AI na B2B Payments: Vita Vipya vya Makampuni ya Malipo

$80 trilioni. Hiyo ndiyo saizi ya “eneo la fursa” la kimataifa linalotajwa kwenye malipo ya B2B (hasa Accounts Payable na Accounts Receivable). Ukisoma namba hiyo ukiwa Tanzania, inaweza kuonekana ya mbali. Lakini mantiki iliyo nyuma yake iko hapa nyumbani: biashara zinahamia kwenye mifumo ya kidijitali, mauzo ya kampuni-kwa-kampuni yanaongezeka, na maamuzi ya “tunalipaje?” yanazidi kuhamia ndani ya programu (software) badala ya kufanyika kwenye mazungumzo ya ana kwa ana.

Hapa ndipo post hii inaingia kwenye mfululizo wetu wa “Jinsi AI Inavyo Badilisha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Tanzania”. Hoja kuu: B2B payments si ‘ongeza ya pembeni’ kwa mobile money na fintech; ni chanzo kipya cha ukuaji—na AI ndiyo njia ya kuifanya iwe ya faida, salama, na inayopimika.

Makala ya kimataifa inasisitiza jambo moja ambalo watu wengi kwenye acquiring na malipo hulipuuzia: faida (margins) kwenye B2B zinaweza kuwa nzuri kuliko ilivyozoeleka kwenye malipo ya kawaida ya watumiaji (consumer flows), kwa sababu ushindani wa bei bado haujabanwa na mazoea ya soko la retail. Kwa Tanzania, hii ni ishara: yeyote atakayejenga B2B acceptance ndani ya software mapema, atakuwa ameweka mtego wa muda mrefu.

Kwa nini B2B payments zinakuwa “uwanja wa vita” pia Tanzania

Jibu la moja kwa moja: Kwa sababu malipo ya biashara yanahamia kwenye njia za kidijitali, na mtoa huduma anayekaa “ndani ya workflow” ya biashara ndiye anayemiliki uamuzi wa malipo.

Kwenye soko la Tanzania, tumeshazoea simulizi la “mobile money kwa mtu binafsi”: kutuma pesa, kulipia bili, na Lipa Namba. Lakini B2B ina tabia tofauti:

• Kiasi (ticket size) ni kikubwa: malipo ya stock, supply, huduma za usafirishaji, matangazo, ujenzi, au ununuzi wa ofisi.
• Uhitaji wa kumbukumbu ni mkali: invoice, PO, delivery note, VAT, withholding, na reconciliation.
• Switching cost ni kubwa: kampuni ikishaanzisha mfumo wa kulipa na kuripoti, kubadilisha huchosha timu nzima ya fedha.

Hivyo, ushindani hauko tu kwenye “bei ya transaction”. Uko kwenye urahisi wa mchakato mzima: kuanzia kuomba malipo, kuidhinisha, kulipa, hadi kusawazisha vitabu.

Hadithi ndogo ya kawaida (na kwa nini inaumiza)

Fikiria msambazaji wa bidhaa Kariakoo anayeuza kwa maduka 50 mikoani. Maduka yanamlipa kwa njia tofauti: baadhi wanatuma mobile money, wengine wanadeposit benki, wengine wanatoa cash. Mwisho wa wiki, timu ya uhasibu ina spreadsheet, inachambua SMS, inapangilia reference, na bado kuna malipo “yanayopotea” au yanayochelewa kuonekana.

Hiyo si tatizo la kulipa tu—ni tatizo la data. Ndiyo maana hoja ya “acceptance kuingia ndani ya software” ni muhimu. Malipo yanapotoka kwenye programu ya mauzo/uhasibu, reconciliation inakuwa sehemu ya muamala, si kazi ya baadae.

Acceptance imehama: kutoka “merchant onboarding” hadi “embedded inside software”

Jibu la moja kwa moja: Washindi wa B2B payments watakuwa wale wanaopachika malipo kwenye ERP, POS, invoicing, na vertical SaaS—si wale wanaotegemea mauzo ya akaunti moja moja.

Makala inasema wazi: maamuzi ya acceptance sasa yako ndani ya ERP na procure-to-pay tools. Tukitafsiri kwa Tanzania, “ERP” si lazima iwe SAP. Inaweza kuwa:

• mfumo wa POS wa retail/wholesale
• app ya kuandika invoice na kutuma kwa WhatsApp/email
• mfumo wa usimamizi wa shule/hospitali
• mfumo wa usimamizi wa vifaa (fleet/logistics)
• platform ya e-commerce au B2B marketplace

Ukiwa fintech au mtoa huduma wa malipo ya simu, swali muhimu ni: Je, malipo yako yanaonekana kama kitufe (button) kwenye mfumo ambao biashara tayari inatumia?

Kama jibu ni “hapana”, basi uko kwenye hatari ya kuachwa nje. Si kwa sababu huduma yako si nzuri—bali kwa sababu mtumiaji hataki kutoka kwenye mfumo wake kwenda kufanya malipo kwingine.

Kwa nini “early partnerships” ni za maana

B2B ina tabia ya “kuwahi kunasa”: ukishakuwa sehemu ya workflow, unakuwa default. Ndiyo maana watoa huduma wa software (SaaS) na fintech wanaenda kasi. Mtoa huduma anayeingia mapema kwenye platform ya uhasibu au inventory anapata:

• volume inayoendelea (recurring)
• retention ya juu
• gharama ndogo ya kuhudumia (support/ops) kwa sababu integration ni moja, si nyingi

Kwa Tanzania, hili linaonyesha njia: shirikiana na watengenezaji wa software za biashara za ndani (POS, invoicing, management systems). Usisubiri uweke “wakala wa mauzo” kwa kila merchant mmoja mmoja.

AI inaingia wapi? Mahali penye pesa na maumivu zaidi

Jibu la moja kwa moja: AI inaongeza faida kwenye B2B kwa kuboresha uamuzi wa acceptance, kupunguza fraud, na kuondoa kazi za mikono kwenye reconciliation na support.

Kwa muda mrefu, watu waliona B2B payments kama “ngumu kiutendaji”. Ukweli? Ni ngumu bila automation. Na hapa ndipo AI ina nafasi ya moja kwa moja.

1) AI kwa invoice capture na reconciliation (Straight-through processing)

Kitu kinachoua margins kwenye B2B ni kazi ya mikono: ku-match malipo na invoice, kutafuta reference, kufuatilia partial payments, na kushughulikia disputes.

AI (hasa OCR + models za uainishaji wa data) inaweza:

• kusoma invoice (PDF/picha) na kutoa fields muhimu (invoice number, amount, supplier, VAT)
• kupendekeza “match” kati ya malipo na invoice hata kama reference imekosewa
• kutambua anomalies: kulipwa zaidi/chini, duplicate invoices, au invoice bandia

Matokeo yake ni rahisi kupima:

• muda wa kufunga mwezi (month-end close) unashuka
• cashflow visibility inaongezeka
• gharama ya operations inapungua

2) AI kwa “acceptance intelligence”: unalipaje ili ushinde

Makala ya kimataifa inaongelea “data intelligence” ya kutambua acceptance moments. Kwa Tanzania, hii inaweza kuwa:

• kupendekeza njia bora ya malipo kwa transaction fulani (mobile money push, bank transfer, virtual card, au pay-by-link)
• kuweka sera za kampuni: “Malipo ya suppliers hawa yafanyike ndani ya siku X” na AI ikafuatilia
• kuonyesha suppliers wanaokubali njia fulani kwa urahisi zaidi

Hii si nadharia. Ni “product feature” ambayo inaweza kuwa tofauti kati ya fintech kuonekana kama chanzo cha malipo vs mfumo wa uendeshaji wa fedha.

3) AI kwa risk, fraud, na compliance bila kuumiza UX

B2B fraud iko kwenye maeneo kama:

• account takeover
• invoice redirection (kubadilisha taarifa za malipo)
• shell suppliers

AI inaweza kuchambua tabia za malipo, vifaa vinavyotumika (device fingerprint), maeneo, muda, na history ya biashara, kisha:

• kuweka “step-up verification” pale tu kuna hatari
• kuzuia malipo yenye viashiria vya udanganyifu
• kupunguza false declines ambazo huumiza biashara halali

Kwa fintech za Tanzania, hii ni muhimu kwa sababu ukuaji wa haraka bila risk automation huleta hasara na migogoro ya wateja.

Nini Tanzanian fintechs na mobile money operators wanapaswa kufanya sasa

Jibu la moja kwa moja: Jengeni B2B payments kama bidhaa ya workflow, si bidhaa ya “kutuma pesa”. Anzeni na vertical moja, embed ndani ya software, kisha tumieni AI kuendesha automation.

Hapa kuna mpango wa vitendo ambao nimeona ukifanya kazi kwenye masoko yenye mchanganyiko wa mobile-first na biashara nyingi za SMEs.

Hatua ya 1: Chagua “vertical” yenye marudio ya malipo

Usianze kwa “biashara zote”. Chagua sekta yenye invoices nyingi na marudio:

• wholesalers/distributors
• healthcare (kliniki na wasambazaji wa dawa)
• elimu (shule na huduma zao)
• logistics/fleet
• construction supply

Kisha tengeneza experience inayolingana na lugha ya sekta hiyo (PO, delivery, part payments).

Hatua ya 2: Embed kwenye software ambayo tayari ipo

Njia ya haraka:

• API + plugins kwa POS/invoicing apps
• payment links zilizo na invoice metadata
• approvals workflow (roles: accountant, manager, director)

Lengo: biashara isione kama “imeongeza channel nyingine”. Ione kama imeboresha mchakato wake.

Hatua ya 3: Tumia AI kuondoa kazi za mikono (ops) mapema

Usisubiri transaction volume iwe kubwa ndipo uautomate. Ukifanya mapema, margins zako zinakuwa bora. Anza na:

1. invoice OCR + extraction
2. matching rules zinazoendeshwa na AI
3. smart notifications: “invoice hii haijalipwa, due date ni kesho”

Hatua ya 4: Pima mafanikio kwa KPIs za B2B, si za retail

KPIs bora kwa B2B payments ni hizi:

• asilimia ya malipo yaliyomatchiwa invoice bila mtu kuingilia (straight-through rate)
• muda wa reconciliation (dakika/saa)
• adoption ya suppliers (ni wangapi wana “accept” njia yako)
• churn ya biashara baada ya miezi 3/6
• dispute rate kwa kila transactions 1,000

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

Je, B2B payments zina maana kama tayari tuna Lipa Namba?

Ndiyo, lakini Lipa Namba peke yake si workflow. B2B inahitaji invoice metadata, approvals, partial payments, na reconciliation ya kiotomatiki. Hapo ndipo tofauti iko.

Je, virtual cards au commercial cards zina nafasi Tanzania?

Zina nafasi kama zitawekwa ndani ya platforms za procurement na travel/expenses za kampuni, au kwa cross-border suppliers. Lakini hata bila cards, kanuni ile ile inabaki: malipo yanafaulu yakichanganywa na data na automation.

Nini hatari kubwa kwa watoa huduma wanaochelewa?

Kuchelewa kunamaanisha platform nyingine itakuwa “decision layer”. Ukija baadae, utaingia kama channel ya ziada, si default—na hapo margins hushuka.

Unataka kushinda B2B? Anza na “data-first payments”

B2B payments zinakuwa uwanja wa vita kwa sababu pesa iko nyingi, na mteja wa biashara hataki malipo tu—anataka uthibitisho, taarifa, na udhibiti. Makala ya kimataifa inasisitiza jambo hilo kwa lugha ya acquiring; kwa Tanzania, tunaweza kulisema kwa sentensi moja:

Malipo ya B2B yanapokuwa na data sahihi, automation, na yamepachikwa kwenye software, yanakuwa bidhaa ya kila siku ambayo biashara haitaki kuiacha.

Kwa mfululizo wetu wa “AI kwenye fintech na malipo ya simu”, hii ndiyo hatua inayofuata: kutumia AI si kwa kutengeneza content pekee, bali kwa kuboresha bidhaa yenyewe—reconciliation, risk, na customer support.

Ukiongoza fintech, benki, au operator wa mobile money na unataka kuunda mkakati wa B2B payments unaotumia AI (kutoka idea hadi pilot), hatua inayofuata ni rahisi: chagua vertical moja, chagua software partner mmoja, kisha tengeneza flow ya invoice-to-settlement iliyo na automation.

Swali la kukuacha nalo: Biashara yako (au wateja wako) wanaumizwa zaidi na malipo yenyewe, au na kazi ya baada ya malipo—kurekebisha, kufuatilia, na kupatanisha taarifa?