Wisuda APARI dan Penerapan AI

Mar 3, 2025

Catatan Kuliah: Prosesi Wisuda APARI dan Penerapan AI dalam Asuransi

I. Pendahuluan

  • Tanggal Acara: 19 September 2022
  • Usia APARI: 29 tahun, berkomitmen mencerdaskan insan perasuransian di Indonesia.
  • Format Acara: Offline dan Online (Zoom) dengan total 160 peserta offline dan 300 wisudawan.

II. Prosesi Wisuda APARI

  • Acara Wisuda: Pertama kali diadakan secara luring setelah 2 tahun daring.
  • Selamat Datang: Sambutan hangat kepada semua peserta, wisudawan memiliki value lebih di industri.
  • Kesan Peserta:
    • Hendra (PT Kalibusa Raya Utama): Meriah dan bermanfaat.
    • Rendy (PT Ekperta Pialang Asuransi Nusantara): Mengucapkan terima kasih atas silabus yang baik.

III. Dinamika dan Inovasi di Industri Pialang Asuransi

  • Perubahan Dinamis: Banyak hal baru di industri pialang asuransi.
  • Value Wisudawan: Mempunyai nilai lebih dalam menghadapi perubahan.

IV. Penerapan AI dalam Industri Asuransi

  • Webinar: Fokus pada penerapan AI dalam CRM, underwriting, klaim dan produk asuransi.
  • Integrasi AI:
    • Customer Relationship Management (CRM)
    • Underwriting: Otomatisasi pengambilan keputusan berbasis data.
    • Claims Management: Penerapan AI untuk efisiensi pengelolaan klaim.
  • Studi Kasus dan Diskusi: Manajemen risiko dan teknologi informasi.

V. Narasumber

  1. Muhammad Audia Brilan:
    • Ketua Departemen Sistem Informasi Teknologi di APARI.
    • Karir di industri asuransi sejak 2009, pengalaman luas di bidang pemasaran dan penjualan.
    • Pendidikan: Diploma Ilmu Aktuaria, Sarjana Ekonomi.
  2. Sadewa Satuka Yuda:
    • Chief Operating Officer di PT Web Proteksi Solusindo, berpengalaman di manajemen risiko dan layanan pialang.
  3. Maki:
    • Corporate Lawyer dengan pengalaman lebih dari 20 tahun, fokus pada kepatuhan dan tata kelola perusahaan.

VI. Penerapan AI: Konsep dan Implementasi

  • AI vs. Data Science vs. Business Intelligence:
    • AI: Pengambilan keputusan otomatis berdasarkan data historis.
    • Business Intelligence: Analisis data untuk pengambilan keputusan.
  • Penggunaan Data:
    • Data sebagai komponen penting dalam AI, termasuk deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif analytics.
  • Contoh Penerapan:
    • Asuransi Kargo: Menggunakan IoT untuk monitoring suhu vaksin dan barang sensitif.
    • Fraud Detection: Menggunakan anomali untuk mengidentifikasi klaim mencurigakan.

VII. Tata Kelola dan Etika dalam Penerapan AI

  • Pentingnya Tata Kelola: Untuk memastikan inovasi tetap terkendali dan sesuai dengan regulasi.
  • Empat Elemen Utama:
    • Transparansi
    • Akuntabilitas
    • Responsibilitas
    • Independensi dalam pengawasan.
  • Regulasi yang Relevan:
    • Undang-undang Perlindungan Data Pribadi (PDP).
    • Aturan OJK terkait inovasi AI di sektor keuangan dan asuransi.

VIII. Tantangan dan Peluang

  • Tantangan Integrasi AI:
    • Keterbatasan data dan bias dalam pengambilan keputusan.
    • Perlunya kolaborasi antara pelaku industri dan regulator.
  • Peluang untuk Inovasi:
    • Meningkatkan efisiensi dan efektivitas layanan asuransi.
    • Potensi penerapan produk asuransi berbasis AI seperti penggunaan data cuaca untuk pembayaran klaim.

IX. Kesimpulan

  • AI dan Asuransi: AI dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam industri asuransi, namun perlu tata kelola yang baik.
  • Regulasi: Penting untuk mengikuti kepatuhan terhadap hukum dan regulasi yang ada.
  • Future Prospects: Terus beradaptasi dengan teknologi dan kebutuhan pasar.