AI + Open Finance: Somo la UK kwa Mobile Money TZ

Mabadiliko makubwa kwenye fintech mara nyingi hayaanzi na teknolojia—huanza na uongozi. Wiki hii, taarifa ya uteuzi wa kiongozi mpya kusukuma ajenda ya open finance nchini Uingereza (UK) imetuma ujumbe rahisi: sekta inapokomaa, inahitaji watu wanaojua kuunganisha wachezaji wengi, kusukuma viwango (standards), na kutafsiri kanuni kuwa bidhaa zinazoleta faida.

Hilo linafanana zaidi na Tanzania kuliko watu wengi wanavyodhani. Kwa upande wetu, mobile money ndiyo miundombinu ya fedha ya kila siku—kutoka kulipa bili hadi kupokea malipo ya biashara ndogo. Sasa swali la vitendo ni hili: kama UK wanajenga open finance kwa kuongoza data na ushirikiano, Tanzania tunawezaje kutumia somo hilo kuimarisha malipo ya simu kwa kutumia AI kwenye fintech—hasa kwenye mawasiliano na wateja, usalama, na ukuaji wa biashara?

Kwenye mfululizo wetu wa “Jinsi AI Inavyo Badilisha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Tanzania”, makala hii inaweka wazi uhusiano kati ya uongozi wa fintech, open finance, na matumizi ya AI katika kuboresha uzoefu wa wateja (customer engagement) kwenye mifumo ya malipo ya simu.

Uteuzi wa uongozi kwenye open finance: unaashiria nini?

Ujumbe mkuu wa uteuzi wa kiongozi wa kusukuma open finance UK ni huu: sekta ikifikia hatua ya “wengi wanatumia”, changamoto inahamia kwenye uratibu. Sio tu kujenga app, bali kujenga kanuni, viwango, na uaminifu kati ya benki, fintech, wadhibiti, na wateja.

Kwa vitendo, open finance inasukuma wazo la taasisi za fedha kushirikiana (kwa ridhaa ya mteja) ili:

• kufanya data ya fedha ibebeke (portable)
• kurahisisha huduma kuvuka taasisi tofauti
• kuongeza ushindani na ubunifu

Kwa nini hilo ni muhimu kwa Tanzania? Kwa sababu mobile money yetu tayari ni “mtandao wa fedha” wa wananchi. Changamoto inayofuata si usajili—ni ubora wa huduma, ushirikiano kati ya mifumo, na uaminifu. Hapo ndipo uongozi (sio tu tech) unaanza kuamua kasi ya maendeleo.

Somo la kwanza: “Open finance” ni mradi wa mifumo, si kampuni moja

UK wanapoweka msukumo wa open finance, wanakubali ukweli kwamba hakuna mchezaji mmoja anayeweza kufanya kila kitu. Tanzania, mara nyingi, tumekuwa na mafanikio makubwa kwa mifumo ya malipo ya simu, lakini kuna pengo la urahisi kwenye:

• ulinganifu wa taarifa za muamala (transaction narratives)
• ufuatiliaji wa malipo ya biashara (reconciliation)
• uzoefu wa mteja anapohama kutoka app moja kwenda nyingine

AI inaweza kusaidia, lakini bila “uongozi wa uratibu” matokeo yanakuwa ya vipande vipande.

Open finance vs mobile money Tanzania: tunafanana wapi, tunatofautiana wapi?

Hoja ya moja kwa moja: Tanzania tayari ina tabia ya open ecosystem kwa matumizi, lakini sio kwa data na viwango. Wateja wetu hutuma pesa kwa wingi, wafanyabiashara hupokea malipo, na huduma nyingi zinategemea miamala ya simu. Kinachokosekana mara nyingi ni mfumo wa kurahisisha:

• mteja kuonesha historia yake ya mapato/matumizi kwa ridhaa ili apate mkopo wa haki
• biashara ndogo kutumia taarifa za miamala kuendesha hesabu na kulipa kodi kwa urahisi
• wadau (fintech, benki, waendeshaji wa simu) kusoma data kwa muundo unaofanana

Somo la pili: ridhaa ya mteja ndiyo “bidhaa” ya kwanza

Open finance inaishi kwa consent. Tanzania, ridhaa mara nyingi “inafichwa” ndani ya masharti marefu au USSD flows zisizoeleweka. Ukijenga huduma za AI—kama AI customer support, AI-driven credit scoring, au ufuatiliaji wa udanganyifu—unapaswa kuanza na:

Ridhaa iliyo wazi, rahisi, na inayoweza kubadilishwa ndiyo msingi wa uaminifu wa AI kwenye fintech.

Kwa kuwa leo ni mwisho wa mwaka (Desemba 2025), kampuni nyingi zinapanga bajeti na mikakati ya 2026. Huu ni wakati sahihi kuweka consent management kama kipaumbele, si “kitu cha compliance.”

AI kwenye fintech Tanzania: maeneo 4 yenye faida ya haraka kwenye mobile money

Hapa ndipo tunatoka kwenye “maono” na kuingia kwenye mambo ya kufanya. Kama unafanya kazi kwenye fintech, malipo ya simu, wakala network, au biashara inayopokea mobile money, haya ni maeneo ambayo nimeona yakitoa matokeo ya haraka bila kuhitaji miaka miwili ya ujenzi.

1) AI kwa mawasiliano na huduma kwa wateja (customer engagement)

Tatizo linaloua uzoefu wa mteja si kukosa huduma—ni muda wa kusubiri na majibu yasiyoeleweka. AI (hasa conversational AI) inaweza:

• kupunguza maswali ya kawaida (PIN reset, status ya muamala, charges, reversal)
• kuelekeza malalamiko magumu kwa wakala wa binadamu
• kutoa maelezo ya miamala kwa Kiswahili kilicho wazi

Kipimo cha mafanikio (KPIs) unachotaka:

• kupunguza average handling time (AHT)
• kuongeza first contact resolution (FCR)
• kupunguza tiketi zinazojirudia (repeat tickets)

Ujumbe wa uongozi (UK lesson): chatbot bila “ownership” ya timu na viwango vya majibu huwa inakuwa mzigo. Weka mtu/kitengo kinachosimamia ubora wa majibu, sauti ya brand, na mzunguko wa kuboresha.

2) AI kwenye kupunguza udanganyifu na kurejesha uaminifu

Mobile money ikikua, matapeli hukua nayo. AI ya anomaly detection inaweza kubaini:

• akaunti zinazobadilisha tabia ghafla (velocity spikes)
• muamala unaofanana na “smurfing” (kugawa kiasi kikubwa kuwa vidogo)
• vifaa (devices) vinavyotumiwa kujaribu akaunti nyingi

Hii inafanya kazi zaidi ukichanganya:

• sheria (rules) zinazoeleweka kwa timu ya risk
• modeli nyepesi (lightweight models) kwa alama ya hatari (risk scoring)
• human-in-the-loop kwa miamala yenye utata

3) AI kwa mikopo na “cashflow underwriting” ya biashara ndogo

Wafanyabiashara wengi wana mapato, lakini hawana nyaraka nzuri. Mobile money ina data ya cashflow. Ukiongeza “open finance mindset”, unaweza kufanya tathmini ya mkopo kwa haki zaidi kwa kutumia:

• mapato ya miezi 3–12
• msimu wa biashara (seasonality)
• uthabiti wa wateja (repeat customers)

Lakini hapa kuna msimamo ninaouchukua: usijaribu kuanzia na modeli ngumu. Anza na alama rahisi zinazoweza kuelezwa (explainable). Wateja na wadhibiti wanahitaji sababu inayoeleweka ya kwa nini mtu kapewa au kanyimwa mkopo.

4) AI kwa maudhui na kampeni za uhamasishaji (content + social)

Katika mfululizo huu wa AI na fintech, sehemu inayoonekana “ndogo” mara nyingi ndiyo yenye ROI ya haraka: maudhui.

AI inaweza kusaidia:

• kuandika nakala za kampeni kwa segment tofauti (wafanyabiashara, vijana, wakulima)
• kutafsiri ujumbe kwa Kiswahili rahisi na mifano ya ndani
• kuunda kalenda ya maudhui ya mwezi mzima kwa promos, usalama, na elimu ya fedha

Mfano wa kampeni ya Desemba hadi Januari (msimu wa sikukuu hadi kurudi shule):

• wiki 1: tahadhari za utapeli (OTP, SIM swap)
• wiki 2: elimu ya reversal na namna ya kuripoti haraka
• wiki 3: tips za wafanyabiashara kuhusu “rekodi za mauzo”
• wiki 4: promos zenye masharti yaliyo wazi (no hidden fees messaging)

Kitu ambacho UK wanafanya vizuri: kuunda “miundombinu ya kuaminiana”

Ukweli usiopendeza: fintech nyingi hupenda kuzungumza kuhusu innovation, lakini hupuuza kazi ya kuchosha ya viwango, taratibu, na uwajibikaji.

Uteuzi wa kiongozi kusukuma open finance UK unaonesha kwamba kuaminiana ni matokeo ya muundo, si bahati.

Kwa Tanzania, “miundombinu ya kuaminiana” kwa AI kwenye malipo ya simu inamaanisha:

• sera za data: nani anafikia nini, kwa muda gani, na kwa ridhaa gani
• usalama: ufuatiliaji wa matumizi mabaya ya API, udhibiti wa access, logging
• ubora wa maamuzi ya AI: vipimo, ukaguzi, na njia ya mteja kukata rufaa

People also ask: “Open finance ina maana gani kwa mteja wa kawaida?”

Jibu la moja kwa moja: inafanya huduma za fedha ziwe rahisi kubadilisha na kupata kwa masharti bora, kwa sababu data yako inafanya kazi kwa niaba yako (kwa ridhaa). Kwa Tanzania, tafsiri yake inaweza kuwa:

• mkopo wa biashara unaotegemea mapato halisi ya miamala
• bima ndogo (micro-insurance) inayolipika kwa urahisi kupitia malipo ya simu
• huduma za budgeting zinazoonyesha matumizi yako bila kukulazimisha kubadilisha mtandao

Mpango wa siku 90 kwa fintech ya Tanzania: kutoka wazo hadi matokeo

Kama unatafuta njia ya kuanza 2026 kwa nguvu, huu ndio mpango ninaopendekeza kwa timu nyingi: mfupi, unaopimika, na unajenga msingi.

1. Wiki 1–2: Chagua “use case” moja yenye maumivu makubwa
   • mfano: malalamiko ya reversal, maswali ya charges, au udanganyifu
2. Wiki 3–4: Safisha data na weka ridhaa/sera
   • hakikisha data unayotumia ina uhalali wa matumizi na inahifadhiwa salama
3. Wiki 5–8: Jenga MVP ya AI yenye kipimo kimoja cha mafanikio
   • mfano: kupunguza tiketi 20% kwenye category fulani
4. Wiki 9–12: Panua kwa segment moja na uweke “human-in-the-loop”
   • hakikisha kuna njia ya mteja kupata msaada wa binadamu na kurekebisha makosa

AI inayopimika huwa inashinda AI inayosimuliwa.

Unachoweza kufanya sasa (na kwa nini hili ni la dharura)

Desemba ni kipindi ambacho miamala huongezeka kwa sababu ya sikukuu na maandalizi ya mwaka mpya. Huo ndiyo wakati ambapo:

• ticket za huduma kwa wateja huongezeka
• matapeli huongeza mbinu
• wafanyabiashara wanahitaji uthibitisho wa malipo haraka

Ukichukua somo la UK—kwamba uongozi na uratibu ni sehemu ya bidhaa—unaweza kuingia 2026 ukiwa na mfumo bora wa AI kwenye fintech unaojali wateja na unaolinda uaminifu.

Kama unajenga au unasimamia mfumo wa malipo ya simu, chagua eneo moja: customer support, fraud, mikopo, au maudhui—kisha weka timu ndogo, KPI wazi, na ratiba ya siku 90. Hapo ndipo AI inapoacha kuwa mjadala na kuwa matokeo.

Swali la kuondoka nalo: ukipewa miezi mitatu na bajeti ndogo, ni sehemu gani ya safari ya mteja kwenye mobile money Tanzania ungeboresha kwanza—na ni data gani tayari unayo inayoweza kuifanya AI iwe na manufaa kesho, si mwaka ujao?