Kayko na Funzo kwa Fintech ya Kenya kwenye AI

Kayko ya Rwanda imepata ufadhili wa mbegu wa $1.2 milioni ili kuongeza kasi ya kuwadigitalisha wafanyabiashara wa sekta isiyo rasmi na kujenga data ya kuaminika kwa ajili ya mikopo ya SME. Hiyo si habari ya “startup imepata pesa” tu. Ni ishara ya mwelekeo ambao fintech ya Afrika Mashariki inaelekea: fedha zinafuata data—na data bora inazaliwa kwenye miamala ya kila siku.

Kenya imezoea simulizi la mobile money—kutoka M-Pesa hadi wallets na huduma za kulipa bili. Lakini changamoto kubwa bado ipo: biashara nyingi ndogo zinauza kila siku bila kuacha rekodi zinazoweza kutumika na benki. Matokeo yake ni mikopo yenye masharti magumu, riba zisizolingana na hatari, au kukataliwa kabisa.

Katika mfululizo wetu wa “Jinsi Akili Bandia Inavyoendesha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Kenya”, hii ndiyo sehemu inayouma: AI haiwezi kufanya miujiza bila data. Kayko inaonyesha mbinu inayofanya kazi—kutoa zana rahisi za uendeshaji wa biashara (kama bookkeeping na inventory), kisha kugeuza taarifa hizo kuwa credit signals zinazoweza kusomwa na taasisi za fedha.

Kayko imefanya nini hasa—na kwa nini wawekezaji waliweka $1.2M?

Kayko imejijenga kama micro-ERP kwa wafanyabiashara wadogo: inawapa zana za kutunza hesabu, kusimamia stoo, na kuona taswira ya kodi. Kwenye uso, hayo yanaonekana kama programu ya kawaida ya biashara. Ndani yake, kuna kitu muhimu zaidi: inazalisha data ya kifedha ya muda halisi.

Hiyo data ndiyo inayobadili mchezo wa mikopo. Badala ya benki kuuliza hati za dhamana na taarifa za benki za miezi sita (ambazo wafanyabiashara wengi wa informal hawana), Kayko inafanya iwezekane kuangalia:

• Mzunguko wa mauzo kwa siku/wiki/mwezi
• Utulivu wa mapato (volatility)
• Mzunguko wa bidhaa (inventory turnover)
• Uaminifu wa kulipa wasambazaji (kama taarifa hiyo inapatikana)
• Msimu wa biashara (seasonality)

Ndiyo maana wawekezaji (ikiwemo Burrow Capital, LuxDev, Hanga Ignite na develoPPP Ventures) wameingia. Wanawekeza kwenye kampuni inayotaka kuwa tabaka la data (data infrastructure layer) kati ya biashara ndogo na wakopeshaji.

Sentensi moja ya kukumbuka: Mikopo ya SME haitashinda kwa matangazo; itashinda kwa data inayoweza kuthibitishwa.

Kwa nini “kudigitalisha wafanyabiashara wa informal” ni mradi wa malipo ya simu pia

Watu wengi Kenya wakisikia “digitization” wanafikiria kulipia kwa simu tu. Ukweli? Kulipa ni sehemu moja. Uendeshaji wa biashara ndiyo sehemu inayoamua kama data hiyo itakuwa na maana.

Kwenye soko la kawaida la Kenya—mama mboga, duka la mtaa, boda anayebeba mizigo, kibanda cha chips—miamala inatokea:

• kwa pesa taslimu
• kwa mobile money
• kwa “nitakulipa kesho” (mikopo ya mdomo)

Kama hakuna mfumo unaokusanya na kupanga taarifa hizi, AI ya credit scoring inabaki kubahatisha.

Mfano wa kila siku: biashara inahitaji rekodi, si “vibes”

Fikiria duka la mtumba Gikomba. Lina mauzo ya haraka, lakini faida inapanda na kushuka. Benki ikija kuuliza “unauza kiasi gani?”, mmiliki atasema “inategemea”. Kayko-style approach inasema: tusikubaliane kwa maneno—tuone namba. Hapo ndipo AI inapoanza kufanya kazi yake vizuri.

Kenya tayari ina faida—lakini inahitaji kuunganisha vipande

Kenya ina mtandao mkubwa wa mobile payments, mawakala, na tabia ya kulipa kidijitali. Changamoto ni kuunganisha:

• data ya malipo
• data ya biashara (inventory, margins, repeat customers)
• data ya uaminifu wa malipo (repayment patterns)

Kayko inaonyesha kuwa ukijenga zana ambayo biashara inapenda kutumia kwa sababu inasaidia leo (si kesho), utapata data kwa njia isiyo na maumivu.

AI inabadilisha mikopo ya SME kwa njia 3 zinazoweza kupimika

AI kwenye fintech haipaswi kuishia kwenye “chatbot” tu. Sehemu yenye ROI ya haraka ni risk + collections + product design. Hizi ndizo njia tatu ambazo mfano wa Kayko unaingia moja kwa moja kwenye mjadala wa Kenya.

1) Credit scoring ya tabia (behavioural scoring)

Badala ya kutegemea historia ya benki pekee, AI inaweza kutumia patterns za biashara:

• biashara inauza kila siku au kwa vipindi?
• wastani wa tiketi ya mauzo ni kiasi gani?
• kuna “spikes” zisizoeleweka?

Hii inasaidia wakopeshaji kuamua kiwango na muda wa mkopo kwa usahihi zaidi.

2) Mikopo inayolingana na msimu wa biashara

Biashara nyingi Kenya zina msimu: shule zikifunguliwa, sikukuu za Desemba, mavuno, au miezi ya “kumeza upepo”. AI ikipata data ya mwaka mzima, inaweza kupendekeza:

• repayment schedule inayopumua wakati biashara inashuka
• kuongeza working capital kabla ya peak season

Mimi nimeona kampuni nyingi zikikosea hapa: zinatoa mkopo wa “one-size-fits-all” halafu zinashangaa default inapanda.

3) Collections zinazoeleweka (smart collections)

AI inaweza kutabiri nani yuko kwenye hatari ya kuchelewa kulipa mapema. Hii ina maana:

• ujumbe unaotumwa mapema (before delinquency)
• ofa ya kurekebisha malipo (restructure) kabla mambo hayajaharibika

Kwa mobile lending Kenya, hii ni muhimu sana—kwa sababu gharama ya collections ikiongezeka, riba hupanda na wateja wanachoka.

Kayko vs Kenya: funzo si “nakala”, ni kanuni

Kenya haina haja ya “kujenga Kayko ya Kenya” kama bidhaa moja. Inachohitajika ni kuiga kanuni:

Kanuni ya 1: Zana ya biashara kwanza, mkopo baadaye

Ukienda moja kwa moja kwenye mkopo, unapata:

• fraud nyingi
• wateja wanaokuja kwa dharura na kuondoka
• data chafu

Zana kama POS lite, stock management, au simple bookkeeping hujenga uaminifu na data kwa muda.

Kanuni ya 2: Data inayomilikiwa na mfanyabiashara

Biashara ndogo zinaogopa “nitatozwa kodi” au “benki itanitumia vibaya”. Ili adoption iwe kubwa:

• mfanyabiashara aone faida ya data yake (ripoti, faida, bidhaa zinazosonga)
• apewe udhibiti wa kushiriki data na mkopeshaji

Hii pia inasaidia ulinzi wa faragha na kuendana na matarajio ya udhibiti.

Kanuni ya 3: Ushirikiano na benki na taasisi za fedha si hiari

Kayko imeweka wazi nia ya kuimarisha ushirikiano na benki na taasisi nyingine. Hii ni staili inayofaa Kenya pia: fintech ikijaribu kufanya kila kitu peke yake, inaishia kugombana na gharama za mtaji.

“People also ask”: Maswali yanayoulizwa sana kuhusu data ya SME na AI

Je, AI inaweza kutoa mkopo bila dhamana?

Ndiyo—lakini si kwa miujiza. AI inahitaji alternative data (mauzo, stoo, mzunguko wa miamala) ili kuchukua nafasi ya dhamana. Dhamana inapungua kadri data inavyokuwa bora.

Wafanyabiashara wa informal wanawezaje kuanza kujenga credit profile?

Njia ya haraka ni kuwa na utaratibu wa kurekodi:

1. Mauzo ya kila siku (cash + mobile)
2. Gharama na manunuzi ya stoo
3. Faida ya wiki/mwezi
4. Wateja wanaorudia (kama inawezekana)

Programu yoyote inayofanya hii kwa urahisi inakuwa “ngazi” ya kuingia kwenye mikopo.

Kwa nini mikopo mingi ya simu Kenya imekosolewa?

Kwa sababu mara nyingi imekuwa transaction-first badala ya business-health-first. Ukikopesha bila kuelewa biashara, unapata defaults, riba inapanda, na uaminifu wa soko unashuka.

Hatua za vitendo: nini fintech ya Kenya (au benki) inaweza kufanya Q1 2026

Desemba huwa mwezi wa mauzo mengi kwa SMEs, lakini pia ni mwezi wa cashflow chaos. Hii ndiyo timing nzuri ya kuandaa 2026 kwa msingi wa data.

Hizi ni hatua ambazo nimeona zinafanya kazi haraka bila kusubiri miaka:

1. Jenga “merchant data starter kit”: POS rahisi + ripoti ya mauzo + kumbukumbu ya stoo.
2. Anzisha mikopo ya majaribio kwa cohort ndogo: wateja 300–1,000, kwa miezi 3–6, uone viashiria vya risk.
3. Tumia AI kwa sehemu nyembamba kwanza: prediction ya late payment na personalization ya repayment schedules.
4. Weka kanuni ya data consent wazi: mfanyabiashara akubali kwa kipengele (payments, inventory, invoices), si “agree all”.
5. Pima mafanikio kwa metrik sahihi: repayment rate, repeat borrowing, merchant retention, na cost of collections.

Ukitaka leads (wateja wa biashara na washirika), hiki ndicho kigezo kinachouza: onyesha biashara jinsi data inavyowaongezea faida kabla hujawauzia mkopo.

Kayko inaonyesha Kenya mahali pa kuwekeza: data ya biashara, si tu miamala

Kayko imeanza 2021 na sasa inahudumia zaidi ya SME 8,500 Rwanda, ikitoka kwenye mradi wa chuo hadi jukwaa linalolenga kuunganisha informal merchants na wakopeshaji kupitia data. Ujumbe kwa Kenya uko wazi: ukishinda kwenye digitization ya biashara, AI kwenye fintech inakuwa rahisi, salama, na ya haki zaidi.

Kwa mfululizo wetu kuhusu akili bandia kwenye fintech na malipo ya simu nchini Kenya, hili ndilo wazo kuu ninalotaka ubaki nalo: Mobile money imejenga barabara. Sasa tunahitaji ramani—na ramani ni data ya biashara.

Ukiwa unaendesha fintech, benki, SACCO, au hata biashara ndogo inayotaka kukua 2026, swali la kujiuliza si “tutatumia AI gani?” Swali ni: tutakusanya vipi data sahihi ya biashara bila kuwachosha wafanyabiashara—na tutaitumiaje kuwapa bidhaa za kifedha zinazoeleweka?