Asuransi Kehilangan Uang pada Polis yang Tidak Dapat Mereka Identifikasi. AI Bertujuan Mengubah Hal Itu

Meski tahun ini kuat bagi industri, satu startup mengatakan hingga 20% hingga 30% polis asuransi dapat tidak menguntungkan. Mereka telah mengumpulkan $8 juta untuk membantu menemukannya.

Asuransi properti dan kecelakaan di AS baru saja mencatat salah satu tahun penjaminan terbaik dalam beberapa dekade, menurut laporan dari Soteris, sebuah startup yang didukung Y Combinator dan menjual perangkat lunak ke industri.

Namun, hasil keseluruhan yang kuat dapat menyembunyikan titik lemah. Soteris mengatakan banyak asuransi secara diam-diam kehilangan uang pada sebagian signifikan polis mereka dan tidak memiliki cara yang dapat diandalkan untuk mengetahui mana yang merugi.

Soteris keluar dari fase rahasia dengan lebih dari $8 juta pendanaan benih dan produk baru yang ditujukan untuk masalah tersebut. CEO-nya, Sunit Shah, berbicara tentang apa yang ia lihat sebagai titik buta industri dan apa arti memperbaikinya bagi asuransi serta pelanggannya.

Mengapa Asuransi Tidak Dapat Melihat Masalahnya

Asuransi menetapkan harga dan menilai kinerja dengan mengelompokkan nasabah serupa, seperti pengemudi berusia tertentu di wilayah tertentu. Karena setiap polis tunggal menghasilkan klaim atau tidak, aktuaris telah lama memperlakukan perbedaan di dalam grup sebagai kebisingan acak. Sebuah grup dapat tampak sehat sementara beberapa polis di dalamnya merugi, dan biaya sebenarnya dari sebuah polis baru terlihat ketika klaim muncul, terkadang bertahun-tahun setelah penjualan.

“Setiap asuransi tahu bahwa mereka menulis polis yang akan merugikan mereka,” kata Shah dalam sebuah pernyataan. Ia berargumen bahwa mereka kekurangan alat untuk menemukan polis tersebut. Bekerja dengan asuransi, ia mengatakan, ia menemukan bahwa bahkan yang memiliki buku kuat sekalipun memegang polis yang menggerogoti profit, dalam beberapa kasus 20% hingga 30% dari total.

Industri yang Bergerak Menuju Polis Individu

Ukuran hadiah adalah alasan mengapa ide ini mendapat perhatian. McKinsey memperkirakan bahwa asuransi dapat meningkatkan hasil penjaminan mereka, profit yang dihasilkan dari menulis polis, sebesar 30% hingga 50% melalui langkah terkoordinasi seperti memangkas bisnis yang tidak menguntungkan dan memulihkan profit pada grup yang tampak sehat secara rata-rata. Laporan insurance report konsultan tahun 2025 menunjukkan segmentasi yang lebih halus dan personalisasi hingga tingkat individu sebagai arah masa depan industri.

Soteris adalah salah satu startup yang bekerja pada pergeseran itu. Pendekatannya menggunakan machine learning, bentuk AI yang mempelajari pola dari data historis, untuk menganalisis polis masa lalu asuransi dalam jutaan atau bahkan miliaran cara. Perusahaan mengatakan tim yang bekerja di spreadsheet mungkin menjalankan puluhan atau ratusan analisis. Dengan menggabungkan analisis tersebut, mereka memberi skor pada setiap polis secara individual, bukan sebagai bagian dari grup.

Perusahaan mengatakan asuransi dapat memperoleh skor dalam kurang dari seperempat detik, saat kutipan diminta atau pada titik mana pun setelahnya, dan penyiapan tersebut memakan waktu kurang dari 90 hari.

Dari Klaim ke Profit

Produk pertama Soteris, yang telah digunakan oleh asuransi dan agen yang menjual atas nama mereka sejak 2020, memprediksi berapa banyak premi tiap polis yang akan dibayarkan dalam klaim. Perusahaan mengatakan mereka telah memberi skor pada lebih dari 100 juta aplikasi polis senilai lebih dari $180 miliar dalam premi, dan pelanggan meningkatkan rasio pembayaran klaim mereka sebesar 5 hingga 15 poin persentase dalam satu tahun.

Produk baru melangkah lebih jauh, menuju profit. Uang dari satu polis sering dibagi antara perusahaan yang menjualnya, yang memegang lisensi negara, dan yang menyediakan modal, masing‑masing mengambil bagian yang berbeda. Soteris mengatakan biaya klaim sebuah polis tidak mengungkapkan apa yang diperoleh perusahaan yang menulisnya. Alat baru memperkirakan angka tersebut dan melaporkannya dalam EBITDA, ukuran umum profit operasional.

Perusahaan mengatakan beberapa proyek percontohan menunjukkan EBITDA asuransi naik antara 70% hingga 125%. Ini adalah pilot, bukan peluncuran penuh, dan hasilnya berasal dari Soteris sendiri.

Apa Artinya bagi Pelanggan

Untuk seseorang yang membeli asuransi mobil atau rumah, Shah mengatakan efek utama terasa di sisi asuransi, karena alat ini membantu memastikan setiap polis menguntungkan. Ia berargumen manfaat bagi pelanggan datang secara tidak langsung.

“Tujuan utama asuransi adalah meningkatkan jumlah polis mereka, jadi efek sekunder adalah ini memungkinkan mereka menurunkan harga untuk merebut pangsa pasar lebih banyak,” kata Shah. “Jadi bagi kebanyakan orang, kami memperkirakan tarif mereka akan lebih rendah dibandingkan jika asuransi tidak menggunakan produk kami.”

Itu adalah harapan, bukan jaminan. Jawaban Shah berfokus pada harga dan tidak membahas apakah pelanggan yang ditandai tidak menguntungkan dapat ditolak pertanggungannya atau tidak diperpanjang. Deskripsi perusahaan tentang produk mereka sendiri, yang membuat asuransi berhenti menulis polis yang tidak akan pernah menguntungkan, menunjukkan bahwa itu pertanyaan nyata.

Pertanyaan Keadilan

Penggunaan AI oleh perusahaan asuransi telah menimbulkan kekhawatiran bahwa orang dapat dikenai harga yang tidak adil atau ditolak oleh algoritma. “Itu adalah kekhawatiran yang wajar dan kami menganggapnya serius,” kata Shah. Ia menunjuk pada aturan yang ada melawan diskriminasi dan persyaratan pengujian bias, serta mengatakan regulasi menjadi alasan untuk membangun AI secara internal daripada mengandalkan chatbot eksternal. Soteris mengatakan modelnya memungkinkan menunjukkan seberapa besar setiap faktor berkontribusi pada hasil apa pun, yang ia katakan penting bagi perusahaan asuransi karena memastikan regulasi tepat sangat penting untuk berhasil di industri ini.

Mengapa Penundaan, dan Siapa yang Mendukungnya

Soteris telah bekerja dengan perusahaan asuransi sejak 2020 tetapi baru sekarang menjadi publik. Shah mengatakan masalah ini memerlukan waktu untuk diselesaikan. Membentuk tim yang tepat sulit, dan ia menemukan bahwa para ahli dari luar industri asuransi tidak otomatis cocok. “Keahlian domain sangat penting,” katanya. Jalurnya sendiri dimulai dengan usaha sampingan membangun model penetapan harga untuk asuransi jiwa saat masih di sekolah pascasarjana. Setelah meraih PhD di bidang ekonomi, ia berdagang di hedge fund Pine River Capital dan membantu memimpin proyek di sana untuk membangun perusahaan reasuransi properti dan kecelakaan. “Itu benar-benar tempat saya belajar betapa sulitnya industri asuransi secara nyata,” katanya.

Putaran pendanaan awal dipimpin oleh Spider Capital, dengan Intact Private Capital, Amplify Partners, Foundation Capital, Webb Investment Network, dan Overlook Ventures juga berpartisipasi. Soteris tidak menyebutkan nama pelanggan mana pun. “Pada tahap ini, kami tidak dapat membagikan informasi ini secara publik karena kewajiban kontrak,” kata Shah.

Hal yang Perlu Diperhatikan

Arah industri sudah jelas: lebih banyak perusahaan asuransi ingin menetapkan harga dan menilai risiko satu kebijakan pada satu waktu. Pertanyaan terbuka adalah seberapa besar potensi keuntungan yang nyata di luar proyek percontohan, dan ke mana hasilnya. Perusahaan asuransi dapat meneruskan penghematan kepada pelanggan melalui harga yang lebih rendah, seperti yang diperkirakan Shah, atau mempertahankannya sebagai margin yang lebih tinggi sambil menulis lebih sedikit kebijakan. Regulator kemungkinan akan mengawasi dengan cermat pelanggan mana yang berakhir berada di sisi yang salah dari skor.