AI ya Kuzuia Ulaghai: Somo kwa Fintech Kenya

Fraud ndiyo “kodi” isiyoandikwa ya fedha za kidijitali. Kadri malipo ya simu yanavyoongezeka, ndivyo walaghai wanavyobuni mbinu mpya—kuanzia utekaji wa akaunti, SIM swap, hadi mikopo ya kidijitali inayochukuliwa kwa majina ya watu wengine. Hii ndiyo sababu habari kwamba Informed.IQ imekusanya dola milioni 63 kwa ajili ya AI ya kuzuia ulaghai na kuthibitisha mikopo ni ishara kubwa: duniani kote, wawekezaji wanaweka pesa mahali palipo na maumivu halisi—uaminifu na usalama.

Kwa Kenya, somo ni rahisi: ukichukulia udhibiti wa ulaghai kama “feature” ya ziada, utaendelea kupoteza pesa na wateja. Lakini ukiuchukulia kama injini kuu ya ukuaji, AI inaweza kupunguza hasara, kuongeza idhini ya miamala halali, na kuboresha uzoefu wa wateja kwenye M-Pesa, wallet, paybill, na bidhaa za mikopo ya simu.

Post hii iko ndani ya mfululizo wetu wa “Jinsi Akili Bandia Inavyoendesha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Kenya”—na inalenga kuonyesha namna AI ya fraud prevention na loan verification inavyoweza kuimarisha uaminifu kwenye uchumi unaoendeshwa na simu.

Kwa nini uwekezaji wa AI ya fraud prevention unaongezeka

Jibu la moja kwa moja: gharama ya ulaghai imepanda, na ulinzi wa zamani hauendani na kasi ya uhalifu wa kidijitali. Kampuni kama Informed.IQ zinavutia ufadhili mkubwa kwa sababu zinajenga miundombinu inayofanya mambo mawili kwa wakati mmoja: kupunguza ulaghai na kuongeza mapato kwa kukubali miamala halali zaidi.

Ulaghai si “kuzuia tu”—ni kusawazisha hatari na mapato

Fintech nyingi huangalia fraud kama “kuzuia hasara.” Huo ni nusu ya ukweli. Ukweli kamili ni huu:

• Ukikaza sana vizuizi, unaharibu conversion (wateja halali wanakwama).
• Ukilegeza sana, unaharibu trust (walaghai wanapita).

AI inasaidia kusawazisha hilo kwa kuweka alama ya hatari (risk score) kwa kila tukio: usajili, kuingia (login), kuongeza fedha, kutuma pesa, au kuomba mkopo.

Kwa Kenya, tatizo ni la “volume” na “velocity”

Malipo ya simu Kenya yanategemea miamala mingi, midogo midogo, inayopita kwa kasi. Hii inaleta changamoto:

1. Walaghai wanafanya majaribio haraka: wakifeli mara 5, jaribio la 6 linaweza kupita.
2. Wateja wanahitaji uzoefu wa sekunde chache: ukichelewesha uthibitisho, wanaondoka.

AI inayojifunza kutoka kwenye tabia (behavior) inafaa zaidi kuliko sheria za kawaida (rule-based) pekee.

AI inavyobadilisha kuzuia ulaghai kwenye malipo ya simu Kenya

Jibu la moja kwa moja: AI hainaishii kwenye “kuzuia”; inatambua muundo wa tabia na kubaini tukio lisilo la kawaida kabla halijakuwa hasara. Hii ni muhimu sana kwa mobile money ambapo uthibitisho wa muamala mara nyingi hutokea wakati muamala tayari uko njiani.

Tabia (behavioral signals) zinazobeba ukweli kuliko “majina”

Walaghai wanaweza kuwa na jina, ID, hata namba ya simu. Kinachowaua mara nyingi ni tabia.

Mifano ya signals ambazo mifumo ya AI ya fraud detection huangalia:

• Mabadiliko ya ghafla ya kifaa (device) au eneo (location)
• Kasi isiyo ya kawaida ya miamala (mfano miamala 8 ndani ya dakika 2)
• Muundo wa kuandika (typing cadence) au jinsi app inavyotumika
• Ulinganifu wa mawasiliano (mfano simu nyingi kwa namba mpya kabla ya muamala mkubwa)
• Uhusiano wa akaunti nyingi kutumia kifaa kimoja

Sentensi ya kukumbuka: Ulaghai wa kisasa haukamatwi na “ninani?” pekee—unakamatwa na “anafanya nini, lini, na kwa jinsi gani?”

Kupunguza “false declines” ni faida inayopuuzwa

Kenyan fintech nyingi zinapoteza pesa kwa njia isiyoonekana: kukataa miamala halali kwa sababu tu sheria ni kali.

AI bora huleta matokeo mawili:

• Inazuia miamala hatari (loss prevention)
• Inaruhusu miamala salama kupita (revenue protection)

Kwa biashara inayokua, faida ya pili mara nyingi ni kubwa zaidi kuliko ya kwanza.

Ulinzi wa safu nyingi (layered defense) unaendelea kuwa muhimu

AI peke yake haitoshi. Kile kinachofanya kazi zaidi ni mchanganyiko:

1. Rules za haraka kwa matukio yaliyo wazi (mfano namba kwenye blacklist)
2. AI models kwa muundo mgumu (pattern recognition)
3. Uchunguzi wa binadamu kwa kesi zenye utata
4. Feedback loop ya kurudisha matokeo kwenye model (continuous learning)

Fintech za Kenya zinazojenga “stack” hii mapema ndizo zitakazodumu.

AI ya loan verification: kwa nini mikopo ya simu inahitaji akili zaidi

Jibu la moja kwa moja: loan verification ya kisasa ni kuthibitisha ukweli wa mwombaji bila kumchelewesha. Hii inaendana na mikopo ya kidijitali Kenya—ambapo maamuzi yanatakiwa kutoka ndani ya dakika au sekunde.

Data mbadala (alternative data) ni dhahabu—lakini ina hatari

Mikopo ya simu Kenya mara nyingi hutegemea data mbadala kama:

• Historia ya miamala ya wallet
• Malipo ya bili
• Muundo wa mapato na matumizi
• Tabia ya kurejesha

AI inaweza:

• Kutenganisha “mteja mpya mzuri” na “mteja mpya hatari” bila historia ya benki
• Kugundua synthetic identity (mtu anayetengeneza utambulisho kwa kuunganisha taarifa)

Lakini kuna mstari mwekundu: usipomiliki sera za faragha na haki (fairness), AI inaweza kuumiza wateja na chapa yako.

Verification yenye hatua chache (low-friction) ndiyo inayoshinda

Wateja wa mikopo ya simu hawapendi fomu ndefu. Hivyo, mbinu bora ni:

• Uthibitisho wa hatua chache (mfano selfie liveness pale inapohitajika)
• Kuongeza uthibitisho tu pale risk inapopanda (risk-based step-up)
• Kufanya document checks haraka kwa wale wanaohitaji KYC ya ziada

Kwa maneno mengine: wateja wengi wapite bila maumivu; wachache wenye hatari wapitie ukaguzi mkali.

Mfumo wa vitendo: jinsi fintech Kenya inaweza kuanza sasa

Jibu la moja kwa moja: anza na matumizi matatu ya AI yenye ROI ya haraka—account takeover, scam detection, na loan application fraud. Halafu panua taratibu.

1) Pima “fraud” kama bidhaa, si kama idara

Kampuni nyingi hupima fraud kwa “tulipoteza kiasi gani.” Ongeza vipimo hivi:

• Approval rate ya miamala halali (je, unawakataa wateja wazuri?)
• Muda wa kuchunguza kesi (case handling time)
• Gharama kwa kila kesi (cost per investigation)
• Chargeback/complaint rate (malalamiko yanayoashiria scam)

Ukipima vizuri, unapata ujasiri wa kuboresha model bila kuogopa.

2) Jenga data pipeline safi kabla ya model

AI haitengenezi miujiza kwa data chafu. Checklist ya haraka:

• Kuunganisha data ya app, USSD, na backend ya miamala
• Kuwa na event logging thabiti (login, device change, beneficiary add)
• Kuweka labels (fraud/not fraud) kwa mfumo unaoaminika
• Kudhibiti upatikanaji wa data (role-based access)

3) Tumia “step-up verification” badala ya kuzuia kila mtu

Hii ndiyo njia niliyoona ikifanya kazi mara nyingi: usiwaweke wateja wote kwenye ukuta mmoja.

• Risk ndogo: ruhusu muamala upite
• Risk ya kati: OTP + uthibitisho wa kifaa
• Risk kubwa: hold, review, au uthibitisho wa ziada

4) Weka ufuatiliaji wa scam unaoangalia “mitandao”

Scam nyingi Kenya si tukio la mtu mmoja—ni mtandao.

AI ya graph/network analysis inaweza kusaidia kubaini:

• Akaunti nyingi zinazoelekeza pesa kwa mpokeaji mmoja
• “Mules” wanaopokea na kusambaza haraka
• Simu/kifaa kinachotumika kusajili akaunti nyingi

5) Ongeza mawasiliano ya mteja yanayoelimisha (na hupunguza hasara)

Kwa kuwa mfululizo wetu unaangalia pia mawasiliano ya kidijitali, hii ni sehemu ya ushindi wa haraka:

• In-app alerts zinazoelezea hatari kwa lugha rahisi
• Ujumbe wa kujenga tabia salama (mfano “usishiriki OTP”)
• Uthibitisho wa mpokeaji kabla ya kutuma (confirmation cues)

Ujumbe mzuri wa usalama hupunguza ulaghai na hupunguza mzigo wa support.

Maswali ambayo watu huuliza (na majibu ya moja kwa moja)

Je, AI itamaliza ulaghai kabisa kwenye mobile money?

Hapana. AI inapunguza kiwango na gharama ya ulaghai, na inaongeza ugumu kwa walaghai. Ulaghai utaendelea kubadilika, hivyo ulinzi lazima ujifunze kila wiki, si kila mwaka.

Fintech ndogo Kenya inaweza kumudu AI ya fraud prevention?

Ndiyo—ikiwa utaanza kwa matumizi machache yenye athari kubwa. Unaweza kuanza na scoring rahisi, kisha kuongeza modeli ngumu kadri data na uwezo vinavyokua.

Kipi ni hatari kubwa ya kutumia AI kwenye loan verification?

Hatari kubwa ni bias na uamuzi usioelezeka. Ukikataa mkopo bila kueleza kwa nini, unaongeza malalamiko na hatari ya udhibiti. Tumia explainability na sera za haki (fairness).

Hatua zinazofuata kwa fintech na watoa huduma wa malipo Kenya

Ujumbe wa ufadhili wa Informed.IQ ni wazi: soko linathamini AI inayolinda uaminifu wa fedha za kidijitali. Kenya ina mazingira bora ya kunufaika—watumiaji wa simu wengi, miamala mingi, na ushindani unaolazimisha bidhaa kuwa rahisi kutumia.

Kama unaendesha fintech, wallet, au bidhaa ya mikopo ya simu, chukua msimamo huu: usalama ni sehemu ya uzoefu wa mteja. Ukiboresha fraud detection na loan verification kwa AI, unalinda mapato na pia unafanya watu wajisikie salama kutumia bidhaa yako tena na tena.

Katika posts zinazofuata kwenye mfululizo wa “Jinsi Akili Bandia Inavyoendesha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Kenya”, tutaingia kwenye vitendo zaidi: jinsi ya kubuni customer communication inayopunguza scam, na jinsi ya kupima ROI ya AI bila kujichanganya.

Swali la kuondoka nalo: kama walaghai wanajifunza kila siku, mfumo wako wa ulinzi unajifunza mara ngapi?