AI Upgrades za Core Banking: Funzo kwa Fintech Kenya

Benki nyingi duniani zinafanya jambo ambalo fintech nyingi Kenya bado zinachelewa kulichukulia kwa uzito: kuboresha “core banking” na mifumo ya malipo kwa kuweka AI moja kwa moja ndani ya injini ya shughuli za kila siku—si kama “chatbot” ya pembeni. Ndiyo maana hata habari fupi kama “TCS BaNCS gets AI upgrade” (ingawa maudhui ya makala yenyewe yalifungwa na ukuta wa uthibitisho) ni ishara muhimu: wachezaji wakubwa wanahamisha AI kutoka majaribio ya maabara kwenda kwenye miundombinu ya fedha.

Kwa Kenya, hii ina uzito zaidi kipindi hiki cha Desemba. Msimu wa sikukuu huongeza miamala, huongeza maombi ya mikopo ya dharura, na pia huongeza ulaghai. Ukiwa fintech au mtoa huduma wa malipo ya simu, AI iliyo ndani ya mfumo inaweza kuwa tofauti kati ya kustahimili msongamano na malalamiko—au kupoteza wateja wakati ambao wako tayari kuhamia mahali penye huduma bora.

Post hii ni sehemu ya mfululizo wetu “Jinsi Akili Bandia Inavyoendesha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Kenya”. Nitakuonyesha maana halisi ya “AI upgrade” kwenye mifumo ya benki, na kisha nitaiweka kwenye muktadha wa Kenya: onboarding, personalization, fraud, huduma kwa wateja, na ufanisi wa operesheni.

“AI upgrade” kwenye core banking ina maana gani hasa?

Jibu la moja kwa moja: ni kuingiza uwezo wa AI/ML kwenye tabaka la bidhaa na michakato ya benki—si kuiongeza juu juu kama programu ya ziada.

Kwa mifumo kama TCS BaNCS (platform ya core banking inayotumiwa na taasisi nyingi), “AI upgrade” mara nyingi huelekea kwenye mambo yafuatayo:

• Uamuzi wa papo hapo (real-time decisioning): tathmini ya hatari, uidhinishaji wa bidhaa, na usimamizi wa mipaka ya miamala bila kusubiri ripoti za mwisho wa siku.
• Utabiri na ufuatiliaji (predictive monitoring): kutambua mapema wateja wanaoonyesha dalili za kuacha kutumia huduma, au akaunti zinazoweza kuingia kwenye default.
• Automation ya back-office: upatanisho (reconciliation), utatuzi wa “exceptions”, na uchakataji wa madai/chargebacks.
• Uelewa wa tabia (behavioral analytics): kuchanganua muundo wa miamala ili kuona kinachoonekana “cha kawaida” kwa mteja fulani.

Kwa kifupi: AI inahamia kwenye injini ya biashara. Na hapo ndipo fintech Kenya zinapaswa kuangalia, hasa wale wanaokua haraka na kuanza kuhisi maumivu ya scaling.

Kwa nini hii ni tofauti na “tuna chatbot”?

Chatbot ni mwanzo mzuri, lakini mara nyingi ni mapambo ikiwa:

• haiungi mkono maamuzi ya mikopo au limits,
• haiwezi kushika fraud kwa wakati,
• haiingii kwenye data ya miamala na matukio (events),
• haina mamlaka ya kuchukua hatua (kama kusitisha muamala unaotia shaka).

AI ya ndani ya core/ledger/workflow ndiyo inayobeba uzito wa matokeo.

Funzo la kwanza kwa Kenya: Onboarding ya AI si KYC tu—ni “trust”

Jibu la moja kwa moja: Kenya fintech onboarding inahitaji AI inayopunguza msuguano bila kupunguza utii (compliance).

Wateja wa malipo ya simu na fintech wanachukia hatua nyingi, lakini pia hawatasamehe akaunti ikifungiwa kimakosa au kuchukua siku kusahihishwa. Hapa ndipo AI inafanya kazi nzuri ikiwa imeundwa vizuri:

AI kwenye onboarding: kile kinachofanya kazi

• Document + selfie verification yenye “liveness checks” ili kupunguza akaunti bandia.
• Risk-based onboarding: mteja hatapitie taratibu zilezile kama hatari yake ni ndogo. Hii inapunguza abandon rate.
• Name matching yenye akili: kusaidia kupunguza makosa ya majina (spelling, order) bila kukataa wateja halali.

Nimeona fintech nyingi zikishindwa hapa kwa sababu moja: zinajaribu ku-copy KYC ya benki bila kuifanya smart. Ukiweka AI kwenye risk scoring na workflow, unapata usawa: kasi + usalama.

Sentensi ya kukumbuka: Onboarding bora si ile fupi zaidi; ni ile inayojenga uaminifu haraka bila kumtukana mteja kwa kumshuku.

Funzo la pili: Personalization kwenye malipo ya simu inapaswa kuwa “use-case”, si matangazo

Jibu la moja kwa moja: Personalization nzuri inaonekana kama huduma, si promo.

Kwa Kenya, personalization mara nyingi huishia kuwa “SMS ya mkopo” kila wiki. Hiyo inachosha. AI ikipelekwa vizuri ndani ya bidhaa, unaweza kufanya:

Use-cases za personalization zinazoongeza matumizi (usage)

• Next best action ndani ya app/USSD: “lipia bili ya X kama kawaida yako ya tarehe 24” badala ya ujumbe wa jumla.
• Smart reminders zinazozingatia mapato: ukikumbusha siku ambayo kwa kawaida mteja hupokea pesa, conversion inapanda.
• Dynamic limits kwa mikopo midogo au overdraft ya wallet: limit inaongezeka kwa tabia nzuri, inapungua kwa ishara za stress.

Hii ni muhimu Desemba: watu hubadilisha patterns (kusafiri, kununua, kutuma pesa). AI inayojifunza tabia kwa msimu inasaidia kuepuka false declines na kuongeza mapato bila kubana wateja.

Funzo la tatu: Fraud na ulaghai—AI inahitaji “real-time + explainable”

Jibu la moja kwa moja: Kenya ina mazingira ya ulaghai yanayoenda kasi; ukichelewa sekunde chache, pesa tayari zimetoka.

AI upgrade kwenye mifumo ya kifedha inapaswa kuleta ulinzi wa hatua nyingi:

Vipengele vya fraud stack ambavyo fintech inapaswa kuwa navyo

1. Real-time anomaly detection: kufananisha muamala wa sasa na “normal baseline” ya mteja na kundi lake.
2. Device intelligence: kufuatilia vifaa vipya, SIM swap patterns, IP/location jumps.
3. Network/graph analytics: kuona miunganisho ya akaunti zinazotumiana pesa kwa njia za “laundering”.
4. Step-up authentication: badala ya kukataa tu, omba uthibitisho wa ziada pale hatari inapopanda.

Lakini kuna sharti: uamuzi lazima uelezeke. Regulators, ops team, na hata wateja wanahitaji maelezo yanayoeleweka: “muamala umezuiwa kwa sababu kifaa kipya + kiwango kikubwa kuliko kawaida + jaribio la PIN mara nyingi.”

Fintech nyingi hupoteza pesa kwenye chargebacks na goodwill kwa sababu model inakuwa “black box” na support hawana majibu.

Funzo la nne: AI kwa operations—ndipo faida ya gharama iko

Jibu la moja kwa moja: AI yenye ROI ya haraka mara nyingi ipo back-office, si kwenye marketing.

Kampeni yetu inazungumzia pia mawasiliano na maudhui ya kidijitali, lakini ukweli ambao wamiliki wa bidhaa wanapaswa kusikia ni huu: ukishinda kwenye operations, unapata nafasi ya kushinda kwenye customer experience.

Sehemu za operesheni zinazofaa kuanza nazo

• Reconciliation automation: kupunguza “unmatched transactions” na muda wa kufunga vitabu.
• Dispute handling: kuainisha malalamiko, kuchimba ushahidi wa miamala, na kupendekeza hatua.
• Agent support (kwa mitandao ya mawakala): kugundua mawakala wanaohitaji float mapema na kutambua tabia za “agent fraud”.
• Customer support triage: kupeleka tiketi kwa timu sahihi, kupendekeza majibu, na kuunganisha historia ya mteja.

Ukifanya haya, unaona vitu vitatu: gharama zinashuka, SLA zinaimarika, na timu inaacha kuzima moto kila siku.

Kwa fintech Kenya: Jinsi ya kupanga “AI upgrade” bila kuvuruga bidhaa

Jibu la moja kwa moja: Anza na data, weka matumizi (use-case) moja inayopimika, halafu panua.

Hapa kuna mpangilio ambao nimeona ukifanya kazi vizuri kwa taasisi zinazokua:

1) Chagua use-case moja yenye kipimo cha moja kwa moja

Mifano:

• kupunguza fraud losses kwa 20% ndani ya miezi 3,
• kupunguza abandonment ya onboarding kwa 15%,
• kupunguza muda wa kushughulikia dispute kutoka siku 5 hadi siku 2.

2) Fanya data iwe tayari (hii ndiyo kazi ngumu)

• Sanifu “event tracking” ya miamala na matukio ya app
• Hakikisha data ina “labels” (fraud/not fraud, resolved/unresolved)
• Dhibiti ruhusa na ufuatiliaji wa data (audit trail)

3) Jenga “human-in-the-loop”

AI isiwe mfalme. Weka:

• njia ya ops kupindua uamuzi (override)
• mfumo wa kujifunza kutokana na makosa (feedback loop)
• dashboard ya sababu za maamuzi (reason codes)

4) Pima kwa A/B na uangalie madhara ya pembeni

Fraud model ikikataa wateja wazuri, unaharibu mapato. Onboarding ikiruhusu wengi sana, unaongeza risk. Pima:

• false positives vs false negatives
• conversion vs default
• CSAT vs handling time

Kauli ya moja kwa moja: AI nzuri kwenye fintech ni ile inayoboresha maamuzi, si ile inayoongeza “features” kwenye menu.

Maswali ambayo viongozi wa bidhaa huuliza (na majibu ya vitendo)

“Tunaanzaje bila core banking mpya?”

Anza na tabaka la juu: decision engine na fraud scoring vinavyokaa pembeni, vikichukua events kutoka mfumo uliopo. Ukithibitisha ROI, ndipo unabadilisha sehemu za ndani hatua kwa hatua.

“AI itaharibu compliance?”

La, ikiwa umeweka auditability: data provenance, reason codes, na sera za kuhifadhi data. Compliance inachukia maamuzi yasiyoelezeka, si automation yenye rekodi.

“Je, AI inafaa pia kwa USSD na feature phones?”

Ndiyo. AI haishi kwenye UI tu. Inaweza kuamua:

• nani apewe limit gani,
• ni muamala upi uwe “step-up”,
• ni ujumbe upi utumwe kwa wakati gani.

Next step kwa kampuni yako

AI upgrade ya platform kama TCS BaNCS ni ishara kwamba sekta inaelekea kwenye mifumo inayojirekebisha (adaptive systems): zinajifunza tabia, zinapanga vipaumbele, na zinazuia hatari kwa kasi. Kwa Kenya—ambapo malipo ya simu na fintech ndiyo miundombinu ya kila siku—hili si jambo la pembeni. Ni msingi.

Kama unaongoza fintech, PSP, SACCO ya kidijitali, au timu ya bidhaa ya malipo ya simu, chagua eneo moja leo: onboarding, fraud, personalization, au operations. Kisha weka kipimo kimoja cha mafanikio, data ya kuaminika, na feedback loop. Hapo ndipo AI inaanza kulipa.

Swali la kubeba kwenda 2026: Je, jukwaa lako la malipo linajifunza na kuboresha maamuzi kila wiki—au linahitaji mikutano mitatu kabla ya kubadilisha rule moja?