AI Defence-in-Depth Dhidi ya Ulaghai Kenya

Ulaghai kwenye malipo ya simu hauji kwa njia moja. Unakuja kama SIM swap, account takeover, ulaghai wa wakala, “social engineering” kupitia WhatsApp, na miamala ya haraka inayopitia mifumo ya mobile money kabla hujapata muda wa kupumua. Ndiyo maana mkakati wa kushinda si kuweka kinga moja kali—ni kujenga defence in depth: safu nyingi za ulinzi zinazoangalia tabia, kifaa, mtandao, muamala, na mteja, kwa wakati mmoja.

Chanzo tulichotaka kutumia kilikuwa video kuhusu “Defence in Depth” na mikakati ya AI dhidi ya “all-cause fraud”, lakini kimezuiwa na ukaguzi wa “verify you are human”. Hilo lenyewe ni somo: hata watoa taarifa na mifumo ya usalama hutumia tabaka za uthibitisho. Kwa fintech na majukwaa ya malipo ya simu nchini Kenya, ujumbe ni uleule—AI inasaidia, lakini lazima iwe sehemu ya mfumo mpana wa udhibiti wa hatari, si suluhisho la pekee.

Kwenye mfululizo wetu wa “Jinsi Akili Bandia Inavyoendesha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Kenya”, makala hii inaingia kwenye sehemu nyeti: jinsi AI inavyozuia ulaghai bila kuua uzoefu wa mteja, hasa wakati wa msimu wa sikukuu za Desemba ambapo miamala na “rush” ya pesa huongezeka.

“All-cause fraud” ni nini—na kwa nini safu nyingi ni lazima

All-cause fraud maana yake ni ulaghai unaotokea kupitia sababu nyingi kwa wakati mmoja: udhaifu wa mteja (anadanganywa), udhaifu wa mifumo (rules dhaifu), udhaifu wa mtandao (device hijacking), na udhaifu wa mchakato (KYC/agent controls). Ukijaribu kuuzuia kwa rule chache tu, utaishia kwenye mambo mawili:

• False positives: unazuia miamala halali, wateja wanachoka, wanahama.
• False negatives: wahalifu wanapita pembeni ya rules kwa kubadilisha mbinu kidogo.

Defence-in-depth inafanya kazi kwa sababu inachukua ukweli huu: mhalifu akishinda safu moja, bado anakutana na safu nyingine. Kwa Kenya, hii ni muhimu kwa sababu mobile money ni ya “real-time” na mara nyingi “irreversible” kwa vitendo—ukichelewa sekunde 30, pesa tayari imehamishwa.

Tatizo kubwa: kasi ya malipo vs kasi ya ulinzi

Malipo ya simu yamejengwa kwenye kasi. Ulinzi wa jadi ulijengwa kwenye uchunguzi wa baadaye. AI inaleta ulinzi ndani ya muda wa muamala: kuangalia ishara (signals) nyingi kwa milisekunde na kufanya maamuzi ya “ruhusu / chelewesha / hitaji uthibitisho wa ziada”.

Safu 5 za AI defence-in-depth zinazofaa Kenya

Jibu la moja kwa moja: mchanganyiko wa modeli za tabia, ujasusi wa kifaa, ufuatiliaji wa mtandao, uchambuzi wa muamala, na uthibitisho unaobadilika (adaptive authentication) ndio msingi wa defence-in-depth.

1) Behavioural analytics: “mteja huyu huwa anafanya nini?”

AI bora ya kupambana na ulaghai inaanza na swali rahisi: tabia ya kawaida ni ipi? Kisha inatafuta kinachotoka nje ya kawaida.

Mifano ya ishara zinazosaidia:

• Muda wa muamala (saa za kawaida za mtumiaji vs saa za ajabu)
• Kasi ya hatua (mtumiaji kuingia → kubadili PIN → kutuma pesa ndani ya dakika 1)
• Msururu wa vitendo (login mpya + kuongeza beneficiary + kutuma kiasi kikubwa)

Hii inasaidia sana dhidi ya account takeover—mhalifu anaweza kuwa na OTP/PIN, lakini mara nyingi hawezi kuiga tabia halisi ya mmiliki wa akaunti.

2) Device & SIM intelligence: kupunguza SIM swap na “device change” za ghafla

Kwa mobile money Kenya, SIM swap na “new device enrollment” ni maeneo ya hatari ya juu. AI inasaidia kwa kuweka alama (risk score) kulingana na:

• Kubadilika kwa device fingerprint (IMEI/OS/app version patterns)
• Device mpya kuonyesha tabia ya “automation” (click patterns, speed)
• SIM change hivi karibuni, halafu muamala mkubwa

Stance yangu: kila fintech inapaswa kuwa na “SIM swap grace period” ya kiusalama—siyo lazima uzuiye kila kitu, lakini uweke hatua za ziada kwa miamala ya hatari ndani ya saa 24–72 baada ya mabadiliko.

3) Transaction monitoring ya muda halisi: “rules” + ML, si moja pekee

Ukweli? Rules bado zina nafasi. Zinaeleweka, zina-audit, na zinaweza kufunga mlango haraka wakati shambulio jipya linaibuka. Lakini rules peke yake hazitoshi. Njia bora ni “hybrid”:

• Rules kwa vizingiti vinavyojulikana (kiasi, frequency, blacklist)
• Machine learning models kutambua “patterns” zisizo rahisi kuandika kama rule
• Graph analysis kuona mitandao ya walaghai (accounts/agents/phones zinazoshirikiana)

Kwa Kenya, graph analysis ni dhahiri kwenye:

• Vikundi vya “mules” vinavyopokea pesa kisha kusambaza kwa akaunti nyingi
• Wakala wanaoonyesha miamala isiyo ya kawaida ukilinganisha na eneo/ukubwa wa float

4) Adaptive authentication: uthibitisho unaoendana na hatari

Kanuni rahisi: usiwachoshe wateja wote, chosha miamala yenye hatari.

Badala ya kuomba OTP kila mara, tumia “step-up” pale risk inavyopanda:

1. Risk ndogo: ruhusu muamala bila msuguano (low friction)
2. Risk ya kati: hitaji uthibitisho wa ziada (OTP, biometrics, device binding)
3. Risk kubwa: chelewesha, itume kwa “manual review”, au zuia

Hii inajenga uaminifu bila kuharibu “conversion”. Msimu huu wa sikukuu, pale watu wanapotuma pesa nyingi kwa familia, uthibitisho wa hatari unazuia ulaghai bila kuonekana kama mfumo unawatesa.

5) AI kwa ulinzi wa wateja: kupambana na social engineering kwa mawasiliano

Kipande ambacho kampuni nyingi hupuuza: ulaghai mwingi huanza kabla ya muamala—kwenye mazungumzo. Hapa ndipo mada ya mfululizo wetu (AI kwenye mawasiliano ya kidijitali) inapokaa sawa.

AI inaweza kusaidia kwa:

• Kugundua maneno/miundo ya ujumbe kwenye support chat yanayoashiria ulaghai (“nimepigiwa, wanataka OTP”, “SIM yangu imekufa ghafla”)
• Kutuma just-in-time warnings kabla ya mtumiaji kuthibitisha muamala hatari
• Kuendesha kampeni za elimu kwa “segments” zilizo hatarini (watumiaji wapya, waliowahi kulalamika ulaghai)

Hapa napenda kuwa mkali: elimu ya wateja bila “in-product nudges” ni nusu suluhisho. Onyo la wakati halisi kwenye app/USSD (kwa miamala ya hatari) linafanya kazi zaidi kuliko poster au post ya mitandao ya kijamii.

Jinsi ya kuijenga: “Defence in depth” kama mfumo, si mradi

Jibu la moja kwa moja: unahitaji data pipeline thabiti, governance, na timu inayoendesha modeli kama bidhaa.

Data unayohitaji (na kwa nini)

Ili AI iwe na maana kwenye fraud prevention, inahitaji “signals” zaidi ya kiasi na namba ya simu:

• Session data: login attempts, resets, device changes
• Transaction metadata: time, channel, agent, location approximation
• Customer profile: account age, KYC level, historical limits
• Network signals: IP/ASN kwa app channels (pale inapohusika)
• Case outcomes: chargebacks, complaints, confirmed fraud labels

Bila “case outcomes”, modeli hufanya kazi gizani. Unahitaji mzunguko wa maoni (feedback loop) kutoka kwa timu ya fraud na customer care.

Model governance: kupunguza bias na kulinda mapato

Mifumo ya AI ikikosea, gharama si tu ulaghai. Ni:

• wateja kuzuiwa bila sababu
• mawakala kukataliwa miamala halali
• timu ya support kuzidiwa na tiketi

Hivyo weka:

• “champion/challenger models” (modeli ya sasa vs mpya)
• vipimo viwili: fraud loss rate na good customer friction rate
• audit trail: kwa nini muamala ulicheleweshwa (explainability ya kiwango kinachofaa)

Maswali ambayo viongozi wa fintech Kenya wanapaswa kuuliza (na majibu)

Je, ni bora kununua tool ya fraud au kujenga in-house?

Njia ya vitendo ni mseto. Nunua sehemu za msingi (device intelligence, case management) kisha jenga tabaka zako za “risk scoring” zinazolingana na bidhaa yako na soko lako. Ulaghai Kenya una “local flavour”—wakala, USSD, na tabia za watumiaji zina tofauti.

Ni hatua gani ya haraka yenye ROI kubwa?

Adaptive authentication + real-time monitoring kwa flow za hatari (SIM swap, beneficiary mpya, cash-out kubwa). Hizi ndizo sehemu ambazo mara nyingi zina “loss concentration”.

Je, AI inaweza kupunguza ulaghai bila kuongeza msuguano?

Ndiyo—kama una segmentation ya hatari. Wateja wengi waaminifu wanapaswa kuona mfumo mwepesi; wachache wenye hatari wanapaswa kuona hatua za ziada.

Checklist ya utekelezaji kwa wiki 6–12 (ya kuanza, si ya mwisho)

Hapa kuna njia niliyopenda kwa timu zinazotaka kuanza haraka na kwa mpangilio:

1. Orodhesha top 5 fraud journeys (SIM swap, takeover, agent fraud, scams, mule networks)
2. Weka telemetry ya lazima (device change, reset events, login anomalies)
3. Sanidi risk scoring ya awali: rules + modeli nyepesi ya tabia
4. Jenga step-up authentication kwenye flow 2–3 za hatari
5. Unda case management loop: kutoka alert → uchunguzi → “confirmed/false” label
6. Anzisha just-in-time customer warnings kwenye app/USSD kwa risk ya juu

Ukifanya haya, unapata msingi wa defence-in-depth. Kisha unaongeza: graph analysis, bot detection, na automation ya “disputes”.

Unachopata ukifanya vizuri: uaminifu, ukuaji, na gharama ndogo za support

AI defence-in-depth haipo tu kwa ajili ya “security team”. Inaathiri biashara nzima: uaminifu wa wateja, kupungua kwa malalamiko, na kupanda kwa matumizi ya bidhaa kwa sababu watu wanajisikia salama.

Kwa mfululizo wetu wa “Jinsi Akili Bandia Inavyoendesha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Kenya”, huu ni uhusiano muhimu: AI si ya kupambana na ulaghai tu—pia ni ya kuboreshwa kwa mawasiliano na elimu ya mteja ili ulaghai usianze.

Hatua inayofuata kama unaendesha fintech, sacco yenye app, au mtoa huduma wa malipo: chagua journey moja ya hatari (mfano SIM swap → cash-out), pima hasara zako, kisha jenga safu 3 za ulinzi ndani ya miezi 3. Ukiona matokeo, panua.

Swali la kuondoka nalo: kama mhalifu akipita “OTP” leo, ni safu gani nyingine inamzuia kesho—kabla pesa haijatoka?