Mohon tunggu...
Awang Haryadi
Awang Haryadi Mohon Tunggu... Penulis

Antusias pada teknologi Blockchain dan Pemasaran Digital

Selanjutnya

Tutup

Artificial intelligence

Kecerdasan Buatan sebagai Game Changer di Industri Asuransi

9 Agustus 2025   18:36 Diperbarui: 9 Agustus 2025   18:36 84
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Artificial Intelligence. Sumber ilustrasi: pixabay.com/Gerd Altmann

Hampir seluruh industri di dunia saat ini menghadapi disrupsi teknologi yang berlangsung sangat cepat, dipicu oleh pesatnya perkembangan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI). Industri asuransi pun tidak terkecuali; sektor ini tengah memasuki fase transformasi besar yang digerakkan oleh kemajuan teknologi digital. Di antara berbagai inovasi, penerapan AI menjadi salah satu yang paling berpengaruh. Tidak lagi sebatas konsep futuristik, AI kini menjelma menjadi elemen strategis yang merevolusi cara perusahaan asuransi mengelola risiko, memberikan layanan, dan merancang produk.

Secara tradisional, banyak proses di industri asuransi---mulai dari underwriting, penanganan klaim, hingga manajemen portofolio---bergantung pada analisis manual yang memakan waktu, melibatkan banyak dokumen, dan rentan terhadap subjektivitas underwriter. Dengan AI, semua ini mengalami percepatan dan peningkatan kualitas. Algoritma machine learning mampu memproses data dalam skala besar, mengidentifikasi pola tersembunyi yang luput dari analisis manusia, dan memberikan rekomendasi keputusan yang lebih akurat serta konsisten dengan hasil yang sangat objective.

Di era data-driven insurance, perusahaan asuransi tidak hanya mengandalkan informasi historis seperti data premi, klaim dan subrogasi, tetapi juga data real-time dari berbagai sumber, termasuk perangkat Internet of Things (IoT) dan wearables. Integrasi AI dengan teknologi ini membuka peluang baru, seperti penetapan premi dinamis berbasis perilaku nasabah, perkiraan cuaca, deteksi fraud secara proaktif, dan personalisasi produk yang lebih tepat sasaran.

Penerapan AI juga memegang peranan penting dalam mengoptimalkan fungsi underwriting---titik krusial dalam siklus bisnis asuransi. Melalui otomatisasi penilaian risiko dan pengolahan data historis yang masif, AI membantu underwriter berfokus pada kasus-kasus kompleks, sambil menjaga efisiensi pada volume kerja yang tinggi. Lebih jauh lagi, pendekatan Explainable AI memastikan bahwa keputusan yang dihasilkan tetap transparan, dapat diaudit, dan mematuhi regulasi yang ketat di sektor keuangan.

Transformasi ini bukan sekadar soal efisiensi, tetapi juga tentang menciptakan ekosistem asuransi yang lebih adaptif, inklusif, dan responsif terhadap perubahan kebutuhan masyarakat. Dengan AI, asuransi dapat bergerak dari model reaktif---menangani risiko setelah terjadi---ke model proaktif yang mampu memprediksi dan memitigasi risiko sebelum berdampak pada nasabah maupun perusahaan.

Manfaat Kecerdasan Buatan (AI) dalam Underwriting Asuransi

Kecerdasan buatan (AI) memberikan lompatan signifikan dalam proses underwriting asuransi. Dengan otomatisasi, AI dapat menganalisis data nasabah dan profil risiko jauh lebih cepat dibandingkan metode manual. Misalnya, analisis McKinsey menunjukkan hingga sekitar 70% tugas underwriting dapat diotomatisasi dengan teknologi terkini. AI dapat memindai dan membaca dokumen SPPA (Surat Permohonan Penutupan Asuransi), Quotation Slip, dan formulir klaim dengan algoritma pemrosesan bahasa alami (NLP) secara instan, melakukan filter berdasarkan peraturan OJK dan Underwrting Guideline perusahaan sekaligus menghitung skor risiko awal secara otomatis. Dengan demikian, platform AI berhasil memangkas waktu keputusan standar dari hari-hari menjadi hitungan menit dengan akurasi mendekati 99%.

Untuk mencapai akurasi mendekati 99% dalam proses underwriting berbasis AI, diperlukan kombinasi data historis yang lengkap, bersih, dan terkini; pemilihan algoritma machine learning yang tepat seperti gradient boosting atau deep learning; serta penerapan teknik feature engineering untuk mengidentifikasi variabel yang paling relevan terhadap risiko. Model harus dilatih dan divalidasi secara ketat agar sistem mampu memberikan keputusan cepat dengan tingkat presisi yang sangat tinggi. Apabila akurasi optimal tersebut belum tercapai, setidaknya fungsi maker dalam kerangka Maker--Checker--Approval dapat terdorong (leveraged) untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas proses.

Analisis Data Historis Klaim dan Premi

AI juga memanfaatkan data historis klaim, subrogasi dan premi untuk meningkatkan akurasi model risiko. Melalui machine learning, perusahaan asuransi dapat membangun model prediktif dari riwayat klaim dan profil nasabah. Misalnya, model regresi linear berganda atau Random Forest dilatih pada data premi historis untuk memprediksi biaya polis di masa depan, didukung teknik Explainable AI (seperti LIME dan SHAP) agar faktor-faktor risiko utama mudah diinterpretasi oleh ahli. Dengan demikian, pola klaim yang kompleks dapat terungkap, menjadikan perhitungan premi dan cadangan kerugian lebih tepat.

Integrasi dengan Sistem Manajemen Polis

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
Mohon tunggu...

Lihat Konten Artificial intelligence Selengkapnya
Lihat Artificial intelligence Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun