AI Inabadilisha Mikopo ya SME kwa Data ya Biashara Halisi

Kayko wa Rwanda ameongeza $1.2 milioni za seed ili kufanya kitu ambacho benki nyingi Kenya bado zinajifanya hakipo: biashara ndogo na wafanyabiashara wa “informal” wana data, ila haiko kwenye mfumo unaoaminika na wakopeshaji. Kayko anajaribu kuifanya data hiyo iwe ya maana—kupitia uhasibu, hesabu za bidhaa, na uonekano wa kodi—kisha kuitumia kujenga uwezo wa kupata mkopo.

Hii si habari ya Rwanda peke yake. Kwa Kenya, ambako malipo ya simu ni tabia ya kila siku, funzo ni moja: AI na data ya miamala ndiyo “collateral” mpya. Ukiona fintech ikiongea sana kuhusu “financial inclusion,” mara nyingi kinachokosekana ni kipande hiki—rekodi halisi, safi, na inayoeleweka ya biashara.

Kwa kuwa tuko kipindi cha mwisho wa mwaka (Desemba 2025), SMEs zinapopitia mauzo ya msimu wa sikukuu, ukweli unaonekana wazi: biashara zenye rekodi za mauzo na stoo zinaweza kukopeshwa kwa ujasiri zaidi kuliko zile zinazotegemea “kudaiwa na kuaminiana.”

Kwa nini digitisation ya wafanyabiashara wa informal inavuta mitaji

Digitisation inaleta kitu kimoja kikubwa: uthibitisho. Wafanyabiashara wengi wana uwezo wa kulipa, lakini hawana paper trail inayomridhisha mkopeshaji.

Kayko amejiweka kama micro-ERP (mfumo mdogo wa kusimamia biashara) kwa SMEs zaidi ya 8,500 Rwanda, akitoa:

• Uhasibu (bookkeeping)
• Usimamizi wa stoo (inventory)
• Uonekano wa kodi (tax visibility)

Haya si “features” za kawaida tu. Kwa mtazamo wa mkopo, haya ni vipimo vya tabia ya biashara: mzunguko wa bidhaa, uthabiti wa mauzo, na nidhamu ya kurekodi.

Somo la Kenya: malipo ya simu pekee hayatoshi

Kenya tuna faida ya mfumo wa malipo ya simu uliokua mapema. Lakini hapa ndipo wengi hukosea: transaction data bila muktadha wa biashara mara nyingine inachanganya.

Mfano: muuzaji wa duka anaweza kupokea miamala mingi ya simu, lakini ukikosa kujua:

• faida halisi ni kiasi gani,
• bidhaa zinazouzwa haraka ni zipi,
• stoo inakaa siku ngapi,

…hata AI nzuri itatabiri hatari kwa upungufu.

Ndiyo maana mwelekeo kama wa Kayko una maana kwa Kenya: unganisha data ya malipo ya simu + data ya uendeshaji wa biashara. Hapo sasa AI inapata picha kamili.

AI inatumika wapi hasa kwenye mikopo ya SME?

Jibu la moja kwa moja: AI inafanya uamuzi wa mkopo uwe wa tabia na data, si wa karatasi na dhamana.

Hii inaonekana katika maeneo manne muhimu, ambayo fintech nyingi Kenya zinaweza (na zinapaswa) kuimarisha.

1) Credit scoring ya “alternative data”

Badala ya kuuliza title deed au payslip, AI inaweza kutumia:

• historia ya mauzo ya kila siku/ wiki
• mabadiliko ya stoo
• uthabiti wa ununuzi kwa wasambazaji
• msimu wa biashara (seasonality)

Kile kinachofanya hii iwe imara ni ubora wa data. Mfumo wa ERP kwa wafanyabiashara wa informal unaondoa tatizo la “kumbukumbu kichwani.”

Sentensi ya kubeba ujumbe: Mkopo wa SME unaanza kuwa bidhaa ya data—ukikosa data, unalipa riba ya kutoaminika.

2) Kuzuia udanganyifu (fraud) kwenye malipo ya simu

Wakati wa sikukuu, wizi wa akaunti, SIM swap, na ulaghai wa malipo huongezeka. AI husaidia kwa:

• kutambua miamala isiyo ya kawaida (anomaly detection)
• kuangalia tabia ya kifaa na eneo
• kuweka “risk flags” kabla ya pesa kutoka

Hii ni muhimu Kenya ambako malipo ya simu ni ya kasi na watu wanataka “pesa sasa.” Bila AI, unachelewa—na ukichelewa, umechelewa.

3) Collections na mawasiliano ya wateja (customer comms)

Katika mfululizo wetu wa “Jinsi Akili Bandia Inavyoendesha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Kenya”, sehemu ambayo huleta matokeo ya haraka ni mawasiliano.

AI inaweza:

• kutuma vikumbusho vya malipo kulingana na tabia (sio spam)
• kutofautisha mteja anayesahau na anayekwepa
• kupendekeza ratiba ya marejesho inayoendana na cashflow

Kwa SME, “tone” ya ujumbe inaathiri sana. Ujumbe mbaya unaharibu uhusiano; ujumbe mzuri unaongeza marejesho.

4) KYC/AML iliyo bora bila kuumiza uzoefu wa mtumiaji

Kadri fintech zinavyoingia kwenye mikopo na malipo zaidi, masharti ya uthibitisho (KYC) na ufuatiliaji wa fedha haramu (AML) huongezeka.

AI husaidia kupunguza msuguano kwa:

• kuchanganua nyaraka haraka
• kupima hatari kwa tabia (risk-based onboarding)
• kuangalia miamala inayoshukiwa kwa vigezo thabiti

Kwa nini “data infrastructure” ndio ushindani mpya wa fintech East Africa

Kayko anajiita kwa vitendo tabaka la miundombinu ya data kati ya wafanyabiashara wa informal na benki. Hii ni idea kali kwa East Africa.

Kenya tumeshazoea fintech kama “wallet,” “app,” au “loan product.” Lakini mwelekeo unaokua ni huu:

• Fintech si mkopo tu.
• Fintech ni mfumo wa kuona biashara ikitokea kwa wakati halisi.

Benki zinahitaji njia mbadala ya kupima hatari. SMEs zinahitaji mkopo unaoendana na biashara zao, si fomu ndefu. Mtu anayewaunganisha kwa data safi anakuwa na nguvu.

Uhalisia mgumu: SMEs nyingi bado zinafanya biashara bila rekodi

Hapa ndipo ninapochukua msimamo: hatutafanikiwa kwenye “SME lending” Kenya kama hatutafanya digitisation ya uhasibu na stoo kuwa rahisi kuliko daftari.

Sio kila mtu anahitaji mfumo mkubwa wa ERP. Wengi wanahitaji:

1. njia rahisi ya kurekodi mauzo (hata kama ni offline kwanza)
2. bidhaa na stoo kwa majina yanayoeleweka
3. ripoti rahisi ya wiki/mwezi
4. muunganiko na malipo ya simu

Kisha AI inaweza kufanya mengine.

Hatua za vitendo: nini fintech na biashara Kenya zinapaswa kufanya sasa

Hapa kuna mpango unaoweza kutekelezeka ndani ya wiki 6–12, bila drama.

Kwa fintech za Kenya (malipo ya simu + mikopo)

1. Tengeneza “merchant data pack”: mauzo, stoo, na cashflow—si transactions pekee.
2. Unda scoring inayoheshimu msimu: Desemba si sawa na Februari. AI lazima ipewe seasonality.
3. Weka ulinzi wa fraud unaoendana na kasi: detection + hatua (step-up verification) ndani ya sekunde.
4. Tumia AI kwenye mawasiliano, si matangazo tu: vikumbusho, elimu ya matumizi, na support ya 24/7.
5. Jenga ushirikiano wa benki mapema: benki zina liquidity; fintech zina data. Ukivuta kila kitu kwako, utaumia kwenye gharama ya mtaji.

Kwa SMEs na wafanyabiashara wa informal

• Anza kurekodi mauzo na matumizi kila siku (dakika 5–10).
• Weka bidhaa zako kwenye orodha moja thabiti (SKU rahisi).
• Tenganisha pesa ya biashara na ya nyumbani—hata kama ni kwa “wallet” mbili.
• Omba mkopo pale tu ambapo unaweza kuonyesha mzunguko wa biashara (wiki 8–12 za data zinaanza kusaidia).

Ukweli ambao watu hawapendi: Benki haikatai mkopo kwa sababu hukupendi; inakataa kwa sababu haiwezi kuthibitisha.

Maswali ya kawaida (na majibu ya moja kwa moja)

Je, AI inaweza kweli kuchukua nafasi ya collateral?

Inaweza kuchukua nafasi ya collateral kwa mikopo mingi midogo na ya muda mfupi kwa kutumia tabia ya biashara. Kwa mikopo mikubwa, collateral bado itabaki—lakini AI inapunguza kiwango cha dhamana kinachohitajika.

Data ya ERP si ngumu sana kwa wafanyabiashara wa informal?

Ndiyo, ikiwa imejengwa kama “software ya kampuni kubwa.” Lakini ikiwa imejengwa kwa lugha ya biashara ndogo—mauzo, stoo, deni, faida—inawezekana sana. Urahisi wa matumizi ndio kila kitu.

Malipo ya simu yana nafasi gani kwenye hii picha?

Malipo ya simu ni njia ya kukusanya signal za mapato na tabia ya wateja. Lakini ili mkopo uwe sahihi, malipo ya simu yanahitaji kuunganishwa na context ya uendeshaji wa biashara.

Kayko anatuambia nini kuhusu 2026 kwa Kenya?

Mataifa ya East Africa yanaanza kukubaliana kimyakimya: SME lending inayofanya kazi itategemea data inayoendelea, si maombi ya mkopo ya mara moja. Kayko kupata $1.2M ni ishara ya wawekezaji kuamini kuwa “digitising informal merchants” sio mradi wa kijamii tu—ni biashara.

Kwa Kenya, hii inaingia moja kwa moja kwenye mwelekeo wa akili bandia kwenye fintech na malipo ya simu: kutoka AI ya kutengeneza maudhui ya kampeni hadi AI ya kuendesha maamuzi ya mkopo, kudhibiti hatari, na kuboresha mawasiliano ya wateja.

Ukitaka matokeo ya kweli ya financial inclusion, usianze na “loan product.” Anza na rekodi za biashara. Halafu tumia AI kugeuza rekodi hizo kuwa uaminifu wa kifedha.

Kama unaendesha fintech, au unaongoza growth/ops kwenye kampuni ya malipo ya simu, swali la kuingia 2026 si “tutaongeza wateja wangapi?” Swali ni: tutakusanya na kulinda data gani ya biashara ambayo inasaidia mkopo, malipo, na uaminifu kwa wakati mmoja?