Solusi berbasis AI di industri asuransi dengan Managed AI: Mengapa industri asuransi menghadapi titik balik terbesarnya.

Akhir dari "kelumpuhan digital": Bagaimana AI terkelola menyelamatkan industri asuransi

Apa yang selama beberapa dekade berfungsi sebagai model bisnis yang stabil berdasarkan agregasi risiko dan inovasi bertahap kini menghadapi badai sempurna berupa utang teknologi, biaya yang meledak, dan tekanan regulasi. Angka-angka berbicara sendiri: Sementara klaim penipuan asuransi mencapai sekitar $122 miliar setiap tahunnya di seluruh dunia, secara paradoks, hingga 90 persen investasi TI oleh perusahaan tradisional hanya dihabiskan untuk memelihara sistem yang sudah usang – sebuah "kelumpuhan digital" yang menghambat inovasi.

Namun, harga dari stagnasi bukan lagi sekadar masalah hilangnya efisiensi; ini menjadi ancaman eksistensial. Di era di mana pola penipuan menjadi lebih dinamis dan pelanggan mengharapkan pengalaman secara real-time, sekadar mengelola kebijakan saja tidak lagi cukup. Jawaban industri terletak pada implementasi strategis solusi AI yang terkelola. Teknologi ini bukan lagi gimmick opsional, melainkan pengungkit penting untuk mengatasi "jebakan warisan" yang sangat besar, secara radikal mempercepat proses seperti penanganan klaim, dan menilai risiko dengan lebih akurat daripada sebelumnya.

Analisis berikut ini mengkaji secara detail ekonomi dari transformasi ini. Mulai dari alasan historis keberadaan perusahaan IT raksasa seperti Allianz hingga jebakan dari Undang-Undang AI Uni Eropa yang baru: Kami menyelidiki bagaimana perusahaan asuransi mengelola keseimbangan antara regulasi yang ketat dan otomatisasi yang diperlukan. Pelajari mengapa AI terkelola lebih dari sekadar perangkat lunak – ini adalah infrastruktur untuk daya saing masa depan – dan strategi mana yang akan menentukan pemenang dan pecundang di dekade mendatang.

Cocok untuk:

• UNFRAME.AI: Solusi AI Terkelola untuk Asuransi

Bagaimana perusahaan asuransi mengotomatisasi masa depan mereka atau membentuknya dengan cerdas.

Industri asuransi berada di titik kritis di mana kekuatan teknologi, ekonomi, dan regulasi bertemu dan memaksa perubahan mendasar. Model bisnis asuransi, yang dibangun selama beberapa dekade berdasarkan proses manual, struktur data terdesentralisasi, dan inovasi bertahap, semakin tertekan. Realitasnya tidak dapat disangkal: sektor asuransi saat ini kehilangan sekitar $122 miliar setiap tahunnya akibat penipuan properti dan kecelakaan, dengan Jerman saja menghadapi kerugian melebihi €6 miliar per tahun. Pada saat yang sama, 70 persen anggaran TI perusahaan asuransi dihabiskan untuk memelihara sistem usang yang semakin runtuh karena kompleksitasnya sendiri. Dua pertiga penyedia asuransi di seluruh dunia sejauh ini gagal untuk meningkatkan skala kecerdasan buatan di luar proyek percontohan dan mengintegrasikannya ke dalam operasi sehari-hari mereka.

Situasi ini menggambarkan bukan sekadar kesenjangan efisiensi, tetapi juga masalah kelangsungan hidup. Oleh karena itu, solusi AI terkelola untuk industri asuransi bukanlah gimmick teknologi atau modernisasi opsional, melainkan kebutuhan strategis yang menentukan daya saing, profitabilitas, dan pada akhirnya kelangsungan pasar jangka panjang perusahaan asuransi. Laporan ini menganalisis pendorong ekonomi, pelaku institusional, dan mekanisme pasar di balik proses transformasi ini. Laporan ini menyoroti bagaimana sistem AI terkelola, sebagai platform solusi terintegrasi, memungkinkan perusahaan asuransi untuk mengatasi sistem lama, mendeteksi dan mencegah penipuan secara real-time, mempercepat proses klaim, dan meningkatkan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi.

Cocok untuk:

• Unframe AI mengubah integrasi AI untuk perusahaan dalam waktu singkat: Solusi yang dibuat khusus dalam hitungan jam atau hari

Dari pemrosesan data elektromekanik hingga kelumpuhan digital.

Untuk memahami situasi terkini di industri asuransi, perlu dilihat perkembangan teknologinya. Allianz, misalnya, adalah perusahaan asuransi pertama di Eropa yang memperkenalkan komputer mainframe IBM 650 pada tahun 1956. Ini merupakan terobosan yang merevolusi pengolahan data dan memungkinkan perusahaan asuransi untuk mengelola jutaan polis secara efisien. Dalam beberapa dekade berikutnya, sistem-sistem ini terus diperluas dan diadaptasi untuk memenuhi kebutuhan baru. Setiap fungsi baru tidak diintegrasikan, melainkan berlapis: administrasi asuransi, pemrosesan klaim, penagihan, dan manajemen pelanggan muncul sebagai sistem yang sebagian terisolasi dan sebagian saling terkait.

Hal ini secara historis dapat dipahami dan secara ekonomi masuk akal. Hingga akhir abad ke-20, sistem monolitik semacam itu merupakan model bisnis standar tidak hanya di bidang asuransi tetapi juga di hampir semua lembaga keuangan besar. Pada saat itu, sistem tersebut memungkinkan skalabilitas dan profitabilitas. Namun, sistem ini tidak dirancang terutama untuk fleksibilitas, iterasi cepat, atau integrasi eksternal. Sistem ini dioptimalkan untuk proses yang stabil dan dapat diprediksi.

Pergantian milenium dan dua dekade berikutnya kemudian mengungkapkan sisi negatif dari keputusan-keputusan tersebut. Ketika layanan keuangan di seluruh dunia berada di bawah tekanan akibat merger, regulasi baru, dan munculnya InsurTech, perusahaan asuransi semakin bergantung pada sistem yang tidak lagi sepenuhnya mereka pahami. Dalam beberapa kasus, ketergantungan teknis kini begitu kompleks sehingga tidak ada seorang pun di perusahaan asuransi yang memiliki gambaran lengkap tentang arsitektur perangkat lunaknya sendiri. Beberapa perubahan yang tampaknya sepele, seperti menambahkan alamat email kedua ke sistem, menimbulkan biaya dalam kisaran ratusan euro karena memerlukan penyesuaian di ratusan tempat dalam sistem.

Investasi di bidang TI menggambarkan skala masalahnya. Perusahaan asuransi Jerman saja meningkatkan investasi TI mereka hingga mencapai rekor €6,2 miliar pada tahun 2024, terutama untuk mengatasi masalah yang ada daripada berinvestasi dalam inovasi masa depan. Sebagian besar dana ini, diperkirakan 70 hingga 90 persen, dihabiskan hanya untuk memelihara sistem lama. Ini merupakan contoh klasik inefisiensi ekonomi: perusahaan membayar jumlah yang terus meningkat untuk mempertahankan tingkat fungsionalitas yang sama sementara daya saing mereka menurun. Utang teknis tumbuh secara eksponensial, sementara investasi dalam inovasi dan pertumbuhan terhambat.

Analisis faktor-faktor kunci: Ketidakefisienan sistemik dan struktur insentif transformasi

Bisnis asuransi didasarkan pada informasi asimetris, agregasi risiko, dan logika premi. Perusahaan asuransi mengumpulkan data tentang risiko, menilai risiko tersebut, dan menghitung premi berdasarkan penilaian ini. Untuk penilaian ini, mereka menggabungkan data historis, informasi eksternal, dan model perhitungan yang telah ditetapkan. Secara tradisional, proses ini dilakukan secara manual atau semi-otomatis. Seorang penanggung membutuhkan pengalaman bertahun-tahun untuk melakukan penilaian ini secara konsisten. Penanganan klaim pun serupa: seorang penilai klaim harus membaca dokumen, membandingkan fakta dengan polis, mengidentifikasi potensi indikator penipuan, dan kemudian membuat keputusan.

Dalam konteks ini, solusi AI terkelola bertindak seperti transformator katalitik. Solusi ini memungkinkan tugas-tugas kognitif ini ditangani tidak hanya lebih cepat, tetapi juga lebih tepat dan lebih terukur. Namun, pengaruh ekonominya jauh lebih dalam:

Pertama, pencegahan penipuan sangat penting. Kerugian global akibat penipuan asuransi properti dan kecelakaan (P&C) diperkirakan mencapai sekitar $122 miliar per tahun. Di Jerman, perkiraannya lebih dari €6 miliar per tahun, dan angka ini terus meningkat. Deteksi penipuan konvensional bergantung pada aturan: Pola mencurigakan didefinisikan oleh para ahli dan kemudian dikodekan ke dalam sistem. Masalahnya adalah penipu beradaptasi dengan pola yang sudah dikenal, mengembangkan teknik baru, dan menjadi lebih kreatif. Deteksi penipuan berbasis pembelajaran mesin bekerja secara berbeda: Ia mengenali pola anomali yang belum pernah dijelaskan oleh manusia sebelumnya. Analisis McKinsey menunjukkan bahwa deteksi penipuan mutakhir meningkatkan tingkat deteksi sebesar 15 hingga 20 persen, sekaligus mengurangi false positive sebesar 20 hingga 50 persen. Hal ini memiliki konsekuensi ekonomi langsung: Lebih sedikit penipuan berarti lebih sedikit pembayaran klaim. Lebih sedikit false positive berarti lebih sedikit investigasi yang tidak perlu dan verifikasi yang lebih cepat untuk pemegang polis yang jujur.

Kedua, telah terjadi peningkatan efisiensi yang besar dalam pemrosesan klaim. Sebuah perusahaan asuransi besar Belanda yang menerapkan pemrosesan klaim berbasis AI berhasil mencapai otomatisasi 91 persen dari semua klaim kendaraan bermotor yang memenuhi syarat. Waktu pemrosesan rata-rata per klaim menurun sebesar 46 persen, dan kepuasan pelanggan (diukur sebagai Net Promoter Score) meningkat sebesar 9 poin. Sebuah perusahaan asuransi Nordik yang memperkenalkan solusi kecerdasan dokumen berhasil melakukan ekstraksi dan interpretasi data yang benar untuk 70 persen dokumen yang masuk secara real time, alih-alih secara manual dan dengan penundaan. Hal ini tidak hanya signifikan secara teknis tetapi juga transformatif secara ekonomi: Penilai klaim dapat membebaskan diri dari tugas-tugas rutin dan sebagai gantinya fokus pada kasus-kasus kompleks dan bernilai tinggi di mana keahlian manusia benar-benar menambah nilai.

Ketiga, penilaian risiko dinamis melalui AI memungkinkan peningkatan radikal dalam akurasi penetapan harga. Sementara penjaminan tradisional didasarkan pada beberapa variabel (usia, riwayat mengemudi, kode pos), model AI dapat menganalisis dan menggabungkan ratusan atau ribuan titik data secara real-time. Hal ini memungkinkan premi yang lebih tepat yang mencerminkan risiko aktual, bukan premi rata-rata yang mensubsidi sebagian besar basis pelanggan. Sebuah studi kasus Allianz menunjukkan bagaimana sistem AI BRIAN (Underwriter Guidance Tool) menggunakan integrasi data dan analisis semantik untuk memberikan rekomendasi berbasis risiko yang memberi informasi kepada penjamin lebih cepat dan lebih efektif.

Keempat, personalisasi berbasis AI secara masif meningkatkan akuisisi dan retensi pelanggan. AI generatif dan model bahasa yang besar memungkinkan komunikasi dengan pelanggan asuransi dalam bahasa alami, menawarkan solusi layanan mandiri otomatis, dan memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi. Seorang penasihat pelanggan yang biasanya menangani 100 pertanyaan per hari kerja dapat menggandakan atau melipatgandakan kapasitas ini dengan asisten AI, sekaligus meningkatkan kualitas nasihat.

Namun, pengungkit-pengungkit ini hanya berfungsi dalam kondisi kelembagaan tertentu. Sebagian besar perusahaan asuransi belum mampu mewujudkan efek ini karena sistem lama mereka tidak cukup fleksibel untuk mendukung integrasi yang cepat. Sebuah proyek AI di perusahaan asuransi tradisional dapat memakan waktu bertahun-tahun karena setiap antarmuka baru menciptakan ratusan ketergantungan yang sudah ada. Inilah alasan utama mengapa dua pertiga perusahaan asuransi di seluruh dunia belum mengembangkan AI lebih jauh dari proyek percontohan.

Situasi terkini: Inventarisasi berbasis data dan tantangannya

Pasar AI global untuk asuransi tumbuh dengan kecepatan luar biasa. Pada tahun 2024, pasar AI di bidang asuransi diperkirakan bernilai sekitar $6,44 miliar hingga $11,33 miliar, tergantung sumbernya. Proyeksi untuk dekade mendatang sangat dramatis: pasar diproyeksikan tumbuh menjadi antara $45,74 miliar dan $246 miliar pada tahun 2031-2035, dengan tingkat pertumbuhan tahunan rata-rata antara 32 dan 33 persen.

Angka-angka ini bukanlah abstraksi matematis, melainkan ekspresi dari transformasi ekonomi nyata. Perusahaan asuransi di seluruh dunia menginvestasikan sejumlah besar uang dalam teknologi AI, akuisisi talenta, dan proyek transformasi. Perusahaan asuransi terbesar, seperti Allianz, Munich Re, dan Zurich, telah mendirikan unit investasi, laboratorium, dan kemitraan penelitian. Zurich mengumumkan pembukaan laboratorium AI baru pada tahun 2025 bekerja sama dengan Universitas St. Gallen dan ETH Zurich untuk mentransformasi model bisnis asuransi itu sendiri. Allianz sedang membangun platform data di seluruh perusahaan untuk mengintegrasikan data dari semua sumber dan dengan demikian memungkinkan aplikasi AI.

Namun investasi ini tidak terbatas. Sumber daya biasanya terikat pada sistem lama. Perusahaan asuransi Jerman menghabiskan sekitar €5,9 hingga €6,2 miliar setiap tahun untuk TI, tetapi 70 hingga 90 persen dari jumlah tersebut digunakan untuk memelihara infrastruktur yang ada. Ini berarti hanya 10 hingga 30 persen dari jumlah tersebut yang tersedia untuk inovasi sejati dan investasi masa depan. Perusahaan asuransi kecil dan menengah bahkan memiliki sumber daya yang lebih sedikit. Oleh karena itu, penyampaian solusi AI yang cepat dan terintegrasi dari satu sumber merupakan keuntungan besar.

Tantangan paling mendesak adalah sebagai berikut. Pertama, kompleksitas teknis integrasi: Setiap perusahaan asuransi memiliki lanskap sistem lama yang unik, masing-masing dengan API, struktur data, dan logika bisnisnya sendiri. Penyedia solusi sejati harus menawarkan tidak hanya algoritma AI tetapi juga kerangka kerja konektor yang dapat dikonfigurasi yang beradaptasi dengan keragaman ini. Kedua, kompleksitas regulasi: Dengan Undang-Undang AI Uni Eropa, yang mulai berlaku pada Agustus 2024 dan akan sepenuhnya berlaku mulai Mei 2026, sistem AI berisiko tinggi, terutama yang digunakan untuk penilaian risiko dan penetapan harga, tunduk pada persyaratan ketat terkait tata kelola, dokumentasi, transparansi, dan minimalisasi bias. Ketiga, masalah perlindungan data dan kepercayaan: Data pelanggan yang sensitif, informasi kesehatan, dan detail keuangan harus ditangani dengan tingkat keamanan tertinggi. Perusahaan asuransi tidak dapat begitu saja mengalihkan data ini ke penyedia cloud eksternal tanpa menimbulkan risiko regulasi. Mereka membutuhkan solusi yang berjalan di tempat atau di lingkungan terkontrol dan menawarkan jejak audit serta transparansi penuh.

Platform AI Terkelola - Gambar: Xpert.Digital

Di sini Anda akan mempelajari bagaimana perusahaan Anda dapat menerapkan solusi AI yang disesuaikan dengan cepat, aman, dan tanpa hambatan masuk yang tinggi.

Platform AI Terkelola adalah paket lengkap dan bebas repot untuk kecerdasan buatan. Alih-alih berurusan dengan teknologi yang rumit, infrastruktur yang mahal, dan proses pengembangan yang panjang, Anda akan mendapatkan solusi siap pakai yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda dari mitra spesialis – seringkali dalam beberapa hari.

Manfaat utama sekilas:

⚡ Implementasi cepat: Dari ide hingga aplikasi operasional dalam hitungan hari, bukan bulan. Kami memberikan solusi praktis yang menciptakan nilai langsung.

Keamanan data maksimal: Data sensitif Anda tetap menjadi milik Anda. Kami menjamin pemrosesan yang aman dan sesuai aturan tanpa membagikan data dengan pihak ketiga.

💸 Tanpa risiko finansial: Anda hanya membayar untuk hasil. Investasi awal yang tinggi untuk perangkat keras, perangkat lunak, atau personel sepenuhnya dihilangkan.

🎯 Fokus pada bisnis inti Anda: Fokuslah pada keahlian Anda. Kami menangani seluruh implementasi teknis, operasional, dan pemeliharaan solusi AI Anda.

📈 Tahan Masa Depan & Skalabel: AI Anda tumbuh bersama Anda. Kami memastikan pengoptimalan dan skalabilitas berkelanjutan, serta menyesuaikan model secara fleksibel dengan kebutuhan baru.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Platform AI Terkelola

Studi kasus dari praktik: Analisis komparatif berbagai strategi transformasi

Untuk mengilustrasikan implikasi praktis dari analisis ini, studi kasus dengan pendekatan yang berbeda sangat membantu.

Perusahaan asuransi Nordik, yang menerapkan kecerdasan dokumen berbasis AI, menggambarkan jalur penerapan bertahap dan spesifik prosesnya. Perusahaan tersebut memiliki pengalaman puluhan tahun dengan dokumen kertas dan digital dalam pemrosesan klaim. Proses manual sangat kompleks: Klaim akan masuk, dokumentasi eksternal akan difoto atau dipindai, karyawan akan membacanya secara manual, dan menyalin data ke berbagai sistem. Tingkat kesalahan sangat signifikan. Dengan EY Fabric Document Intelligence, alur kerja ini diubah. Tujuh puluh persen dokumen sekarang diinterpretasikan dengan benar secara real-time, dan data secara otomatis diekstrak dan ditransfer ke sistem backend. Solusi ini bukanlah pengembangan yang sepenuhnya baru, melainkan komponen terintegrasi yang dibangun di atas sistem manajemen klaim yang ada. Hasilnya: Pemrosesan klaim yang jauh lebih cepat, pengurangan kesalahan, dan karyawan yang dapat fokus pada tugas-tugas yang lebih analitis dan berorientasi pada pelanggan.

Sebuah perusahaan asuransi besar Belanda menunjukkan pendekatan yang lebih radikal: otomatisasi penuh dari keputusan klaim tradisional. Perusahaan ini memiliki hipotesis yang sangat jelas: sekitar 91 persen dari semua klaim kendaraan bermotor mengikuti logika pengambilan keputusan standar dan dapat sepenuhnya diotomatisasi jika sebuah sistem mempelajari logika ini. Perusahaan asuransi tersebut melatih agen AI yang meniru pola pengambilan keputusan dari penilai klaim berpengalaman. Agen tersebut dirancang untuk mengklasifikasikan klaim, meninjau kondisi klaim, dan secara otomatis menyetujui kasus-kasus sederhana. Implementasi ini secara teknis menantang karena membutuhkan koneksi puluhan sistem lama. Tetapi kasus bisnisnya sangat meyakinkan sehingga investasi tersebut dapat dibenarkan. Setelah implementasi penuh, waktu pemrosesan klaim rata-rata menurun sebesar 46 persen, 91 persen dari semua klaim kendaraan bermotor yang memenuhi syarat diotomatisasi, dan kepuasan pelanggan meningkat sebesar 9 poin NPS. Namun, ini bukanlah otomatisasi penuh dari tenaga kerja manusia, melainkan pembagian kerja yang cerdas: agen menangani tugas-tugas rutin, sementara manusia menangani kompleksitasnya.

Allianz, sebagai pemain global, sedang mengejar pendekatan strategi integrasi data dan AI di seluruh perusahaan. Perusahaan menyadari bahwa proyek AI hanya akan berhasil secara berkelanjutan jika kualitas datanya tinggi dan data tersebut dapat diakses di seluruh organisasi. Oleh karena itu, Allianz berinvestasi besar-besaran dalam Allianz Data Platform, tata kelola data, dan posisi Chief Data Officer di masing-masing unit operasinya. Ini adalah jalur transformasi jangka panjang, tetapi mengatasi masalah inti: AI yang baik membutuhkan data yang baik, dan data yang baik membutuhkan struktur dan budaya organisasi.

Sebaliknya, Zurich mengejar pendekatan riset dan inovasi melalui Lab AI barunya. Zurich menyadari bahwa sekadar menerapkan teknologi AI yang ada saja tidak cukup untuk mencapai transformasi model bisnis yang sesungguhnya. Perusahaan ini telah bermitra dengan universitas-universitas terkemuka untuk mengembangkan teknologi dan metode AI baru. Lab ini berfokus pada sistem AI berbasis agen yang beroperasi lebih otonom dan dapat membuat keputusan yang kompleks. Ini adalah permainan untuk masa depan, bukan tentang mewujudkan peningkatan efisiensi saat ini.

Perbandingan ini mengungkapkan beberapa wawasan penting. Pertama, tidak ada satu pendekatan tunggal yang ampuh. Solusi AI spesifik proses (seperti Document Intelligence), otomatisasi proses penuh (seperti perusahaan asuransi Belanda), strategi data di seluruh perusahaan (Allianz), dan riset fundamental (Zurich) semuanya valid dan mengatasi tantangan ekonomi yang berbeda. Kedua, kecepatan implementasi merupakan faktor kompetitif yang kritis. Sistem yang dapat diimplementasikan dalam hitungan bulan, bukan tahun, menawarkan keuntungan ekonomi. Ketiga, integrasi dengan sistem yang ada sangat penting. Perusahaan asuransi yang mengejar AI sebagai proyek terisolasi memiliki keberhasilan yang terbatas. Mereka yang mengintegrasikan AI ke dalam lanskap teknologi yang ada akan berkembang lebih efektif.

Cocok untuk:

• Solusi Perusahaan AI Terkelola dengan Pendekatan Cetak Biru: Pergeseran Paradigma dalam Integrasi AI Industri

Jalur pengembangan masa depan dan potensi gangguan

Berdasarkan analisis yang telah dilakukan sejauh ini, beberapa kemungkinan jalur pengembangan dapat diuraikan.

Skenario yang paling mungkin adalah fragmentasi progresif industri asuransi. Pemain besar dengan sumber daya yang memadai, seperti Allianz, Munich Re, dan Zurich, akan berhasil meningkatkan skala AI dan integrasi data, sehingga memperkuat keunggulan kompetitif mereka. Mereka juga akan tetap inovatif di bawah pengawasan regulasi karena memiliki sumber daya untuk mematuhi peraturan. Perusahaan asuransi menengah dan kecil akan menghadapi dilema: mereka harus berinvestasi besar-besaran dalam AI dan modernisasi (yang akan mengurangi profitabilitas mereka dalam jangka pendek), atau mereka akan tertinggal secara teknologi dan kehilangan pangsa pasar. Banyak yang akan memilih outsourcing atau kemitraan strategis dengan platform AI (seperti penyedia solusi AI terkelola). Hal ini dapat menyebabkan konsolidasi, dengan perusahaan asuransi terbesar menarik talenta AI terbaik, sementara perusahaan asuransi yang lebih kecil beralih ke distributor atau mengejar strategi khusus.

Skenario kedua yang mungkin terjadi adalah munculnya model asuransi baru yang pada dasarnya dibangun di atas AI dan analitik data. InsurTech baru, atau perusahaan teknologi yang memasuki sektor asuransi (seperti Google di bidang asuransi), memiliki lebih sedikit hutang teknis dan dapat mengintegrasikan AI ke dalam arsitektur mereka dari awal. Mereka dapat dengan cepat mendominasi pasar vertikal khusus. Hal ini memberi tekanan pada perusahaan asuransi yang sudah mapan untuk tidak hanya mengoptimalkan proses yang ada tetapi juga memikirkan kembali model bisnis mereka. Zurich telah menyadari hal ini dan berinvestasi dalam penelitian tentang model bisnis baru.

Skenario ketiga adalah regulasi dan formalisasi standar AI secara progresif. Undang-Undang AI Uni Eropa saat ini hanyalah permulaan. Regulasi lebih lanjut diperkirakan akan menyusul, baik mengenai kemampuan menjelaskan, minimisasi bias, atau kelayakan sistem AI. Hal ini dapat menyebabkan situasi di mana hanya penyedia solusi AI khusus dan sangat teregulasi dengan sertifikasi keamanan dan kepatuhan yang asli yang akan berhasil. Alat AI generik dari raksasa teknologi dapat menjadi tidak memadai untuk industri yang teregulasi seperti asuransi.

Skenario keempat, yang kurang mungkin tetapi bukan tidak mungkin, adalah reaksi negatif terhadap otomatisasi AI di bidang asuransi, yang dipicu oleh perdebatan publik tentang hilangnya pekerjaan atau diskriminasi. Hal ini dapat menyebabkan tekanan politik untuk membatasi atau melarang AI dalam konteks tertentu. Namun, hal ini tidak mungkin terjadi, karena manfaat ekonominya terlalu besar.

Potensi gangguan yang dapat mengacaukan jalur-jalur ini:

1. Kebocoran data besar-besaran di perusahaan asuransi besar secara fundamental merusak kepercayaan pada sistem AI.
2. Terbukti adanya dampak diskriminatif dari sistem AI dalam kasus-kasus berisiko tinggi (seperti kasus skandal perekrutan Amazon, tetapi dalam bidang asuransi), yang memicu reaksi balik dari pihak regulator.
3. Terobosan dalam AI berbasis agen atau sistem pengambilan keputusan AI otonom yang akan semakin mentransformasi model asuransi.
4. Gabungan efek perubahan iklim dan peningkatan penilaian risiko melalui AI, menyebabkan distorsi pasar yang besar (misalnya, ketika AI mengenali bahwa wilayah tertentu jauh lebih berisiko daripada yang diasumsikan sebelumnya).

Implikasi strategis: Kebutuhan akan transformasi yang terkoordinasi

Analisis empiris memberikan gambaran yang jelas: Solusi AI terkelola bukanlah pilihan bagi perusahaan asuransi, melainkan suatu keharusan. Ketidakefisienan saat ini sangat drastis, kekuatan persaingan sangat kuat, dan persyaratan regulasi sangat jelas sehingga tidak bertindak sama saja dengan memberikan keunggulan kompetitif kepada pesaing.

Bagi para pembuat kebijakan, ini berarti kerangka peraturan (Undang-Undang AI Uni Eropa, GDPR, undang-undang asuransi nasional) harus diperkuat, tetapi juga dikombinasikan dengan dukungan praktis untuk perusahaan asuransi yang lebih kecil. Tanpa dukungan, industri asuransi dua tingkat dapat muncul, di mana perusahaan asuransi besar tetap inovatif dan memaksa perusahaan asuransi yang lebih kecil untuk mengakuisisi atau keluar dari pasar.

Bagi para eksekutif perusahaan asuransi, implikasi strategisnya jelas. Menjalankan proyek AI individual saja tidak cukup. Perusahaan asuransi harus:

1. Kembangkan strategi data di seluruh perusahaan yang memperlakukan data sebagai aset penting.
2. Bongkar atau modernisasi sistem lama secara bertahap, jangan terus-menerus memasang tambalan (patch).
3. AI seharusnya tidak dipandang sebagai proyek yang terisolasi, tetapi sebagai komponen integral dari arsitektur operasional.
4. Integrasikan tata kelola dan kepatuhan ke dalam implementasi proyek sejak awal, bukan sebagai pertimbangan belakangan.
5. Mengambil keputusan strategis tentang Membuat Sendiri vs. Membeli vs. Bermitra: Kapan mengembangkan solusi AI sendiri masuk akal, dan kapan penyedia Solusi AI Terkelola menjadi pilihan yang tepat?

Bagi investor dan pemangku kepentingan, wawasan mendasar adalah bahwa perusahaan asuransi yang berhasil melewati transformasi ini dapat mengharapkan keunggulan kompetitif, profitabilitas yang lebih tinggi (melalui pengurangan penipuan, efisiensi biaya, dan peningkatan akurasi penetapan harga), dan hubungan pelanggan yang lebih kuat. Perusahaan asuransi yang gagal melakukannya akan kehilangan relevansi dalam lanskap yang semakin kompetitif dan diatur.

Oleh karena itu, tesis utama dari analisis ini bukanlah bahwa AI adalah pilihan teknologi, melainkan bahwa AI adalah kebutuhan strategis yang akan menentukan kelangsungan hidup perusahaan asuransi dalam dekade mendatang. Solusi AI yang terkelola, dikonfigurasi dengan benar dan berlandaskan tata kelola, adalah instrumen ekonomi untuk mengubah kebutuhan ini menjadi kenyataan.

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

menghubungi saya di bawah Wolfenstein ∂ xpert.digital

Hubungi saya di bawah +49 89 674 804 (Munich)

LinkedIn
 

Keahlian industri dan bisnis global kami dalam pengembangan bisnis, penjualan, dan pemasaran - Gambar: Xpert.Digital

Fokus industri: B2B, digitalisasi (dari AI ke XR), teknik mesin, logistik, energi terbarukan, dan industri

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Pusat Bisnis Xpert

Pusat topik dengan wawasan dan keahlian:

• Platform pengetahuan tentang ekonomi global dan regional, inovasi dan tren khusus industri
• Kumpulan analisis, impuls dan informasi latar belakang dari area fokus kami
• Tempat untuk keahlian dan informasi tentang perkembangan terkini dalam bisnis dan teknologi
• Pusat topik bagi perusahaan yang ingin mempelajari tentang pasar, digitalisasi, dan inovasi industri