Regulators + AI: Funzo la UK kwa Fintech ya Kenya

Desemba 2025, ujumbe ninaoupenda kusikia kutoka kwa mdhibiti wa masoko ya fedha ni huu: “tutasaidia matumizi salama ya AI badala ya kuyapiga marufuku kwa hofu.” Ndiyo roho iliyo nyuma ya habari kwamba mdhibiti wa Uingereza (FCA) anataka kuhimiza mawakala (brokers) kutumia AI kwenye soko la mikopo ya nyumba.

Hiyo inaweza kuonekana mbali na Kenya—lakini si mbali kabisa. Kenya tayari inaongoza kwenye malipo ya simu (mobile money) na huduma za kidijitali. Kile ambacho bado kinahitaji kusogezwa kwa kasi ni jinsi udhibiti (regulation) unavyoweza kuharakisha matumizi ya akili bandia (AI) bila kuumiza uaminifu, faragha, au haki kwa wateja.

Na hapa ndipo post hii inaingia kwenye mfululizo wetu wa “Jinsi Akili Bandia Inavyoendesha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Kenya.” Tutatumia mfano wa FCA kama kioo: tunajifunza nini, tunapoteza nini tukisubiri, na tunawezaje kuendesha AI kwenye fintech ya Kenya kwa njia inayozalisha matokeo—haswa kwa bidhaa za mobile money, mikopo ya kidijitali, na huduma za wateja.

Kwa nini msukumo wa FCA kwa AI unahusu Kenya pia

Jibu la moja kwa moja: ukiona mdhibiti mkubwa akihimiza AI katika huduma za fedha, anaonyesha kuwa AI si “kitu cha pembeni”; ni sehemu ya miundombinu ya soko.

Katika soko la mortgage, mawakala hupitia kazi nyingi zinazofanana na kazi za fintech Kenya:

• Kukusanya taarifa za mteja na kuziangalia haraka
• Kutathmini uwezo wa kulipa na hatari
• Kulinganisha bidhaa (interest, ada, vigezo)
• Kuandika mawasiliano (barua, maelezo, kumbukumbu)
• Kufuata taratibu za utii (compliance)

Kenya tunafanya haya haya, ila mara nyingi kwenye mazingira ya malipo ya simu, mikopo midogo ya kidijitali, na biashara ndogo (SMEs). Tofauti kubwa ni kwamba sisi tuna data nyingi za miamala ya simu na tabia ya matumizi—na hiyo ni “fuel” ya AI.

Sentensi ya kukumbuka: AI haiwezi kukua kwa afya kwenye fintech bila msimamo wa mdhibiti unaosema “ndiyo, lakini salama.”

AI inaingiaje kwenye fintech na malipo ya simu Kenya—kwa vitendo

Jibu la moja kwa moja: AI huongeza kasi ya maamuzi, hupunguza udanganyifu, na huboresha mawasiliano—kwa gharama ya chini kuliko timu kubwa ya watu.

1) Uzuiaji wa ulaghai (fraud) na usalama wa miamala

Mobile money inashambuliwa kila siku: SIM-swap, social engineering, akaunti feki, “account takeover”. AI inafanya kazi bora kwenye vitu viwili:

• Kutambua mifumo isiyo ya kawaida (anomaly detection): miamala isiyofanana na historia ya mteja
• Kufunga kwa muda (risk-based step-up): kuomba uthibitisho wa ziada pale hatari inapopanda

Kile kinachohitaji kusukumwa na udhibiti ni viwango vya uwazi: mteja akizuiwa, apewe sababu inayoeleweka na njia ya kurekebisha.

2) Mikopo ya kidijitali: scoring, bei, na makosa ya “bias”

Mikopo ya simu inategemea uwezo wa kutabiri tabia ya ulipaji. AI inaweza:

• Kutoa scoring inayochanganya data ya miamala, mapato ya msimu, na uthabiti wa cashflow
• Kupendekeza kiasi na muda unaofaa badala ya “one-size-fits-all”
• Kupunguza default kwa kuweka mapema ishara za hatari (early warning)

Lakini hapa ndipo hatari kubwa iko: bias (upendeleo) na overfitting. Ukifundisha modeli kwenye data yenye mapendeleo (mfano, kundi fulani linakopeshwa kidogo kihistoria), AI inaweza kurudia tatizo.

Mdhibiti akichukua msimamo kama FCA—kuhimiza matumizi, huku akiweka ulinzi—anaweza kuhitaji:

• Vipimo vya haki (fairness tests)
• Ufafanuzi wa maamuzi (explainability)
• Rekodi za ukaguzi (audit trails)

3) Huduma kwa wateja na mawasiliano: chatbot hadi “agent assist”

Katika mfululizo huu tumekuwa tukiongelea AI kama injini ya mawasiliano. Fintech nyingi Kenya zinapata volume kubwa ya maswali: PIN reset, dispute za miamala, marejesho, makosa ya wakala.

AI inaweza kufanya kazi kwa ngazi tatu:

1. Self-service: chatbot kujibu maswali ya kawaida kwa Kiswahili na Sheng (kwa uangalifu)
2. Agent assist: wakala wa call center anapewa “draft” ya jibu na hatua za kufuata
3. Automation ya ticket triage: kugawa kesi kwa kipaumbele na idara sahihi

Hii inapunguza muda wa kushughulikia kesi na huongeza kuridhika—lakini lazima kuwe na kanuni ya: mteja apate njia rahisi ya kuongea na binadamu pale mambo yanapokuwa mazito.

Funzo kuu kutoka FCA: “kuhimiza” si sawa na “kuachia bila uangalizi”

Jibu la moja kwa moja: mdhibiti mzuri haachii AI ivuruge soko; anaweka mipaka inayofanya ubunifu uwe salama na wa kutabirika.

Wazo la FCA kuhamasisha mawakala kutumia AI linaashiria njia tatu ambazo Kenya inaweza kuiga kwa mazingira yetu ya fintech:

1) Sandbox yenye malengo ya AI (si sandbox ya jumla tu)

Kenya imewahi kuzungumzia sandboxes. Tofauti ninayotaka kuona ni sandbox yenye maswali mahususi ya AI, kama:

• Je, modeli inashughulikia vipi false positives kwenye fraud?
• Je, maamuzi ya kukataa mkopo yanaelezeka kwa lugha rahisi?
• Je, data ya mteja inatumika kwa ridhaa gani?

Hii inasaidia fintech kuja na ushahidi, si maneno.

2) Viwango vya “model risk management” vinavyoeleweka na SMEs

Benki kubwa zinaweza kuajiri timu za risk. Fintech ndogo haziwezi. Mdhibiti anaweza kuweka minimum standard rahisi:

• Nani anamiliki modeli (model owner) na nani anakagua (independent reviewer)
• Ratiba ya retraining na ufuatiliaji wa drift
• Jinsi ya kuhifadhi kumbukumbu za maamuzi (log) kwa ukaguzi

3) Uwajibikaji: ukiweka AI, bado ni wewe unawajibika

Hili ndilo jambo la msingi. Hata kama umetumia vendor wa AI, ukimkosea mteja, huwezi kusema “model iliamua.”

Kauli hii inajenga uaminifu sokoni. Uaminifu ndio mtaji wa mobile money.

Mfumo wa hatua 6 kwa fintech ya Kenya kuanza AI kwa usahihi

Jibu la moja kwa moja: anza na kesi zenye ROI na hatari iliyodhibitiwa, kisha panua—usianze na “AI kila mahali.”

1. Chagua kesi 1–2 zenye kipimo cha matokeo

   • Mfano: kupunguza fraud losses kwa 20% ndani ya miezi 6, au kupunguza muda wa kushughulikia malalamiko kutoka siku 3 hadi siku 1.

2. Tengeneza ramani ya data na ridhaa (consent map)

   • Ni data gani unayo? Imetoka wapi? Unaruhusiwa kuitumia kwa nini?

3. Weka “human-in-the-loop” kwenye maamuzi hatarishi

   • Kukataa mkopo, kufunga akaunti, kushikilia pesa—haya yawe na ukaguzi wa binadamu au njia ya rufaa.

4. Jenga maelezo yanayoeleweka kwa mteja

   • Ujumbe mfupi: “Tumeshikilia muamala kwa sababu kifaa kipya na eneo jipya vimetumika; thibitisha kwa hatua hizi.”

5. Pima bias na usalama kabla ya uzinduzi

   • Angalia makundi tofauti: jinsia, maeneo, aina ya biashara. Tafuta dalili za kunyimwa huduma bila sababu ya kibiashara.

6. Weka dashibodi ya ufuatiliaji

   • False positives, malalamiko, churn, marejesho, na drift ya modeli.

Msimamo wangu: Fintech nyingi hushindwa si kwa kukosa modeli nzuri, bali kwa kukosa “governance” ya modeli.

Maswali ambayo wateja na wadhibiti watauliza (na majibu ya moja kwa moja)

“AI ikikosea na kuninyima huduma, nifanye nini?”

Unapaswa kuwa na njia ya rufaa iliyo wazi: ndani ya app, USSD, au kituo cha huduma. Fintech pia inapaswa kuweka muda wa majibu (mfano saa 24–48 kwa kesi za miamala).

“Data yangu ya mobile money inatumikaje?”

Jibu sahihi ni: kwa ridhaa, kwa madhumuni yaliyotajwa, na kwa kiwango kidogo kinachotosha. Ukiona masharti marefu yasiyoeleweka, hiyo ni alama ya hatari.

“Je, AI itaondoa ajira za huduma kwa wateja?”

Kwa uzoefu wangu, AI inaondoa kazi zinazojirudia, si haja ya watu. Timu nzuri inahamia kwenye kazi ngumu: dispute, uchunguzi wa fraud, na ujenzi wa uhusiano na wateja.

Call-to-action: Kenya inahitaji “sera ya kuhimiza AI” kwenye mobile money

Jibu la moja kwa moja: tunahitaji uongozi wa udhibiti unaoweka njia ya majaribio salama, viwango vya uwazi, na uwajibikaji—ili AI iwe faida kwa mteja, si kwa kampuni pekee.

Kwa fintech nchini Kenya, huu ni msimu mzuri wa kupanga 2026: matumizi ya simu yanaendelea kupanda, biashara ndogo zinahitaji mikopo ya mzunguko wa haraka, na wateja wanataka huduma ya haraka bila kusumbuliwa. AI inaweza kusaidia—lakini tu ikiwa tutaiendesha kwa nidhamu.

Kama unajenga bidhaa ya mobile money au fintech, hatua inayofuata ni rahisi: chagua sehemu moja (fraud, customer support, au credit), weka vipimo, kisha jenga governance kabla ya “ku-scale.”

Swali la kuacha mezani: Mdhibiti na sekta binafsi nchini Kenya watakubaliana lini juu ya kanuni chache, rahisi, na zenye meno—zinazoruhusu AI kukua bila kuvunja uaminifu wa malipo ya simu?