Kayko na Funzo kwa Kenya: Data, AI na Mikopo ya SME

Dola $1.2 milioni si pesa nyingi kwa fintech ukilinganisha na masoko makubwa. Lakini kwa Afrika Mashariki, mzunguko wa ufadhili kama huu unaweza kubadilisha kitu kimoja ambacho benki zimekuwa zikikosa kwa miaka: data inayoaminika ya biashara ndogo na wafanyabiashara wa sekta isiyo rasmi.

Hiyo ndiyo hadithi ya Kayko ya Rwanda—startup iliyopata seed funding ili kuwadigitize wafanyabiashara wa informal, kujenga rekodi za kifedha za wakati halisi, na kusaidia wakopeshaji kupima hatari bila kutegemea dhamana pekee. Kwa muktadha wa mfululizo wetu wa “Jinsi Akili Bandia Inavyoendesha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Kenya”, Kayko ni kioo kinachoonyesha hatua inayofuata: kutoka “mobile money imerahisisha malipo” hadi “data ya malipo + AI inaamua nani apewe mkopo, kwa masharti gani, na kwa kasi gani.”

Na kwa Kenya—ambapo malipo ya simu, mawakala, na biashara ndogo zimejenga uchumi wa kila siku—funzo kubwa ni hili: ukidigitize biashara ndogo kwa njia rahisi, unaunda lugha ambayo benki na fintech zinaelewa: data.

Kayko inatatua tatizo gani—na kwa nini linafanana na Kenya?

Jibu la moja kwa moja: Kayko inajenga miundombinu ya data kwa wafanyabiashara wadogo ili mikopo isiwe “bahati” au “kulingana na dhamana,” bali iwe tathmini ya mwenendo halisi wa biashara.

Rwanda kama Kenya ina ukweli ambao watu wengi hawapendi kuusema wazi: biashara nyingi ndogo zinafanya kazi, zinauza, na zina faida—lakini hazina vitabu vya hesabu vinavyoaminika. Zinaweza kuwa na stock, wateja wa kudumu, na mzunguko wa pesa wa kila siku, lakini zikifika benki:

• haziwezi kuonyesha taarifa za mauzo za miezi 6–12 kwa muundo unaokubalika
• hazina invoices au risiti zilizo na mfuatano
• zinategemea “kumbukumbu kichwani” au daftari lisilo na muundo

Kayko imeweka lengo la kuondoa pengo hilo kwa kutoa zana za micro-ERP: bookkeeping, inventory, na tax visibility—kisha inabadilisha shughuli hizo kuwa data inayoweza kutumika na wakopeshaji.

Kwa nini hili ni somo kwa fintech ya Kenya?

Kenya imepiga hatua kubwa kwenye malipo ya simu na huduma za wakala. Lakini hatua inayofuata ya ukuaji wa mikopo kwa SME ni quality ya data, si wingi wa watumiaji.

Hapa ndipo akili bandia (AI) na analytics zinapoingia: zikitumia data ya mauzo, mzunguko wa stock, uaminifu wa malipo, na msimu wa biashara (seasonality), zinaweza kuunda risk score inayofanana zaidi na ukweli wa biashara.

Kutoka “cash” hadi “credit”: data ndiyo collateral mpya

Jibu la moja kwa moja: Ukikusanya data ya biashara kwa wakati halisi, unabadilisha biashara isiyo rasmi kuwa “inayoonekana” kwa benki—na hapo mikopo inaanza kuwa rahisi.

Wengi hudhani tatizo la mikopo kwa SME ni riba au masharti. Mimi huona chanzo ni kingine: kutokuonekana (invisibility). Benki zinafanya maamuzi kwa kile zinachoweza kuthibitisha. Kama huna data, wao huongeza bei ya hatari (riba juu), hupunguza kiwango (unapewa kidogo), au hukataa.

Kayko anaposema anasaidia “deepening SME lending data,” hiyo ina maana ya vitu vitatu vya msingi:

1. Mauzo na mapato yanakuwa na historia (sio siku moja)
2. Stock inakuwa kipimo cha uhai wa biashara (turnover, shrinkage, restocking patterns)
3. Nidhamu ya fedha inaonekana (cash-in/cash-out, margin patterns)

Kwa Kenya, hii inaendana moja kwa moja na mbinu ambazo fintech nyingi zinatumia tayari—kama kutumia data ya miamala ya simu, till payments, na tabia za matumizi. Tofauti ni kwamba Kayko anasukuma “data ya biashara” ndani ya biashara yenyewe, si nje yake.

Sentensi ya kukumbuka: Miamala inaonyesha pesa zimepita; ERP inaonyesha kwa nini pesa zinapita.

AI inatumika wapi kwenye picha hii? Si uchawi—ni maamuzi ya haraka

Jibu la moja kwa moja: AI inasaidia kufanya credit scoring na ufuatiliaji wa hatari (risk monitoring) kwa kutumia tabia za biashara, badala ya kutegemea dhamana na makaratasi.

Ingawa makala ya Kayko haikutaja neno “AI” kwa undani, “strengthen credit-scoring technology” na “credit analytics” karibu kila mara humaanisha mchanganyiko wa:

• Machine learning ya kutabiri uwezekano wa kuchelewa kulipa (delinquency)
• Segmentation ya biashara kwa viwango vya msimu na mzunguko wa stock
• Anomaly detection kugundua mabadiliko yasiyo ya kawaida (mfano: mauzo kushuka ghafla wiki 2 mfululizo)
• Affordability models kuamua kiwango salama cha mkopo na ratiba ya malipo

Mfano wa “data signals” ambazo AI inaweza kuchambua (kwa SME wa East Africa)

• Biashara inarestock mara ngapi na kwa kiasi gani
• Margin inabadilika vipi kati ya wiki za kawaida na “peak season” (kama Desemba)
• Wateja wanachangia asilimia ngapi ya mauzo (customer concentration risk)
• Cash flow gap: siku ngapi pesa inakaa bila kuingia baada ya stock kuisha

Kwa Kenya, hizi signals zinaweza kuongezewa data ya malipo ya simu: till, paybill, QR, na malipo ya wakala. Nguvu ya AI hapa ni moja: kufanya maamuzi ya mikopo kwa dakika, si wiki.

Funzo la Kayko kwa Kenya: digitization inaanza na “workflow”, si app

Jibu la moja kwa moja: Kama zana haijasaidia mfanyabiashara kufanya kazi yake ya kila siku kwa urahisi, data haitakuwa sahihi—na scoring itakuwa ya uongo.

Fintech nyingi huanguka kwenye mtego wa kufikiria kuwa “ukiwa na app, biashara itadigitize.” Ukweli wa dukani, kiosk, au biashara ya mtandaoni ni mgumu:

• mfanyabiashara anafanya kazi na muda mdogo
• wafanyakazi wanabadilishana zamu
• stock inaingia na kutoka bila rekodi
• kuna “mix” ya cash, mobile money, na mkopo wa wateja

Kayko amechagua njia ya vitendo: bookkeeping + inventory + tax visibility. Hii si “feature list” tu—ni workflow.

Unapotengeneza workflow, unapata data ya kweli

Kwa maoni yangu, hii ndiyo njia bora kwa fintech ya SME:

• Anza na kitu kinachopunguza maumivu ya kila siku (kama kuhesabu stock au kukokotoa faida)
• Hakikisha taarifa inaingizwa bila msuguano (friction)
• Ndipo uongeze mikopo na bima kama bidhaa za pili

Hapa Kenya, fursa iko wazi kwa:

• POS na inventory tools zinazounganishwa na malipo ya simu
• merchant dashboards zinazotafsiri mauzo kuwa cash planning
• scoring ambayo inaeleweka (explainable), si namba tu

Wafanyabiashara, benki na fintech: nani anapaswa kufanya nini mwaka 2026?

Jibu la moja kwa moja: Kama unataka SME lending ikue kwa usalama, kila upande unahitaji kubadili tabia—hasa kwenye data na uwazi.

Desemba 2025 ni kipindi cha biashara nyingi kukimbia kwa kasi (stock ya sikukuu, travel, fees, bonuses). Huo ndio wakati hatari ya mikopo mibaya huongezeka pia, kwa sababu biashara huongeza stock na kuamini mauzo yataendelea. Hivyo 2026 inahitaji nidhamu mpya.

Kwa wamiliki wa biashara ndogo (SMEs)

• Tumia mfumo mmoja wa kurekodi mauzo na stock (hata kama ni rahisi) kila siku
• Tenganisha pesa ya biashara na matumizi binafsi mapema
• Unda “historia” ya miezi 3–6 ya data kabla hujaomba mkopo mkubwa

Kwa benki na wakopeshaji

• Acha kuuliza collateral kwanza; anza kuuliza data trail
• Jenga bidhaa za mkopo zinazolingana na msimu (repayment zinazofuata mzunguko wa biashara)
• Wekeza kwenye risk monitoring ya baada ya kutoa mkopo, si kabla tu

Kwa fintech za Kenya (na timu za bidhaa)

• Jenga bidhaa inayopenda mfanyabiashara, si investor pekee
• Fanya scoring iwe ya kueleweka: “umepewa X kwa sababu ya Y”
• Tumia AI kuboresha maamuzi, lakini weka human override kwa kesi tata

Maswali yanayoulizwa mara kwa mara (na majibu ya moja kwa moja)

Je, data ya ERP inaweza kuchukua nafasi ya bank statements?

Ndiyo—kwa SME nyingi, ERP data inaweza kuwa bora kwa sababu inaonyesha mauzo, stock, na gharama kwa undani. Lakini bado inahitaji uthibitisho na ulinganifu na miamala ya malipo.

AI inaweza kupunguza fraud kwenye mikopo ya biashara?

Ndiyo. AI ni nzuri kwenye kugundua miundo isiyo ya kawaida (anomalies), kama mauzo “kukaruka” ghafla kabla ya maombi ya mkopo, au stock kuonekana kuongezeka bila ushahidi wa ununuzi.

Hatari kubwa ni ipi kwenye data-driven lending?

Hatari ni data chafu (dirty data) na “garbage in, garbage out.” Ndiyo maana digitization lazima ianze na workflow inayotumiwa kila siku.

Kayko ameonyesha njia—Kenya inaweza kuharakisha zaidi

Kayko akipata $1.2 milioni ili kuscale, ujumbe wake ni wazi: SME lending ya kesho itashindaniwa kwa data, si matawi (branches). Kenya ina faida ya kipekee—ecosystem ya malipo ya simu iliyoenea, tabia za kidijitali, na wajasiriamali wengi wanaoendesha uchumi wa kila siku.

Kama mfululizo wetu unavyosisitiza, akili bandia kwenye fintech ya Kenya haitakuwa tu kwa chatbots au matangazo ya kidijitali. Thamani kubwa iko kwenye kitu kinachoonekana kuwa “kawaida”: kuchambua tabia za biashara na kugeuza taarifa hizo kuwa mikopo inayofaa, kwa wakati unaofaa, kwa gharama inayofaa.

Ningependa kuona 2026 ikiwa mwaka ambao wakopeshaji na fintech za Kenya wanaacha kutafuta “perfect borrower” na badala yake wanajenga mfumo unaomsaidia mfanyabiashara kuwa borrower anayeeleweka. Swali linalobaki: ukipewa data ya kutosha, je, tutaweka nguvu ya AI kusaidia ukuaji wa SMEs—au tutaishia kuitumia tu kuongeza mauzo ya bidhaa za kifedha?