Kesadaran masyarakat untuk memiliki asuransi dinilai terus meningkat. Hal itu tercermin dari indeks literasi asuransi sebesar 45,45% dan indeks inklusi asuransi sebesar 28,50% berdasarkan Survei Nasional Literasi dan Inklusi Keuangan (SNLIK) 2025 Otoritas Jasa Keuangan (OJK).

Di tengah tingginya inflasi medis serta meningkatnya kebutuhan layanan perlindungan yang praktis, personal, dan mudah diakses, kondisi tersebut dipandang menjadi peluang bagi perusahaan asuransi untuk memperkuat kepercayaan nasabah. Salah satu upaya yang disebut dapat dilakukan ialah memanfaatkan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) untuk mendukung layanan yang lebih relevan, inovatif, dan berorientasi pada kebutuhan nasabah.

Perkembangan AI disebut bergerak dari Generative AI yang bersifat reaktif menuju Agentic AI yang lebih proaktif. Teknologi ini dinilai mampu melakukan penalaran, mengambil keputusan, serta berkolaborasi dalam proses bisnis yang kompleks. Dengan mengombinasikan teknologi dan peran manusia, PT Prudential Life Assurance (Prudential Indonesia) menyatakan memanfaatkan perkembangan tersebut untuk meningkatkan efisiensi sekaligus menghadirkan pengalaman nasabah yang lebih baik.

Vice President and Head of AI Strategy & Innovation Prudential Indonesia, Madhan Seduraman, menyampaikan terdapat lima implementasi Agentic AI yang dapat mendukung industri asuransi dalam menghadirkan pengalaman nasabah yang lebih efisien dan personal.

Pertama, transformasi dari otomatisasi menuju kecerdasan yang adaptif. Menurut Madhan, perusahaan asuransi telah lama menggunakan otomatisasi dalam berbagai proses, mulai dari klaim dan penilaian risiko, rekrutmen agen, kepatuhan terhadap regulasi, hingga layanan nasabah. Seiring perkembangan teknologi, Agentic AI dinilai menghadirkan pendekatan yang lebih adaptif untuk membantu pengambilan keputusan sekaligus memberikan solusi yang lebih tepat bagi nasabah.

Kedua, mempercepat proses klaim sekaligus meningkatkan kepuasan nasabah. Madhan menilai pengalaman saat mengajukan klaim menjadi salah satu faktor yang menentukan tingkat kepercayaan terhadap perusahaan asuransi. Proses yang cepat, personal, dan transparan disebut berpotensi meningkatkan loyalitas nasabah.

Dalam proses klaim, Agentic AI disebut mampu memproses dokumen, memahami konteks, serta mengambil keputusan secara otomatis sehingga waktu penyelesaian klaim dapat dipersingkat. Teknologi ini juga dinilai dapat menjelaskan alasan di balik keputusan yang dihasilkan. Dengan begitu, nasabah tidak hanya mengetahui apakah klaim disetujui atau ditolak, tetapi juga memperoleh penjelasan yang lebih mudah dipahami. Transparansi tersebut dipandang penting untuk membangun kepercayaan nasabah.

Ketiga, memperkuat deteksi penipuan (fraud). Penipuan disebut masih menjadi tantangan bagi industri asuransi di berbagai negara. Tingginya volume klaim membuat pemeriksaan manual dinilai kurang optimal dan meningkatkan risiko kebocoran biaya akibat klaim yang tidak valid maupun penyalahgunaan sistem.

Madhan mencontohkan penerapan deteksi penyalahgunaan (abuse detection) untuk menekan penipuan pada klaim medis sebagai salah satu pemanfaatan Agentic AI yang efektif. Ia menyebut Indonesia telah memiliki sistem pengendalian fraud yang cukup kuat dan terus diperkuat melalui pemanfaatan AI. Ke depan, teknologi tersebut diharapkan dapat meningkatkan pengalaman nasabah sekaligus menjaga integritas proses klaim medis.

Ia juga menjelaskan, di Prudential Indonesia, penerapan Agentic AI untuk mendeteksi penipuan dan penyalahgunaan pada klaim medis menjadi salah satu fokus utama. Perusahaan memanfaatkan AI yang memiliki kemampuan pemahaman medis (medical understanding), seperti Gemini, yang telah digunakan pada berbagai tahapan di Indonesia maupun beberapa pasar lainnya.

“Dengan memanfaat kemampuan AI, kami dapat menjaga integritas proses klaim melalui analisis pola klaim secara lebih cepat dan komprehensif, identifikasi indikasi penyalahgunaan yang sebelumnya sulit terdeteksi, dan peningkatan akurasi dan kualitas proses penilaian klaim,” kata Madhan.

Agentic AI disebut memungkinkan deteksi fraud dilakukan lebih cepat melalui analisis data dalam jumlah besar dan pola yang kompleks, mengidentifikasi anomali, serta melakukan investigasi awal secara otomatis. Kolaborasi antarsistem AI juga dinilai dapat membantu memverifikasi dokumen, membandingkan data historis, dan memberikan rekomendasi tingkat risiko suatu klaim.

“Kemampuan ini membantu perusahaan asuransi mengurangi potensi kebocoran biaya, meningkatkan akurasi proses evaluasi klaim, serta menjaga keberlanjutan bisnis dan stabilitas pengelolaan risiko,” ujarnya.

Keempat, mendukung kepatuhan (compliance) untuk menjaga keberlanjutan bisnis. Sebagai industri yang sangat teregulasi, perusahaan asuransi disebut harus memastikan setiap inovasi teknologi tetap memenuhi ketentuan yang berlaku. Salah satu tantangan utama dalam implementasi AI adalah memastikan setiap keputusan yang dihasilkan dapat dipertanggungjawabkan, aman, dan tidak melanggar privasi nasabah.

Menurut Madhan, Agentic AI dapat menjadi solusi apabila dibangun dengan tata kelola yang tepat. Melalui pendekatan Responsible AI, perusahaan dinilai dapat mengintegrasikan mekanisme perlindungan data, data masking, jejak audit, serta kontrol akses sejak tahap perancangan sistem. Pendekatan tersebut disebut memungkinkan perusahaan memanfaatkan AI sekaligus memenuhi ketentuan regulator dan perlindungan konsumen.

Kelima, meningkatkan keamanan nasabah melalui pendekatan multi-layer validation. Pendekatan ini disebut dapat meningkatkan keamanan dan akurasi hasil AI dengan memanfaatkan beberapa agen AI yang saling memeriksa dan mengevaluasi keputusan, termasuk melalui konsep Large Language Model (LLM) as a Judge. Dengan demikian, kualitas keputusan dinilai dapat ditingkatkan sekaligus membantu mitigasi risiko di industri asuransi.

Meski menawarkan tingkat otomatisasi yang tinggi, Madhan menekankan Agentic AI tetap memerlukan keterlibatan manusia pada proses-proses yang bersifat kritikal. Melalui pendekatan human-in-the-loop, manusia tetap berperan dalam pengawasan, validasi akhir, dan pengambilan keputusan sehingga tercipta keseimbangan antara efisiensi dan pengendalian risiko.

Madhan meyakini tujuan utama Agentic AI bukan hanya meningkatkan efisiensi, tetapi juga memperkuat keamanan, transparansi, dan orientasi pada kebutuhan nasabah. Ia menilai pemanfaatan AI dapat membantu perusahaan memahami kebutuhan nasabah secara lebih akurat dan menghadirkan solusi perlindungan yang lebih relevan, dengan catatan setiap keputusan tetap memerlukan pertimbangan dan pengawasan manusia agar keseimbangan antara efisiensi dan mitigasi risiko tetap terjaga.