p-value 0.00 dan Cohen’s d 0.90—ini menunjukkan peningkatan yang besar dan bermakna, bukan sekadar “nampak macam meningkat”.

Di mana AI membantu: AI boleh menghubungkan skor latihan dengan KPI operasi (masa pemprosesan, ralat dokumentasi, kadar rujukan, kualiti nota fail) untuk membuktikan pemindahan pembelajaran ke tempat kerja.

Mengikat latihan kepada prestasi insurans: dari skor ke hasil bisnes

Jawapan ringkas: Latihan bernilai bila ia mengurangkan ralat, memperbaiki keputusan risiko, dan menaikkan hasil pelanggan—AI memudahkan pengesanan hubungan sebab-akibat.

Kalau anda mengetuai underwriting, tuntutan, broker advisory, atau risk engineering, anda perlukan model yang jelas:

Latihan → Keputusan kerja → Hasil pelanggan → Impak kewangan

Contoh yang praktikal (dan boleh diukur):

• Underwriting SME

  • Latihan: tafsiran pengecualian dan struktur perlindungan
  • Keputusan kerja: nota underwriting lebih lengkap, lebih sedikit “rework”
  • Hasil: pricing lebih konsisten, kurang adverse selection

• Tuntutan harta komersial

  • Latihan: triage tuntutan + analisis polisi
  • Keputusan kerja: lebih cepat kenal pasti coverage position
  • Hasil: masa penyelesaian turun, pertikaian berkurang

• Perundingan risiko pelanggan korporat

  • Latihan: bina pelan pengurusan risiko bersepadu
  • Keputusan kerja: cadangan kawalan risiko lebih realistik
  • Hasil: pelanggan nampak nilai, retensi meningkat

AI dalam insurans sering dibincangkan dari sudut model dan data. Tapi realitinya, manusia masih memegang stereng: menetapkan appetite risiko, menyemak kes pinggiran (edge cases), mengurus komunikasi pelanggan, dan memastikan etika.

Pelan 30-60-90 hari: bina latihan insurans yang boleh dibuktikan

Jawapan ringkas: Mulakan kecil dengan kompetensi kritikal, bina penilaian berasaskan senario, dan gunakan AI untuk pemperibadian serta pemantauan metrik.

30 hari: tetapkan kompetensi dan “definition of done”

• Pilih 1 proses berisiko tinggi (contoh: tafsiran pengecualian kebakaran, liability, atau professional indemnity).
• Tulis 3–5 hasil pembelajaran berbentuk tindakan.
• Tetapkan standard lulus yang berkait dengan kerja (contoh: “dapat mengenal pasti 4 daripada 5 risiko utama dan justifikasi perlindungan”).

60 hari: bina penilaian yang betul-betul menguji kemahiran

• Bangunkan 10–15 soalan senario (campur aplikasi, analisis, penilaian).
• Pastikan setiap soalan memetakan kepada objektif pembelajaran.
• Gunakan AI untuk menghasilkan variasi kes, tetapi semak oleh SME untuk ketepatan polisi.

90 hari: ukur impak dan buat kitaran penambahbaikan

• Jalankan pre-post assessment.
• Semak p-value, distraktor, diskriminasi; buang item yang lemah.
• Hubungkan cohort latihan kepada 1–2 KPI operasi (contoh: ralat dokumen, masa pemprosesan, kadar eskalasi).

“Latihan yang tak boleh diukur akan akhirnya jadi kos; latihan yang boleh dibuktikan akan jadi aset.”

Penutup: AI tak menggantikan latihan—AI menuntut latihan yang lebih baik

Bila organisasi semakin bergantung pada AI untuk underwriting dan pengurusan risiko, paradoksnya ialah ini: kita perlukan manusia yang lebih terlatih, bukan kurang. AI mempercepat keputusan. Jadi jika pemahaman staf lemah, kesilapan juga dipercepat.

Reka bentuk berasaskan bukti—Backward Design, Taksonomi Bloom, dan metrik psikometrik—memberi asas yang kukuh. Tambahkan AI sebagai alat pemperibadian, penjana senario, dan enjin analitik pembelajaran, anda dapat latihan yang bukan sekadar “habis kursus”, tetapi benar-benar membina kompetensi.

Kalau anda sedang merancang program AI dalam pendidikan dan EdTech untuk pasukan insurans, langkah seterusnya mudah: pilih satu kompetensi berimpak tinggi dan bina sistem ukur yang tahan audit. Dari situ, skala dengan yakin. Persoalannya, kompetensi mana yang paling kritikal untuk anda buktikan sebelum 31/12/2025?