Integrasi fintech dan asuransi, yang sering disebut “Insurtech,” menandakan transformasi signifikan di indusrtu asuransi. Hal ini ditandai dengan peningkatan efisiensi, personalisasi, dan aksesibilitas dari asuransi itu sendiri (Pattnaik et al., 2024). Insurtech, sebagai bagian dari fintech, menerapkan kemajuan dari Industri 4.0 untuk mengatasi tantangan dalam penyediaan produk dan layanan, serta efisiensi proses dalam industri asuransi (Sánchez & Gené-Albesa, 2023). Dengan memanfaatkan teknologi seperti blockchain, AI, Machine Learning (ML), dan analisis big data, Insurtech mengubah model asuransi konvensional dan memfasilitasi perubahan yang lebih berorientasi kepada penyediaan solusi yang customer oriented (Pattnaik et al., 2023).

Pada kasus kecelakaan mobil misalnya. Seketika, aplikasi asuransi akan meminta foto bukti kecelakaan dan kerusakan, kemudian kerusakan langsung dikonfirmasi, dan perusahaan mentransfer dana tanpa direpotkan dengan berbagai dokumen ataupun panggilan telepon kesana kesini. Proses yang efisien ini didorong oleh AI. Asuransi sering distigmakan dengan pengurusan dokumen dan klaim yang rumit, dan karena pengembangan AI ini, stigma tersebut perlahan sedang berubah. Penggunaan AI mampu mentransformasi penilaian risiko dan penanganan klaim sehingga membuat pengurusan asuransi menjadi lebih cepat, lebih akurat, lebih personal, dan adil (Bhattacharya et al., 2025).

Umumnya, perusahaan asuransi menilai risiko menggunakan berbagai titik data seperti demografi dan data historis. Namun, penggunaan AI memanfaatkan ML untuk menganalisis kumpulan data ekstensif dari berbagai sumber, termasuk skor kredit, media sosial, catatan kesehatan, data telematics kendaraan, untuk mengembangkan profil risiko yang kompleks dan proses underwriting yang pada akhirnya akan mengarah kepada premi dan coverage asuransi yang dapat disesuaikan (Quan et al., 2024). Algoritme AI meningkatkan deteksi penipuan dengan mengidentifikasi pola yang mencurigakan secara real–time, serta memberikan analisis untuk memperkirakan risiko di masa mendatang yang memungkinkan mitigasi risiko.

Perusahaan asuransi memanfaatkan proses underwriting untuk menilai risiko dan menentukan premi. Biasanya, proses ini bergantung pada proses manual. Namun kini, underwriting dapat memanfaatkan AI untuk menganalisis kumpulan data yang besar, termasuk kebiasaan mengemudi, riwayat medis, dan aktivitas media sosial, untuk membuat profil risiko yang tepat. Misalnya, sistem AI dapat menggunakan data aktivitas yang berkaitan dengan kesehatan seperti rutinitas kebugaran untuk menyesuaikan premi asuransi kesehatan atau data mengemudi yang diambil secara real-time untuk menentukan harga polis asuransi mobil. Pergeseran ini melampaui faktor demografi tradisional karena kemampuannya mengevaluasi individu berdasarkan perilaku aktual.

Penggunaan AI juga akan mengubah proses klaim asuransi. Alih-alih menunggu perwakilan perusahaan asuransi untuk mengevaluasi klaim nasabah, AI dapat melakukannya dengan cepat. Kita dapat hanya mengirimkan foto mobil yang rusak, kemudian algoritma akan menganalisis gambar, menilai kerusakan, membandingkannya dengan klaim sebelumnya, dan memberikan perkiraan jumlah pembayaran secara cepat. Beberapa perusahaan asuransi saat ini menggunakan teknologi untuk mendeteksi penipuan atau memverifikasi klaim dengan lebih andal. Misalnya, jika seseorang mencoba mengklaim kerusakan yang sama dua kali, sistem dapat menandai gambar tersebut sebagai duplikat. Natural Language Processing (NLP) juga membantu AI memahami klaim, email, dan percakapan chatbot, sehingga meningkatkan layanan pelanggan.

Perkembangan yang terjadi di industri asuransi saat ini menunjukkan masa depan yang didominasi bukan oleh manusia, tetapi oleh sistem cerdas yang kemampuan yang mendalam. Namun tetap harus ada penjagaan kritis yang terletak pada usaha untuk memastikan sistem yang semakin canggih ini mematuhi standar etika, mempromosikan inklusivitas, dan menjaga akuntabilitas. Di tengah ketidakpastian global yang melekat, AI berkontribusi untuk membuat hal yang tidak dapat diprediksi sedikit lebih mudah dikelola.

 

Referensi:

 

Bhattacharya, S., Castignani, G., Masello, L., & Sheehan, B. (2025). AI revolution in insurance: bridging research and reality [Review of AI revolution in insurance: bridging research and reality]. Frontiers in Artificial Intelligence, 8. Frontiers Media. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1568266

Pattnaik, D., Ray, S., & Raman, R. (2024). Applications of artificial intelligence and machine learning in the financial services industry: A bibliometric review. Heliyon, 10(1). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e23492

Quan, Z., Hu, C., Dong, P., & Valdez, E. A. (2024). Improving Business Insurance Loss Models by Leveraging InsurTech Innovation. North American Actuarial Journal, 1. https://doi.org/10.1080/10920277.2024.2400648

Sánchez, J. de A., & Gené-Albesa, J. (2023). Explaining Policyholders’ Chatbot Acceptance with an Unified Technology Acceptance and Use of Technology-Based Model. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 18(3), 1217. https://doi.org/10.3390/jtaer18030062