Visa Trusted Agent Protocol: Somo kwa Fintech Kenya

Watu wengi huona “usalama wa malipo ya simu” kama kitu cha nyuma ya pazia—hadi siku unapogundua akaunti imetumika vibaya, au mteja amekwama kwa sababu mfumo “haukumtambua.” Ukweli ni huu: utambulisho wa mtumiaji (identity) ndiyo kiini cha uaminifu katika malipo ya kidijitali, hasa wakati biashara inaanza kuhamia kwenye kile kinachoitwa agentic commerce—hali ambapo “wakala” wa kidijitali (kama AI assistants) wanaweza kufanya miamala kwa niaba yako.

Ndiyo maana habari kwamba Akamai imeungana na Visa kuleta nguvu zaidi kwenye identity, user recognition, na security controls kupitia Visa’s Trusted Agent Protocol ina uzito mkubwa kwa yeyote anayefuatilia fintech. Si kwa sababu Kenya inapaswa kuiga kila kitu kinachotokea nje, bali kwa sababu changamoto tunazopambana nazo hapa—udanganyifu (fraud), akaunti kuchukuliwa (account takeover), social engineering, na mgongano wa urahisi dhidi ya usalama—ndizo hizo hizo. Tofauti ni kasi ya matumizi ya malipo ya simu na mazingira ya kifaa kimoja (simu) vinavyoifanya Kenya kuwa “uwanja wa majaribio” wa suluhisho za identity.

Post hii iko ndani ya mfululizo wetu wa “Jinsi Akili Bandia Inavyoendesha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Kenya”. Tutatafsiri maana ya hatua hii ya Akamai + Visa, kisha tuweke kwenye muktadha wa Kenya: mobile money, wallets, mikopo ya kidijitali, na jinsi AI inavyoweza kuongeza uaminifu bila kuwakwaza wateja.

Trusted Agent Protocol ni nini, na kwa nini “agentic commerce” inaibadilisha identity?

Jibu la moja kwa moja: Trusted Agent Protocol inalenga kuweka sheria na ishara za uaminifu (trust signals) kati ya mteja, wakala wa kidijitali (agent), na mfanyabiashara/mtandao wa malipo ili mfumo ujue “nani anafanya nini” na “kwa ruhusa gani.”

Kwa miaka, uthibitishaji (authentication) umekuwa: “Je, huyu ni wewe?”—OTP, PIN, biometrics. Lakini agentic commerce inaleta swali jipya: “Je, huyu anayefanya muamala ni wewe, au ni wakala wako uliyempa ruhusa?”

Hii si nadharia tu. Tunatembea kuelekea ulimwengu ambapo:

• Mteja anasema, “Lipa bili ya stima kila tarehe 25 isipite KES X,” na AI inatekeleza.
• Biashara inasema, “Mteja akiruhusu, nitume offer binafsi,” na agent inaamua.
• App ya fintech inafanya “smart retry” ya malipo, kubadili njia (rail) au kuomba uthibitisho wa ziada pale tu inapoona hatari.

Changamoto? Agent anaweza kuwa kiungo kipya cha kuvamiwa. Kama identity haijapangiliwa vizuri, udanganyifu unaongezeka kwa njia ambazo OTP peke yake haiwezi kukamata.

Kwa nini Akamai kuhusika kuna maana

Jibu la moja kwa moja: Akamai akiwa mchezaji wa cybersecurity na cloud edge, anasaidia upande wa “kutambua tabia na mazingira” (signals), kupunguza mashambulizi, na kusimamia trafiki na hatari kwa kiwango kikubwa.

Kwa lugha rahisi: Visa ana mtandao wa malipo na kanuni; Akamai ana uwezo mkubwa wa kuona, kuchuja, na kulinda mawasiliano na tabia za mtumiaji kwenye mtandao. Ukiunganisha, unapata msingi mzuri wa:

• device and session intelligence (je, simu hii inafanana na ya mteja?)
• bot & automation defense (je, hiki ni kitendo halisi au script?)
• anomaly detection (kuna mabadiliko ya ghafla ya tabia?)

Kwa fintech za Kenya, ujumbe ni wazi: usalama wa malipo ya simu unaanza na “signals nyingi” si signal moja.

Somo kwa Kenya: identity si KYC tu—ni uhusiano endelevu

Jibu la moja kwa moja: Fintech nyingi Kenya bado zinatibu identity kama tukio la usajili (onboarding). Ukweli? Identity ni mchakato unaoendelea unaopaswa kufanya kazi kila wakati wa maisha ya mteja.

Ndiyo, KYC (kitambulisho, selfie, proof of address) ni muhimu. Lakini wizi mwingi hutokea baada ya onboarding:

• SIM swap na utekaji wa nambari
• Akaunti kuchukuliwa kupitia phishing na social engineering
• Wizi wa kifaa (device theft) na matumizi ya apps zilizo “remembered”
• Wizi wa OTP kupitia malware au ujanja wa wateja kuambiwa “tuma PIN/OTP”

Hapa ndipo user recognition inaingia: si “je, ana kitambulisho,” bali “je, huyu ni mtumiaji yuleyule ninayemjua?”

Identity inayoendeshwa na AI: “risk-based” badala ya “kila mtu apitie ukuta”

Jibu la moja kwa moja: AI inafanya uthibitishaji kuwa wa tabaka (adaptive). Mtumiaji salama hupita haraka; mtumiaji wa hatari anapewa vizuizi zaidi.

Kwa mfano wa mobile payments Kenya:

• Mteja anayelipa merchant huyo huyo kila wiki na kiasi kilekile: usiombe OTP kila mara.
• Mteja anayefanya muamala mkubwa ghafla, kwenye simu mpya, usiku wa manane, akiwa kwenye eneo jipya: ongeza hatua (biometric + PIN + confirmation).

Hii ina faida mbili:

1. Inapunguza friction (wateja hawachoki).
2. Inapunguza fraud kwa kushambulia mahali panapokuwa na hatari.

Sentensi ya kukumbuka: Uaminifu wa kidijitali haujengwi kwa vizuizi vingi; unajengwa kwa vizuizi sahihi kwa mtu sahihi, kwa muda sahihi.

Agentic commerce ikija Kenya: itakuwa wapi kwanza?

Jibu la moja kwa moja: Itaingia kwanza kwenye maeneo yenye miamala ya kurudia na maamuzi rahisi: bili, mikopo midogo, subscriptions, na manunuzi ya e-commerce yanayorudiwa.

Ukiangalia tabia za soko la Kenya, kuna “use cases” zilizo tayari:

1) Malipo ya bili na huduma (utilities)

Wakala wa AI anaweza:

• Kukumbusha bili, kupendekeza tarehe bora ya kulipa kulingana na mapato
• Kuweka kikomo (spending cap) na kuomba ruhusa tu ikizidi

Hatari: kama agent akipata ruhusa pana sana (“lipa chochote”), udanganyifu unakuwa rahisi.

2) Mikopo ya kidijitali na marejesho

AI inaweza:

• Kupendekeza ratiba ya malipo ili kuepuka kuangukia default
• Kufanya “auto-pay” sehemu ya deni kulingana na cashflow

Hatari: maombi ya mikopo yasiyo ya halali, au agent “kushawishi” mteja bila uwazi.

3) Biashara ndogo (SMEs) na collections

Kwa wafanyabiashara:

• Agent anashughulikia kukusanya malipo ya wateja, kutuma invoices, na kufuatilia

Hatari: uhalali wa ombi la malipo (payment request authenticity) na udanganyifu wa invoice.

Katika maeneo haya, Trusted Agent-style thinking inasaidia: ruhusa, uwazi, na uthibitisho wa nani anaendesha muamala.

Nini fintech za Kenya zinaweza kufanya sasa (bila kusubiri “protocol” ikae sawa)

Jibu la moja kwa moja: Jenga mfumo wa “trust stack” unaochanganya identity, device intelligence, na sera za ruhusa—kisha tumia AI kuendesha maamuzi ya hatari.

Hivi ndivyo nimeona vikifanya kazi vizuri kwenye bidhaa za malipo ya simu na wallet:

1) Tengeneza “permission ledger” ya mteja

Hii ni rekodi ya:

• Ruhusa gani mteja ametoa (kiasi, muda, aina ya malipo)
• Ni agent/app gani iliyopewa ruhusa
• Ni lini na kwa kifaa gani ruhusa ilitolewa

Kwenye UX, iwe rahisi:

• “Zima ruhusa” kwa bonyeza moja
• “Badilisha kikomo” bila kupiga simu kwa support

2) Pima risk kwa signals nyingi, si OTP pekee

Tumia mchanganyiko wa:

• Device fingerprinting (kwa uangalifu wa faragha)
• Location consistency
• Transaction velocity (mara ngapi ndani ya dakika)
• Behavioral patterns (kasi ya typing, mizunguko ya matumizi)
• Network signals (VPN, proxy, bot indicators)

Kisha, tumia AI-driven risk scoring kuamua hatua ipi ichukuliwe.

3) Tenganisha “uthibitishaji” na “idhini”

Watu huchanganya:

• Authentication: Je, huyu ni nani?
• Authorization: Anaruhusiwa kufanya nini?

Kwa agentic commerce, authorization ndiyo ngumu. Unaweza kuthibitisha mteja ni yeye, lakini bado agent asiwe na ruhusa ya kulipa KES 50,000 bila hatua ya ziada.

4) Ongeza ulinzi dhidi ya social engineering (kama bidhaa, si poster)

Badala ya kutuma ujumbe wa “Usitoe OTP,” jenga ulinzi ndani ya app:

• Onyo kali mteja anapobadilisha kifaa + kujaribu kutuma pesa mara moja
• “Cool-off period” ya saa 12–24 kwa mabadiliko ya akaunti nyeti (kama kuongeza payee mpya)
• Confirmation inayotaja wazi: “Unamruhusu agent X kulipa merchant Y hadi KES Z.”

5) Andaa compliance na faragha mapema

Kenya ina mwelekeo wa kuimarisha ulinzi wa data. Ukijenga trust stack, hakikisha:

• Data minimization (kusanya unachohitaji tu)
• Audit trails (rekodi za maamuzi ya risk)
• Uwezo wa mteja kudhibiti ruhusa na data

“People also ask” (maswali yanayoulizwa mara kwa mara)

Je, agentic commerce ni sawa na chatbots wa huduma kwa wateja?

Hapana. Chatbot mara nyingi anashauri. Agentic commerce inatekeleza—inaweza kuanzisha au kukamilisha muamala.

Visa Trusted Agent Protocol itasaidia vipi kupunguza fraud Kenya?

Inasaidia kwa kuhamisha mjadala kutoka “OTP imetumwa” kwenda “nani anafanya muamala, kwa ruhusa ipi, na kwa mazingira gani.” Huo ndiyo msingi wa kupunguza account takeover na udanganyifu wa automation.

Ni hatari gani kubwa fintech zikikimbilia AI bila security?

Kubwa ni kuongeza kasi ya fraud. AI inaweza kufanya miamala iwe rahisi—na hivyo hivyo kwa wahalifu. Bila identity na authorization imara, utapata losses na wateja watapoteza imani.

Hitimisho: uaminifu utaamuliwa na identity, si features

Akamai na Visa wanatuma ishara muhimu: kadri malipo yanavyoelekea kwenye agents na automation, identity na user recognition vinakuwa bidhaa yenyewe, si “kipengele cha usalama.” Kwa Kenya—ambapo malipo ya simu ni sehemu ya maisha—hii ni fursa na onyo.

Ukiongoza fintech, PSP, au biashara inayokubali malipo, hatua ya busara ni kuanza sasa: jenga ruhusa zilizo wazi, pima hatari kwa signals nyingi, na tumia AI kwa adaptive authentication badala ya kuadhibu kila mtumiaji kwa hatua ngumu.

Mwelekeo wa 2026 unaonekana wazi: wateja watapendelea huduma zinazoelewa tabia zao na kuwalinda bila kuwapotezea muda. Swali la kukusukuma mbele ni hili—wakati agent wako wa kidijitali anapokuwa na uwezo wa “kulipa,” utakuwa umeweka mipaka na uthibitisho wa kutosha, au utakuwa unategemea bahati?