I. Latar Belakang
Industri asuransi menghadapi tantangan kompleks dalam memenuhi regulasi yang terus berkembang, seperti perlindungan data pribadi dan kepatuhan terhadap standar etika. Teknologi digital, dalam hal ini kecerdasan buatan (AI) muncul sebagai solusi untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan sistem kepatuhan karena dapat mempercepat dan mempermudah proses yang selama ini secara tradisional dikerjakan secara manual. Namun, untuk mengimplementasikan Ai sebgai bagian dari sistim manajemen kepatuhan di sektor industri jasa asuransi tentunya memerlukan perhatian terhadap potensi risiko dan tantangan yang ada (Deloitte. (2024). Financial Services: Prepare for a Regulatory Refresh).
II. Penerapan AI pada sektor jasa asuransi di negara negara maju
Eropa
Penggunaan AI dalam asuransi di Eropa diatur oleh regulasi ketat seperti General Data Protection Regulation (GDPR). Menurut laporan dari Deloitte, perusahaan asuransi disini diharapkan untuk mematuhi standar tinggi dalam penggunaan AI, termasuk transparansi dan akuntabilitas dalam pengambilan keputusan otomatis . Penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam sektor asuransi di Eropa telah berkembang pesat, mencakup berbagai aspek mulai dari manajemen klaim hingga deteksi penipuan dan personalisasi layanan. Berikut adalah beberapa contoh penerapan AI yang signifikan di sektor asuransi Eropa (European Insurance and Occupational Pensions Authority (EIOPA). (2021). “Artificial intelligence governance principles: towards ethical and trustworthy artificial intelligence in the European insurance sector”).
a. Manajemen Klaim dan Otomatisasi Proses
Perusahaan asuransi di Eropa menggunakan AI untuk mempercepat proses klaim dan meningkatkan efisiensi operasional. Misalnya, teknologi pengenalan gambar memungkinkan penilaian kerusakan kendaraan secara otomatis melalui foto, mengurangi waktu dan biaya yang diperlukan untuk proses klaim. Contohnya, teknologi ini digunakan untuk menganalisis foto kendaraan yang rusak dan memberikan rekomendasi perbaikan atau penggantian suku cadang sebelum keputusan akhir oleh penilai klaim manusia .
b. Deteksi Penipuan Menggunakan Pembelajaran Mesin
AI membantu perusahaan asuransi mendeteksi klaim palsu dengan menganalisis pola data yang tidak biasa. Misalnya, startup asal Paris, Shift Technology, mengembangkan sistem Force yang telah menangani lebih dari 78 juta klaim dan berhasil mengidentifikasi penipuan dengan akurasi tinggi. Sistem ini digunakan oleh perusahaan asuransi seperti Direct Line di Spanyol untuk meningkatkan deteksi penipuan dalam klaim mereka .
c. Personalisasi Layanan dan Penawaran Produk
AI memungkinkan perusahaan asuransi menawarkan produk yang lebih sesuai dengan kebutuhan individu. Contohnya, perusahaan asuransi di Eropa menggunakan data perilaku pelanggan, seperti kebiasaan mengemudi yang dikumpulkan melalui perangkat IoT, untuk menyesuaikan premi asuransi kendaraan. Pendekatan ini dikenal sebagai asuransi berbasis penggunaan (Usage-Based Insurance/UBI) dan membantu menciptakan profil risiko yang lebih akurat .
(KPMG. (2024). Artificial intelligence in the insurance industry)
Amerika Serikat
Di Amerika Serikat, penggunaan AI dalam asuransi menghadapi tantangan terkait regulasi yang bervariasi antar negara bagian. Sebagai contoh, Senator Connecticut, Saud Anwar, mengusulkan undang-undang yang membatasi penggunaan AI oleh perusahaan asuransi dalam menentukan perawatan kesehatan, menyusul temuan bahwa Cigna menolak lebih dari 300.000 klaim menggunakan algoritma AI (Baker Tilly. (2024). The Regulatory Implications of AI and ML for the Insurance Industry). Namun demikian, penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam sektor asuransi di Amerika Serikat telah berkembang pesat, dengan berbagai perusahaan asuransi mengadopsi teknologi ini untuk meningkatkan efisiensi operasional, mendeteksi penipuan, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Berikut adalah beberapa contoh penerapan AI di sektor asuransi AS (Fenwick & West LLP. (2025). AI in the Insurance Industry: Balancing Innovation and Governance in 2025):
1. Deteksi dan Pencegahan Penipuan
Perusahaan asuransi seperti Progressive, State Farm, dan Chubb menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis klaim dan mendeteksi pola yang mencurigakan. Misalnya, Progressive menggunakan AI untuk mengevaluasi ribuan klaim setiap hari, mengidentifikasi potensi penipuan dengan akurasi yang lebih tinggi, sementara Chubb memanfaatkan teknik pemodelan data untuk menganalisis berbagai sumber data, termasuk media sosial dan catatan publik, guna mendeteksi tanda-tanda penipuan .
2. Penggunaan AI dalam Asuransi Kesehatan
Perusahaan asuransi kesehatan seperti UnitedHealth dan Cigna telah menggunakan algoritma otomatis untuk menentukan kelayakan klaim. Namun, penggunaan AI ini telah memicu kontroversi dan gugatan hukum terkait penolakan klaim yang tidak adil. Sebagai respons, alat AI baru sedang dikembangkan untuk secara otomatis menghasilkan banding atas penolakan tersebut, dengan tujuan meningkatkan transparansi dan akuntabilitas dalam keputusan berbasis AI .
Asia
Di Asia, negara-negara seperti Jepang dan Singapura mulai mengadopsi AI dalam industri asuransi. Dai-ichi Life, perusahaan asuransi jiwa asal Jepang, bekerja sama dengan Capgemini untuk mendirikan pusat kemampuan global di Hyderabad, India, guna mempercepat transformasi digital mereka, termasuk dalam penerapan AI untuk meningkatkan efisiensi operasional . Penerapan kecerdasan buatan (AI) di sektor asuransi di negara-negara maju Asia seperti Jepang, Korea Selatan, dan Singapura telah mengalami perkembangan pesat Di seluruh Asia, penerapan AI dalam sektor asuransi menunjukkan tren yang serupa, termasuk (Araullo, K. (2023). AI Reception in the Asian Insurance Landscape. Insurance Business Asia):
i. Personalisasi Layanan: Menggunakan AI untuk menganalisis data perilaku pelanggan dan menyesuaikan produk asuransi secara real-time, seperti yang dilakukan oleh Income di Singapura dengan asuransi berbasis jarak tempuh mobil yang didukung AI .
ii. Chatbot dan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Menggunakan chatbot yang didukung GenAI dan NLP untuk mendefinisikan ulang cara perusahaan asuransi berinteraksi dengan pelanggan, mengotomatiskan tugas di seluruh rantai nilai, termasuk membantu pelanggan dan penasihat memahami cakupan polis dan membantu agen penjualan merekomendasikan produk yang sesuai .
iii. Kepatuhan Regulasi: Regulator di Asia, seperti Monetary Authority of Singapore (MAS), telah mengimplementasikan prinsip-prinsip FEAT (fairness, ethics, accountability, and transparency) untuk memastikan penggunaan AI yang adil dan transparan dalam layanan keuangan .
Secara keseluruhan, penerapan AI di sektor asuransi di negara-negara maju Asia menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi operasional, personalisasi layanan, dan kepatuhan regulasi. Namun, tantangan seperti integrasi sistem lama dan potensi bias algoritma tetap menjadi perhatian yang perlu ditangani dengan hati-hati (A. Zulfadli. (2024). Digital Transformation and Regulatory Changes in Southeast Asia’s Insurance Industry. valu8).
III. Manfaat dan Kerugian
Manfaat
i. Efisiensi Operasional: AI dapat mengotomatiskan proses klaim dan underwriting, mengurangi beban kerja manual, dan mempercepat waktu respons.
ii. Deteksi Penipuan: Algoritma AI mampu menganalisis pola transaksi untuk mengidentifikasi potensi penipuan secara real-time.
iii. Personalisasi Layanan: AI memungkinkan perusahaan asuransi untuk menawarkan produk yang lebih sesuai dengan kebutuhan individu pelanggan.
Kerugian
i. Bias Algoritma: AI yang dilatih dengan data historis dapat mewarisi bias yang ada, berpotensi merugikan kelompok tertentu dalam proses underwriting atau klaim .
ii. Kurangnya Transparansi: Keputusan yang diambil oleh AI sering kali sulit dipahami oleh manusia, menimbulkan tantangan dalam menjelaskan keputusan kepada pelanggan dan regulator .
iii. Isu Privasi: Penggunaan AI memerlukan akses ke data pribadi yang sensitif, menimbulkan kekhawatiran tentang pelanggaran privasi dan perlindungan data .
(Noordhoek, D. (2023). Regulation of Artificial Intelligence in Insurance: Balancing Consumer Protection and Innovation. The Geneva Association).
IV. Hambatan dan Tantangan
a. Integrasi dengan Sistem Lama: Banyak perusahaan asuransi masih menggunakan sistem legacy yang tidak kompatibel dengan teknologi AI modern ;
b. Kekurangan Keahlian: Ada kekurangan profesional yang memiliki keahlian dalam AI dan analisis data di sektor asuransi, membatasi kemampuan perusahaan untuk mengimplementasikan solusi AI secara efektif;
c. Perubahan Budaya Organisasi: Resistensi terhadap perubahan dalam organisasi dapat menghambat adopsi teknologi baru, termasuk AI.
V. Peluang
a. Inovasi Produk: AI dapat digunakan untuk mengembangkan produk asuransi yang lebih inovatif dan sesuai dengan kebutuhan pelanggan;
b. Ekspansi Pasar: Dengan meningkatkan efisiensi operasional, perusahaan asuransi dapat memperluas jangkauan pasar mereka, termasuk ke wilayah yang sebelumnya kurang terlayani;
c. Kolaborasi Global: Kerja sama internasional dalam pengembangan dan penerapan AI dapat mempercepat adopsi teknologi ini di seluruh dunia.
(EIOPA. (2023). A sectorial approach to address the opportunities and challenges of AI).
VI. Perkembangan Terkini
• Regulasi yang Berkembang: Di Eropa, Artificial Intelligence Act mulai berlaku pada Agustus 2024, menetapkan kerangka kerja regulasi berbasis risiko untuk penggunaan AI, termasuk dalam industri asuransi .
• Inisiatif di Amerika Serikat: Beberapa negara bagian di AS telah mulai mengimplementasikan regulasi AI, meskipun belum ada undang-undang federal yang komprehensif.
• Kebijakan di Asia: Negara-negara seperti Singapura dan Jepang telah mengembangkan pedoman untuk penggunaan AI dalam industri asuransi, dengan fokus pada inovasi dan etika.
(Saha, B., Rani, N., & Shukla, S. K. (2025). Generative AI in Financial Institutions: A Global Survey of Opportunities, Threats, and Regulation).
VII. Bagaimana peranan AI di dunia asuransi di Indonesia
Penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam industri asuransi di Indonesia semakin berkembang, dengan berbagai perusahaan asuransi mengadopsi teknologi ini untuk meningkatkan efisiensi operasional, pengalaman pelanggan, dan kepatuhan regulasi. Berikut adalah beberapa contoh penerapan AI di sektor asuransi Indonesia (Krishnoputro, Y. (2024). Pemanfaatan Kecerdasan Buatan (AI) Dalam Industri Asuransi. IndonesiaRE):
1. Otomatisasi Proses Klaim dan Penilaian Risiko
Perusahaan asuransi seperti Allianz Indonesia dan Astra Life telah mengimplementasikan AI untuk mengotomatisasi proses klaim dan penilaian risiko. Allianz Indonesia menggunakan AI untuk memproses lebih dari 95% klaim digital asuransi kesehatan dalam waktu 48 jam. Astra Life memanfaatkan AI untuk mendeteksi klaim penipuan asuransi jiwa, menghemat sekitar Rp 10 miliar per tahun .
2. Rekrutmen Agen Asuransi dengan AI
AIA Indonesia menjadi perusahaan asuransi pertama di Indonesia yang mengintegrasikan AI dalam proses rekrutmen agen asuransi. Melalui sistem wawancara berbasis AI, AIA dapat menilai kandidat secara objektif dan efisien, mempersingkat waktu rekrutmen dan memastikan kualitas agen yang lebih baik .
3. Digitalisasi dan Pengurangan Penggunaan Kertas
Perusahaan seperti Tokio Marine Life Insurance Indonesia dan Prudential Indonesia telah mengadopsi teknologi digital dan AI untuk mengurangi penggunaan kertas. Tokio Marine Life mencapai 83% pengajuan asuransi secara digital pada kuartal III 2024, sementara Prudential Indonesia mencatatkan 91% transaksi polis baru dilakukan secara digital .
4. Pemanfaatan AI dalam Pengawasan dan Kepatuhan Regulasi
Otoritas Jasa Keuangan (OJK) bekerja sama dengan Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) untuk meluncurkan kajian pemanfaatan teknologi, termasuk AI, di sektor asuransi. Kajian ini bertujuan untuk meningkatkan penilaian risiko dan pengurangan risiko pemegang polis, serta memastikan kesesuaian produk yang ditawarkan dengan profil, preferensi, dan kebutuhan pemegang polis .
5. Penggunaan AI dalam Layanan Pelanggan dan Pengolahan Dokumen
Perusahaan asuransi seperti Generali Indonesia telah mengimplementasikan platform digital untuk proses klaim asuransi, memungkinkan pelanggan melaporkan klaim secara online dengan mudah dan cepat. Selain itu, teknologi AI juga digunakan dalam pengolahan dokumen otomatis dan analisis prediktif untuk penilaian risiko, meningkatkan efisiensi dan transparansi layanan pelanggan .
Secara keseluruhan, penerapan AI dalam industri asuransi di Indonesia menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi operasional, pengalaman pelanggan, dan kepatuhan regulasi. Namun, tantangan terkait integrasi sistem lama dan potensi bias algoritma tetap menjadi perhatian yang perlu ditangani dengan hati-hati.
(Diah, A. P., & Patiro, S. P. S. (2024). Implementasi AI dalam Pengawasan Asuransi. Bisnis Indonesia).
IX. Kesimpulan
Pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan dalam pengelolaan sistem kepatuhan di industri asuransi menawarkan potensi besar untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi. Namun, untuk memaksimalkan manfaatnya, penting untuk mengatasi tantangan terkait integrasi sistem, kekurangan keahlian, dan perbedaan regulasi antar negara. Pendekatan yang seimbang antara inovasi teknologi dan kepatuhan terhadap regulasi yang berlaku akan menjadi kunci keberhasilan implementasi AI dalam industri asuransi di negara-negara maju. Sementara di Indonesia, AI akan beradaptasi untuk memberikan manfaat yang serupa dengan apa yang dialami oleh negara maju, akan tetapi peranan semua pihak akan sangat menentukan arah transformasi pemanfaatan AI dalam mengelola sistim manajemen kepatuhan dalam industri jasa perasuransian di dalam negeri.
Daftar Pustaka
• Deloitte. (2024). Financial Services: Prepare for a Regulatory Refresh. https://deloitte.wsj.com/riskandcompliance/financial-services-prepare-for-a-regulatory-refresh-284370ba
• Reuters. (2024). Comparing EU and US AI legislation: déjà vu to 2020. https://www.reuters.com/legal/legalindustry/comparing-eu-us-ai-legislation-dj-vu-2020-2024-10-21/
• The Guardian. (2025). New AI tool counters health insurance denials decided by automated algorithms. https://www.theguardian.com/us-news/2025/jan/25/health-insurers-ai
• Dai-ichi Life Group. (2025). Japanese life insurance player Dai-ichi Life to set up GCC in Hyderabad. https://timesofindia.indiatimes.com/city/hyderabad/japanese-life-insurance-player-dai-ichi-life-to-set-up-gcc-in-hyderabad/articleshow/121760639.cms
• Reuters. (2024). Comparing EU and US AI legislation: déjà vu to 2020. https://www.reuters.com/legal/legalindustry/comparing-eu-us-ai-legislation-dj-vu-2020-2024-10-21/
• The Verge. (2025). The war is on for Congress’ AI law ban. https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/684924/congress-big-beautiful-bill-state-ai-law-ban-pushback
• Accenture. (2025). From AI Compliance to Competitive Advantage. [https://www.accenture.com/lv-en/ins
