AI ya Kuzuia Ulaghai kwa Malipo ya Simu Kenya

Desemba huwa na kasi yake—bonasi, manunuzi ya sikukuu, na miamala mingi ya haraka kupitia simu. Na kadri miamala inavyoongezeka, ndivyo wahalifu wa kifedha wanavyopenda “msimu” huu. Ukweli usiosemwa sana ni huu: ongezeko la malipo ya kidijitali huleta ongezeko la majaribio ya udanganyifu, si kwa sababu mifumo ni mibovu, bali kwa sababu uhalifu hufuata pesa.

Ndiyo maana mjadala unaoendelea Asia kuhusu “fintech stack” na kuongezeka kwa hatari za uhalifu wa kifedha unagonga Kenya moja kwa moja. Kenya ina mojawapo ya mifumo iliyoendelea ya mobile money barani Afrika—na hiyo ni habari njema kwa ukuaji wa uchumi wa simu. Lakini pia inamaanisha tunahitaji ulinzi wa kiwango cha juu: Akili Bandia (AI) inayoweza kutambua ulaghai mapema, kupunguza hasara, na kulinda imani ya wateja bila kuharibu uzoefu wa malipo.

Kwenye mfululizo wetu wa “Jinsi Akili Bandia Inavyoendesha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Kenya,” chapisho hili linaweka wazi kile kinachofanya kazi kwenye masoko yanayokua haraka (kama Asia) na jinsi fintech za Kenya zinavyoweza kutafsiri mbinu hizo kwa mazingira ya M-Pesa, benki za kidijitali, mikopo ya haraka, na malipo ya wafanyabiashara.

Kwa nini ulaghai unaongezeka kadri mobile payments zinavyokua

Jibu la moja kwa moja: Kadri miamala inavyokuwa mingi, haraka, na ya mtandaoni, ndivyo “nafasi” za kushambulia zinavyoongezeka—hasa kupitia udhaifu wa uthibitishaji wa mtumiaji na ujanja wa kijamii.

Kenya imejenga tabia ya malipo ya simu kwa matumizi ya kila siku: nauli, chakula, bili, hadi malipo ya biashara ndogo ndogo. Changamoto ni kwamba wahalifu hawategemei tena “kuvunjia” mfumo kama filamu. Mara nyingi wanamvunjia mtu.

Mbinu zinazotawala Kenya (na maeneo mengi yanayofanana)

Kinachouma zaidi si ulaghai wa “kitaalamu sana,” bali ule unaoiga ukweli wa maisha ya kila siku:

• Social engineering na uigaji (impersonation): mteja kushawishiwa atoe OTP/PIN au kuhamisha pesa “kuthibitisha akaunti.”
• Account takeover (ATO): mhalifu kupata SIM swap, kupata upatikanaji wa akaunti, kisha kufanya miamala midogo midogo isiyoibua shaka.
• Malipo ya mfanyabiashara yanayochanganywa na ulaghai: miamala mingi “halali” kufunika miamala michache ya wizi.
• Mikopo ya kidijitali na utambulisho wa kubuni: maombi mengi kwa majina au vifaa tofauti, lakini tabia ya matumizi ni ya mtu yuleyule.

Hapa ndipo hoja ya Asia kuhusu kujenga fintech stack yenye ulinzi wa uhalifu wa kifedha inakuwa muhimu: ukikua, usiende tu kuongeza “features”; ongeza akili ya ulinzi.

“Fintech stack” inayoshinda ulaghai: masomo muhimu kutoka Asia

Jibu la moja kwa moja: Stack salama inaunganisha data, utambulisho, uchambuzi wa tabia, na uamuzi wa hatari (risk decisioning) kwa wakati halisi.

Asia ina masoko makubwa ya malipo ya simu, super-apps, na miamala ya kuvuka mipaka. Huko, shinikizo la uhalifu wa kifedha limewalazimisha wadau kufikiria kwa mfumo: si zana moja, bali mnyororo wa ulinzi.

1) Uamuzi wa hatari kwa wakati halisi (real-time risk)

Badala ya kusubiri “ripoti ya siku inayofuata,” mifumo imara hufanya maamuzi ndani ya sekunde:

• Je, muamala huu unaendana na tabia ya kawaida ya mtumiaji?
• Je, kifaa hiki kimeonekana kwenye akaunti hii kabla?
• Je, kasi ya miamala (velocity) ni ya kawaida kwa saa hii?

Kenya inaweza kunufaika sana hapa kwa sababu mobile money ni ya papo hapo. Ulinzi wa baada ya tukio (post-incident) huwa umechelewa; pesa tayari imeenda.

2) Uchambuzi wa tabia (behavioral analytics), si “rules” pekee

Sheria rahisi (rules) kama “kizuie muamala unaozidi KES X” bado zina nafasi. Lakini wahalifu wamezoea.

AI inafanya vizuri zaidi inapochambua mwingiliano:

• namna mtu anavyoandika/kuvinjari (patterns)
• matumizi ya app kwa muda (session)
• mchanganyiko wa eneo, kifaa, na mtandao

Stance yangu: Fintech zinazotegemea rules pekee zinafanya kazi kama mlinzi anayejua sura za majirani, lakini hawezi kutambua mgeni aliyejifunza kuvaa kama jirani.

3) Muunganiko wa data (data unification) kwenye stack

Masoko mengi yanapokua, data huwa imesambaa: AML/KYC, customer support, malipo, mikopo, na CRM.

Ili AI iwe na maana, lazima stack iunganishe:

• data ya miamala (transaction logs)
• data ya mteja (KYC/biometrics kama ipo)
• data ya vifaa (device fingerprints)
• data ya mawasiliano (call center/chat) kwa ishara za ulaghai

Kosa la kawaida? Kuijengea AI kwenye “kisiwa” kimoja cha data. Matokeo yake: false positives nyingi na wateja kukasirika.

Jinsi AI inavyolinda mobile money Kenya bila kuvuruga UX

Jibu la moja kwa moja: AI bora inapunguza ulaghai kwa “msuguano unaolengwa” (targeted friction) badala ya kufanya kila mtu apitie vizuizi vingi.

Wateja wa Kenya wanapenda malipo ya haraka. Ukiweka hatua nyingi kila wakati, wanakata tamaa. Suluhisho si kuondoa usalama—ni kuufanya uwe wa kiakili.

“Targeted friction” inaonekanaje kwa vitendo?

1. Miamala ya hatari ndogo: pita haraka (low friction)
2. Miamala ya hatari ya kati: uthibitishaji wa ziada (OTP, biometric, au prompt ya ndani ya app)
3. Hatari kubwa: zuia kwa muda + mteja athibitishe kupitia njia salama (in-app confirmation + customer care)

Hii inaweka usawa: wateja wengi hawasumbuliwi, lakini wahalifu wanakwama.

AI kwa huduma kwa wateja (na hapa Kenya kuna faida kubwa)

Katika mada yetu ya mfululizo, AI haipo tu kwa “risk.” Pia inaendesha mawasiliano.

• Chatbots zinaweza kugundua malalamiko yanayofanana na ulaghai (mfano: “nimetoa OTP mara 3”) na kupeleka kwa timu ya fraud.
• Uchanganuzi wa sauti/maandishi unaweza kutambua “scripts” za wahalifu wanaowaita wateja.
• Ujumbe wa elimu ya mteja unaweza kubinafsishwa: wateja wanaofanya miamala mingi wanapokea tahadhari za kiusalama zinazolingana na tabia zao.

Hii matters kwa LEADS: kampuni inapoonyesha inalinda wateja na inaelezea kwa lugha rahisi, uaminifu hupanda—na wateja wapya hawasiti kujiunga.

Mpango wa hatua 90-day kwa fintech ya Kenya kutekeleza AI ya kuzuia ulaghai

Jibu la moja kwa moja: Anza na data sahihi, tengeneza “risk engine” ya msingi, kisha boresha kwa modeli na majaribio ya A/B—si kwa mradi mkubwa usioisha.

Huu ni mpango wa vitendo ambao nimeona ukifanya kazi vizuri kwenye timu zenye rasilimali za kawaida.

Siku 1–30: Weka msingi wa data na vipimo

• Tambua fraud typologies 5 zinazoiumiza biashara yako zaidi (mfano ATO, SIM swap, mule accounts).
• Sanifu “event tracking” kwenye app/USSD (login, add beneficiary, change PIN, cashout).
• Weka vipimo vya msingi: fraud rate, false positive rate, time-to-detect, loss per incident.

Kanuni: Ukishindwa kupima, utashindwa kuboresha.

Siku 31–60: Jenga “risk decisioning” ya wakati halisi

• Anza na mchanganyiko wa rules + scoring (mfano: velocity, device mpya, eneo jipya).
• Weka hatua za targeted friction: step-up auth kwa hatari ya kati, block kwa hatari kubwa.
• Tengeneza case management rahisi: foleni ya uchunguzi, vipaumbele, na sababu ya uamuzi (reason codes).

Siku 61–90: Ongeza AI/ML kwa tabia na mtandao wa wahalifu

• Tumia modeli za anomaly detection kwa miamala isiyo ya kawaida.
• Jaribu graph analytics kugundua mitandao ya “mule accounts” (akaunti nyingi zinazopokea kutoka kwa wahasiriwa wengi).
• Endesha A/B tests: je, hatua fulani inapunguza ulaghai bila kupunguza conversion?

Mtego wa kuepuka: Usisubiri “model perfect.” Ulaghai hubadilika kila wiki. Unahitaji mfumo unaojifunza.

Maswali yanayoulizwa mara kwa mara (kwa timu za Kenya)

Je, AI itachukua nafasi ya timu ya fraud?

Hapana. AI ni “kioo” cha kukuonyesha ishara mapema, lakini binadamu bado anahitajika kwa uchunguzi, sera, na maamuzi ya mwisho kwenye kesi tata.

Ni data gani ya kuanza nayo ikiwa hatuna mengi?

Anza na:

• historia ya miamala (kiasi, muda, mpokeaji)
• matukio ya akaunti (login, change PIN, add beneficiary)
• data ya kifaa (device ID, app version)

Ukiongeza hatua kwa hatua, modeli huwa na nguvu.

Tunazuiaje wateja “wema” kuumia kwa false positives?

• Tumia targeted friction badala ya block ya moja kwa moja
• Toa njia ya uthibitisho iliyo salama na ya haraka (in-app)
• Fuatilia false positive rate kama KPI ya biashara, si ya tech pekee

Hitimisho: Kenya ina kila sababu ya kuongoza—lakini usalama ni lazima uende mbele

AI ya kuzuia ulaghai kwa malipo ya simu Kenya si anasa. Ni sehemu ya msingi ya ukuaji wa uchumi wa simu. Asia imeonyesha kitu kimoja kilicho wazi: kadri fintech inavyojengwa juu ya tabia za kila siku za watu, uhalifu wa kifedha utajaribu kuingia kwenye mianya—na mianya mingi iko kwenye utambulisho, tabia, na kasi ya miamala.

Kama unaendesha fintech, benki ya kidijitali, au huduma ya malipo nchini Kenya, hatua bora unayoweza kuchukua 2025 ikielekea 2026 ni hii: jenga stack inayounganisha data, uamuzi wa hatari wa wakati halisi, na mawasiliano bora ya wateja yanayoendeshwa na AI. Hapo ndipo uaminifu wa wateja unalindwa, na hapo ndipo ukuaji unakuwa wa kudumu.

Swali la kuondoka nalo: Je, mfumo wako wa leo ungezuia ulaghai unaotokea ndani ya sekunde 30—bila kumkera mteja mwaminifu?