Kudhibiti Fraud ya Malipo: Somo la Ulaya kwa Kenya

Fraud ya malipo haipigi kelele hadi siku unapoona pesa zimetoka, akaunti imefungwa “kwa uchunguzi,” au mteja anapopoteza imani na app yako. Na hapa ndipo taarifa kama “kiwango cha fraud Ulaya kimebaki thabiti” huwa na uzito: thabiti haimaanishi salama, inaonyesha tu kuwa wahalifu na ulinzi vimekuwa kwenye mashindano ya karibu.

Kwa Kenya—ambapo malipo ya simu yamekuwa miundombinu ya biashara ndogo, huduma za kila siku, na hata mikopo ya kidijitali—habari hii inapaswa kutuamsha. Ukosefu wa upatikanaji wa maelezo ya kina kwenye chanzo (ukurasa umezuiwa/403) unamaanisha hatuwezi kunukuu takwimu mahsusi kutoka makala hiyo, lakini ujumbe wake mkuu unaeleweka: udanganyifu wa malipo hauondoki; unabadilika, na mifumo iliyokomaa hujifunza kuudhibiti badala ya kuutegemea bahati.

Hii makala ni sehemu ya mfululizo wetu “Jinsi Akili Bandia Inavyoendesha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Kenya”. Mara hii tunalenga eneo linaloamua kila kitu: uaminifu. Na uaminifu kwenye fintech unalindwa na kitu kimoja—udhibiti wa fraud unaoendeshwa na data na AI.

“Fraud rate thabiti” ina maana gani kwa uhalisia?

Jibu la moja kwa moja: Inamaanisha mifumo ya ulinzi imekuwa ikizuia ongezeko, lakini pia wahalifu hawajakosa njia—wanajaribu mbinu mpya, na mashambulizi yanaendelea.

Kwenye masoko yaliyopevuka (kama sehemu kubwa ya Ulaya), taasisi za fedha, mitandao ya kadi, na watoa huduma za malipo huwa na tabaka nyingi za ulinzi: uthibitishaji wa ziada, ufuatiliaji wa miamala kwa wakati halisi, sheria za hatari (risk rules), na timu za uchunguzi. Matokeo yake, kiwango kinaweza kubaki “thabiti” kwa sababu:

• Ulinzi unazuia kupanda, si kwa sababu uhalifu umepungua.
• Shambulio linaelekezwa upya (mfano kutoka kadi kwenda akaunti, au kutoka app kwenda SIM-swap).
• Fraud inahamia sehemu zilizo rahisi: bidhaa mpya, vipengele vipya, au hatua dhaifu za onboarding.

Kwa Kenya, ujumbe huu ni muhimu kwa sababu soko letu la malipo ya simu lina kasi kubwa ya ubunifu. Kasi hiyo ni nzuri—lakini bila ulinzi wa kisasa, huunda mwanya.

Kwa nini Kenya haiwezi kutegemea “security ya jana”

Mwaka unaoishia (Desemba 2025) umeonyesha mwelekeo unaofanana duniani: wahalifu wana mtaji, zana, na muda. Wana “playbooks” za uhandisi wa kijamii, wanatumia akaunti hewa, na mara nyingi hawashambulii teknolojia—wanashambulia mtumiaji.

Kwenye malipo ya simu Kenya, hatari kubwa huwa kwenye:

• Social engineering (mteja kushawishiwa kutoa OTP/PIN)
• Account takeover (mtu anapopata udhibiti wa akaunti)
• SIM-swap (kubadilishiwa laini ili kupokea OTP)
• Mule accounts (akaunti zinazopokea na kusambaza pesa)
• Micropayments fraud (miamala mingi midogo ili kuepuka kugundulika)

Hapo ndipo AI inapoingia—si kama “feature ya kuvutia,” bali kama msingi wa kuzuia hasara.

AI inazuiaje fraud kwenye fintech na mobile money Kenya?

Jibu la moja kwa moja: AI hupima hatari kwa kila tukio (event), hujifunza tabia za kawaida, na hukata au kuchelewesha miamala inayovuka mipaka ya hatari—kwa sekunde.

Kwenye mfumo wa kisasa wa AI fraud detection, “transaction” si tu kiasi na mpokeaji. Ni mfululizo wa ishara (signals). Kwa mfano:

• Kifaa kipya kimeingia saa ngapi?
• Location imebadilika kwa umbali usio wa kawaida?
• Mtindo wa kuandika (typing speed) au namna ya kutumia app imebadilika?
• Mteja ameanza kuongeza beneficiaries wengi haraka?
• Kuna jaribio nyingi za ku-login au kubadilisha PIN?

1) Risk scoring ya wakati halisi (real-time)

Mfumo unapotoa risk score, unafanya maamuzi matatu ya msingi:

1. Ruhusu (low risk)
2. Kagua au ongeza uthibitishaji (medium risk)
3. Kataa/zuia na uanzishe uchunguzi (high risk)

Hii inasaidia fintech kuepuka kosa kubwa ambalo nimeona mara nyingi: kufanya ulinzi uwe mzito kwa kila mtu. Ukimlazimisha kila mteja kuthibitisha kila kitu kila wakati, unaua conversion na retention. AI inaruhusu ulinzi unaolingana na hatari.

2) Kugundua “mules” na mitandao ya fraud

Fraud haifanywi na akaunti moja tu. Mara nyingi ni mtandao: akaunti nyingi zinapokea, kusambaza, na kuosha pesa. AI (hasa mbinu za graph analytics) husaidia kuona:

• akaunti zinazopokea kutoka vyanzo vingi visivyo vya kawaida
• mzunguko wa pesa unaorudia (loops)
• “hub accounts” zinazotumika kama vituo

Kwa Kenya, hii ni muhimu kwenye malipo ya simu na agent networks, ambako pesa inaweza kusambaa haraka.

3) Behavioral biometrics: kutambua tofauti ya “mtumiaji halisi”

Hii si kamera wala alama za vidole. Ni uchambuzi wa tabia: jinsi mtu anavyotembea ndani ya app, kasi ya kugusa, muundo wa kuingiza namba, na “rhythm” ya matumizi.

Wahalifu wakichukua akaunti, mara nyingi hawatumiangi kama mmiliki. AI inachukua hilo.

Sentensi ya kukumbuka: “Wahalifu wanaweza kuiba PIN, lakini ni vigumu kuiga tabia ya matumizi kwa muda mrefu.”

Masomo ya Ulaya yanayofaa kwa Kenya (bila kuiga kipofu)

Jibu la moja kwa moja: Ulaya inaonyesha kuwa uthabiti wa fraud hutokana na mchanganyiko wa kanuni, ushirikiano wa sekta, na ufuatiliaji wa data—si teknolojia peke yake.

1) Security ni miundombinu, si mradi wa miezi miwili

Makampuni mengi huweka bajeti ya “fraud tool,” kisha huendelea kama kawaida. Ukweli? Fraud hubadilika kila wiki.

Kwa watoa huduma wa fintech Kenya, maana yake ni:

• timu ya fraud lazima iwe na mzunguko wa kuboresha (weekly rule tuning)
• lazima kuwe na feedback loop kati ya customer support, risk, na product
• lazima kuwe na uchambuzi wa post-mortem kwa kila shambulio kubwa

2) Onboarding ndiyo uwanja wa vita

Kwa mikopo ya kidijitali na akaunti mpya, fraud nyingi hutokea kabla hata ya mteja kuanza “kufanya biashara.”

Mbinu zinazofanya kazi:

• KYC yenye akili: si karatasi tu, bali uthibitishaji wa uthabiti wa utambulisho
• Device fingerprinting: kubaini kifaa kinachojirudia kwenye usajili wa akaunti nyingi
• Velocity checks: kuzuia akaunti nyingi kufunguliwa kwa kasi isiyo ya kawaida

3) Ulinzi mzuri hauadhibu wateja wazuri

Hili ni somo muhimu sana kwa Kenya, hasa Desemba ambapo shughuli za biashara huongezeka (likizo, safari, ununuzi). Ukiongeza “friction” bila mpangilio, wateja wanahamia app nyingine.

Njia bora ni kutumia:

• step-up authentication kwa miamala hatarishi pekee
• whitelisting ya tabia salama (mfano, vifaa vinavyoaminika)
• ujumbe wa wazi kwa mtumiaji: “tumechelewesha muamala kwa dakika 2 kuthibitisha usalama”

Checklist ya vitendo kwa fintech na biashara zinazotegemea mobile money

Jibu la moja kwa moja: Ukiunganisha data nzuri, modeli sahihi, na utendaji wa timu, unashusha hasara na malalamiko—bila kuharibu uzoefu wa mtumiaji.

Kwa fintechs na PSPs (watoa huduma za malipo)

1. Weka “event tracking” ya kina ndani ya app: login, device change, beneficiary add, PIN reset, cashout, chargeback.
2. Tengeneza risk tiers (low/medium/high) zilizo wazi na hatua za kila tier.
3. Jenga “human-in-the-loop”: AI ichuje, binadamu afanye maamuzi ya kesi ngumu.
4. Pima metriki 4 kila wiki:
   • fraud loss rate (kiasi/idadi)
   • false positives (wateja wazuri wanaozuiwa)
   • time-to-detect
   • time-to-resolve
5. Shirikisha customer education ndani ya product: tahadhari fupi, notisi za tabia hatarishi, na mafunzo ya OTP/PIN.

Kwa biashara ndogo na wakubwa wanaopokea malipo ya simu

• Tenganisha akaunti ya kupokea malipo na akaunti ya matumizi ya kila siku.
• Weka viwango vya uthibitishaji kwa miamala mikubwa (mfano, uthibitishaji wa mtu wa pili).
• Fuatilia “pattern” za malipo: miamala mingi midogo isiyoeleweka mara nyingi ni ishara.
• Andika taratibu rahisi za wafanyakazi: nini kifanyike mteja akisema “nimetuma kimakosa,” au akiomba kurejeshewa haraka.

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

Je, AI itamaliza fraud kabisa?

Hapana. AI hupunguza kiwango na kasi ya fraud, na huongeza gharama ya kushambulia. Lengo si ukamilifu—ni kufanya shambulio liwe gumu na liweze kugundulika mapema.

Ni kitu gani kimoja kinaongeza fraud zaidi Kenya: tech au binadamu?

Binadamu. Uhandisi wa kijamii (kudanganywa kutoa OTP/PIN) ndio chanzo kikubwa. Teknolojia inasaidia, lakini elimu ya mtumiaji na “product design” salama ni lazima.

Kwa nini “fraud rate thabiti” bado ni habari?

Kwa sababu inathibitisha uhalisia huu: ukiacha kuboresha ulinzi, utarudi nyuma. Thabiti mara nyingi ni matokeo ya kazi endelevu.

Hatua inayofuata kwa Kenya: uaminifu umezidi promosheni

Ulaya inaonyesha kitu kimoja: ukomavu wa malipo unaambatana na uwekezaji wa kudumu kwenye usalama. Kenya iko kwenye nafasi nzuri—tuna matumizi ya mobile money yaliyoenea, ubunifu wa fintech unaokua, na data ya kutosha kujenga ulinzi wa kisasa.

Kwa watoa huduma, msimamo wangu ni huu: ukiboresha AI fraud detection, unalinda si pesa tu—unalinda sifa, retention, na ukuaji wa biashara. Huo ndio msingi wa “LEADS” zinazodumu, si tu downloads.

Ukiangalia 2026 inayokuja, swali la maana si kama wahalifu watajaribu. Watatry. Swali ni: je, mfumo wako utagundua mapema, kuzuia kwa busara, na kumlinda mtumiaji bila kumchosha?