Seberapa aman sistem di industri asuransi saat ini?

Pemain teknologi besar menghadapi sistem warisan di tengah kerentanan digital.

Semakin banyak perusahaan asuransi yang sepakat bahwa integrasi teknologi merupakan tantangan terbesar, meskipun kesuksesan mereka dibangun di atas sistem warisan. Namun, pergeseran digital ini telah meningkatkan kerentanan, menyebabkan lonjakan pelanggaran data, serangan phishing, dan insiden ransomware yang meningkat hampir 20% setiap tahun.

Para pakar industri menekankan urgensi penerapan strategi teknologi dan pelatihan yang komprehensif untuk mengurangi risiko ini.

Langkah-langkah yang diperlukan mencakup penilaian model AI dari perspektif keamanan, memastikan pembaruan patch yang tepat, serta mempertahankan versi produk yang terbaru. Program pelatihan juga menjadi elemen penting, tidak hanya bagi karyawan tetapi juga bagi nasabah, guna meningkatkan kesadaran terhadap keamanan siber secara keseluruhan.

“Ada juga peningkatan tuntutan dari regulasi perlindungan data, dan industri asuransi secara umum mendukung perubahan ini,” kata Shrinidhi Kumar, vice president Global Delivery di NTT DATA, kepada Insurance Asia.

/Shrinidhi Kumar, vice president of Global Delivery at NTT DATA

Perusahaan asuransi merespons dengan solusi teknologi canggih dan praktik manajemen vendor yang lebih baik. Namun, adaptasi ini meningkatkan biaya kepatuhan serta pengeluaran layanan polis.

Akibatnya, perusahaan asuransi beralih ke teknologi regulasi (regulatory technology), sebuah sektor yang diperkirakan tumbuh 20% secara global, dengan Asia diprediksi memimpin pertumbuhan ini.

Prakash Thomas, head of sales  Asuransi, JAPAC & EMEA di Oracle, secara terpisah mengatakan kepada Insurance Asia bahwa sistem warisan di backend merupakan kendala terbesar bagi perusahaan asuransi saat ini.

Dengan munculnya produk yang semakin kompleks, kebutuhan akan ekosistem IT yang fleksibel dan mampu beradaptasi dengan cepat menjadi semakin mendesak. “Teknologi dan solusi berbasis cloud memainkan peran penting dalam industri ini,” ujarnya.

/Prakash Thomas, head of Sales – Insurance, JAPAC & EMEA at Oracle

Efisiensi operasional, yang mencakup berbagai aspek, merupakan salah satu manfaat utama yang dapat diperoleh perusahaan asuransi dari migrasi ini.

Tak dapat disangkal, otomatisasi dan pengelolaan data adalah komponen krusial, karena data berperan penting dalam penjaminan risiko (risk underwriting), pemodelan aktuaria, dan personalisasi produk.

Fleksibilitas yang ditawarkan oleh solusi cloud memungkinkan perusahaan asuransi merespons dengan cepat terhadap kebutuhan pasar dan preferensi konsumen.

AI dan otomatisasi

Dalam industri asuransi, AI dapat secara signifikan meningkatkan konsolidasi data antar sistem sekaligus memperkuat langkah kepatuhan dalam bidang seperti pencegahan pencucian uang (anti-money laundering) dan manajemen risiko. AI juga mengoptimalkan proses ETL dengan menganalisis struktur data, mengotomatiskan pemetaan, serta mengatasi masalah kualitas data.

Dengan demikian, AI dan machine learning menjadi pilar penting dalam industri ini. Survei terbaru yang melibatkan sekitar 200 eksekutif asuransi global mengungkapkan adanya konsensus yang berkembang: AI bukan lagi sekadar janji masa depan, melainkan sebuah realitas yang segera terwujud.

Sebanyak 57% responden sudah merasakan dampak signifikan AI dan machine learning terhadap bisnis mereka, sementara sepertiga lainnya memperkirakan dampak terbesar akan terjadi dalam lima tahun ke depan.

Hal ini membuka jalan bagi apa yang disebut Raphael Young, head of financial services APAC di EPAM Systems, sebagai “mega-trend” dengan potensi transformatif yang besar.

Fokus pada AI bukan sekadar upaya mengikuti perkembangan teknologi, tetapi merupakan bagian dari strategi yang lebih luas dan holistik.

“Kami mempersiapkan diri di berbagai aspek. Pertama, kami berfokus pada tim kepemimpinan dan sumber daya manusia. Kemudian, kami menetapkan struktur organisasi, proses, dan produk yang tepat untuk strategi go-to-market kami,” kata Young kepada Insurance Asia dalam wawancara terpisah.

/Raphael Young, head of Financial Services APAC at EPAM Systems

Persiapan komprehensif ini menegaskan komitmen EPAM dalam mengintegrasikan AI secara mulus ke dalam layanan dan kerangka organisasinya.

Menurut Kumar dari NTT DATA, otomasi data sering disalahpahami dalam industri asuransi. Tiga kesalahpahaman umum meliputi ekspektasi pengembalian investasi (ROI) yang cepat, prioritas terhadap ROI dibandingkan kualitas data, serta kecenderungan sentralisasi solusi yang berlebihan.

Kumar menekankan  otomasi data adalah komitmen jangka panjang yang memerlukan peningkatan proses secara berkelanjutan. Kualitas data harus menjadi fokus utama untuk mewujudkan nilai dari otomasi data.

Sementara itu, sentralisasi yang berlebihan mengasumsikan adanya solusi seragam yang jarang efektif. Sebaliknya, pendekatan yang lebih disesuaikan, fleksibel, dan diimplementasikan secara bertahap terbukti lebih menguntungkan.

Apa manfaatnya?

Penerapan AI dalam layanan keuangan sangat luas dan berdampak besar. Dalam industri asuransi, AI memiliki potensi besar dalam merevolusi manajemen klaim.

“Manajemen klaim yang efisien berdampak langsung pada profitabilitas dengan meningkatkan rasio klaim dan keuntungan dari penjaminan risiko,” kata Young.

Dengan mengotomatisasi banyak proses manual dalam penanganan klaim, AI generatif dapat secara drastis memangkas biaya. “Untuk klaim dengan frekuensi tinggi, seperti properti dan kecelakaan, biaya penanganan dapat berkisar antara $10 hingga $50 per klaim. Dengan AI generatif, biaya ini bisa ditekan hingga sekitar $1 per klaim,” jelasnya.

Pengurangan ini tidak hanya menghemat biaya tetapi juga meningkatkan efisiensi dan kecepatan pemrosesan klaim. “Saat mengajukan klaim, proses wajib seperti menyapa pelanggan dapat diotomatisasi menggunakan AI generatif,” tambah Young.

Selain mempercepat proses, otomatisasi ini juga meningkatkan akurasi dan konsistensi.

Namun, seiring mendalamnya peran AI dalam operasional bisnis, aspek etika dan regulasi menjadi perhatian utama. Industri asuransi dan perbankan, yang sangat diatur, harus mematuhi pedoman lokal dengan ketat. “Kami harus menggunakan AI yang etis dan sesuai dengan regulasi setempat,” tegas Young.

Langkah-langkah ini mencakup pengawasan manusia dalam proses adjudikasi klaim, di mana AI hanya memberikan rekomendasi berdasarkan ketentuan polis dan pengecualian. Hal ini penting untuk menjaga kepercayaan dan akuntabilitas, sekaligus memanfaatkan keunggulan AI.

Kasus unik

Thomas dari Oracle menyoroti transformasi di Australia, di mana ada nasabah berhasil mengotomatisasi adjudikasi klaim dan menyelesaikan klaim dalam waktu kurang dari empat detik.

Contoh ini menunjukkan pentingnya kecepatan dalam pemrosesan klaim dan respons pasar. “Setiap aspek industri asuransi mendapat manfaat dari transisi ke cloud,” ujarnya.

Namun, lanskap regulasi di Singapura menambah tantangan bagi perusahaan asuransi. Kepatuhan terhadap regulasi yang terus berkembang, kedaulatan data, dan pengelolaan data klien menjadi isu kritis.

Thomas menekankan bahwa Oracle menawarkan solusi menyeluruh di seluruh ekosistem TI, dari infrastruktur hingga aplikasi. “Kami adalah salah satu dari sedikit perusahaan perangkat lunak yang juga menyediakan infrastruktur,” katanya.

Meskipun banyak manfaatnya, migrasi ke cloud tetap memiliki risiko, termasuk kerentanan keamanan, potensi downtime, dan kehilangan data.

Nasabah sering kali menuntut tingkat ketersediaan yang sangat tinggi, dengan beberapa mengharapkan uptime 99,9%. Oracle mengatasi risiko ini dengan protokol ketat untuk pembaruan keamanan, patching, dan pemulihan bencana.

“Di Singapura, kami membuka pusat data kedua pada Juli tahun ini setelah yang pertama didirikan pada 2021,” ungkap Thomas, menekankan pentingnya sistem failover yang efisien dan komitmen terhadap ketersediaan tinggi.

Namun, perjalanan menuju adopsi cloud dan integrasi AI penuh dengan tantangan. Thomas mengidentifikasi laju perubahan teknologi yang cepat dan kebutuhan akan tenaga kerja terampil sebagai faktor krusial.

“Untuk memahami lanskap teknologi yang terus berkembang, perusahaan perlu bermitra dengan pihak yang memiliki keahlian kuat,” sarannya.

Outlook

Menurut EPAM Systems, masa depan industri asuransi bergantung pada kemampuan dalam mengatasi hambatan dari sistem warisan. “Banyak perusahaan asuransi masih menggunakan sistem administrasi polis inti yang telah berjalan selama 20 hingga 30 tahun,” kata Young.

Modernisasi sistem ini menjadi kunci transformasi digital, sebagaimana ditegaskan oleh mayoritas eksekutif asuransi yang disurvei. EPAM berupaya memimpin transisi ini dengan menyediakan solusi bagi klien untuk mengatasi tantangan ini.

Industri asuransi, yang selama ini bergerak lambat, kini mengalami perubahan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Thomas menyoroti tiga faktor utama yang mendorong transformasi ini: Internet of Things (IoT), teknologi blockchain, dan machine learning (AI).

IoT merevolusi penilaian risiko dan personalisasi dalam asuransi umum. Telematika dan teknologi IoT mengubah cara penentuan harga produk dan proses pembaruan polis.

Sementara itu, teknologi blockchain, meskipun adopsinya masih lambat, secara bertahap mulai digunakan dalam transaksi yang aman, seperti pembayaran dan pemrosesan klaim.

Namun, AI dan machine learning tetap menjadi bidang paling dinamis, mengubah berbagai aspek layanan nasabah, pemrosesan klaim, penjaminan risiko, dan personalisasi produk. “Analisis prediktif dan pengambilan keputusan berbasis data menjadi semakin penting,” kata Thomas.

Dalam asuransi kesehatan, AI digunakan untuk mengotomatiskan proses serta membantu dalam diagnosis, yang pada akhirnya meningkatkan layanan penjaminan risiko dan administrasi polis.

NTT DATA memperkirakan dalam lima hingga sepuluh tahun ke depan, industri ini akan mengalami pertumbuhan dan inovasi yang signifikan. Tren ini didorong oleh meningkatnya penetrasi asuransi, terutama dalam segmen kesehatan dan jiwa, perubahan regulasi, serta investasi besar dalam insurtech.

“Dalam jangka pendek, perusahaan asuransi menghadapi tekanan akibat kondisi ekonomi yang sulit dan peningkatan pembayaran klaim akibat bencana alam. Namun, situasi ekonomi mulai stabil di Eropa dan kawasan lainnya. Perusahaan asuransi dapat  optimis terhadap pertumbuhan di pasar negara berkembang di Asia, khususnya India,” kata Kumar.

Ke depan, kolaborasi yang lebih erat antara perusahaan asuransi, regulator, pemerintah, dan perusahaan teknologi akan menjadi semakin penting. AI generatif akan memainkan peran transformatif dalam menghasilkan wawasan luar biasa dari berbagai bentuk data, meskipun hal itu juga menghadirkan risiko baru.