Как технологии могут помочь банку неформальной экономики Африки

Одна из центральных дискуссий в сфере технологий сегодня заключается в том, расширят ли достижения в области цифровых систем, искусственного интеллекта и машинного обучения доступ к возможностям или укрепят модели исключения, присущие многим экономикам. Ставки высоки, поскольку эти инновации начали проникать практически во все сферы производственной деятельности, а скорость их внедрения создала ощущение неизбежности вокруг их влияния. Однако вопрос о том, кому выгодны эти инструменты, зависит не столько от их технической сложности, сколько от данных, на которых они учатся, и допущений, заложенных в их конструкцию.

Эта напряженность, возможно, наиболее очевидна в сфере финансовых услуг, которые на протяжении большей части последнего десятилетия возглавляли внедрение новых технологий как во внешних каналах, так и во внутренних процессах.

Учреждения перестраивают основные системы для обработки больших объемов цифрового взаимодействия, автоматизируют пути принятия решений, которые когда-то зависели от ручного анализа, и используют поведенческие данные для уточнения того, как доставляются и поддерживаются продукты. В результате растущая доля операционной деятельности переместилась в среду, где алгоритмы опосредуют риски, распознают поведенческие модели, поддерживают обнаружение угроз по цифровым каналам и формируют взаимодействие с клиентами в режиме реального времени, создавая модель финансового посредничества, которая все больше полагается на машинную интерпретацию.

Но именно здесь начинают проявляться ограничения.

Некоторые из моделей, которые сейчас встроены в финансовые системы, в основном были обучены на формальной экономике, потому что там находятся самые четкие записи, регулируемые транзакции, рутинные потоки доходов и структурированная история. Даже несмотря на то, что учреждения модернизируют свои технологические комплексы, базовый механизм оценки рисков по-прежнему зависит от сигналов, которые формальные предприятия и наемные работники производят с гораздо большей вероятностью. Результатом является цифровая архитектура, возможности которой быстро развиваются, но при этом черпают свои знания из узкого понимания экономической деятельности.

Если принять во внимание масштабы глобальной неформальной экономики, последствия для инклюзивности станут яснее. Грубо 2 миллиарда человекболее 60% работающего взрослого населения мира зарабатывают средства к существованию в условиях, где деятельность регистрируется непоследовательно или вообще не регистрируется, а в странах с низким и средним уровнем дохода на это приходится около трети общего объема производства. В то же время, около 1,3 миллиарда взрослых еще в 2024 году все еще не имели доступа к официальному аккаунту.

В странах Африки к югу от Сахары более 80% занятости носит неформальный характер и примерно 90% потребительских расходов по-прежнему производится наличными. Такие страны, как КенияНапример, более 15 миллионов человек зарабатывают себе на жизнь в предпринимательской неформальной экономике. Почти половина этих работников находится в возрасте от 15 до 34 лет, и около 60% неформальных предприятий принадлежат женщинам. Эти практически невидимые 83% рабочей силы производят около четверти национального ВВП, обеспечивают занятость в пять раз больше людей, чем формальный сектор, и создают рабочие места в десять раз быстрее.

Подобные условия по всему континенту означают, что значительная часть продуктивной жизни невидима для систем, которые полагаются на документированные модели деятельности для признания экономического участия. Но невидимость не означает отсутствие информации.

Рыночный трейдер знает, какие постоянные клиенты платят вовремя, потому что он годами наблюдал, как они погашают небольшие долги в конце дня. А ‘свадьба свадьбаВодитель в Кампале может определить спрос по тому, как движение транспорта собирается на определенных углах еще до восхода солнца, корректируя свои маршруты задолго до того, как какая-либо платформа уловит эту закономерность. Во многих районах члены сберегательных групп оценивают надежность по месяцам стабильных взносов и по тому, как люди ведут себя в чрезвычайных ситуациях. Даже агенты мобильных денег, которые обрабатывают сотни мелких транзакций в день, строят интуитивно понятную карту того, кто работает стабильно, а кто находится под давлением.

Урок неформальной экономики Африки заключается в том, что инновации должны быть ориентированы на человека, если они хотят добиться успеха. И финансовые институты начинают понимать это с гораздо большей ясностью.

Наиболее значительный прогресс наблюдается там, где учреждения рассматривают альтернативные данные как основной источник информации. Мобильные взаимодействия, микротранзакции, плотные торговые модели, вклады сберегательных групп и следы мобильности анализируются все более тщательно, и эти сигналы преобразуют модели риска изнутри. Институты обнаруживают, что они предлагают более убедительные объяснения моделей кредитоспособности и ликвидности, позволяя принимать решения, основанные на фактических данных, полученных непосредственно из реальной экономической практики, и позволяя банкам и другим субъектам предоставлять справедливый доступ к финансовым услугам людям, которые долгое время работали за пределами формальных рынков.

Одним из событий, делающих возможным новое использование альтернативных данных, является быстрое внедрение цифровых платформ, фиксирующих истории транзакций, схемы пополнения, циклы выполнения и микроповедение погашения, которые формируют финансовую идентичность, имеющую реальный вес внутри институциональных процессов. И как только эта финансовая идентичность обретает форму, учреждения применяют адаптивные системы кредитования и механизмы оценки на уровне сообществ, среди других инструментов, для расширения таких продуктов, как микрозаймы, которые помогают предпринимателям наращивать запасы и стабилизировать денежный поток. Экономический эффект становится заметен в экосистемах микроторговли, которые поддерживают занятость и закрепляют доходы домохозяйств на городских и пригородных рынках.

Успех этих моделей основан на растущем признании в финансовом секторе того, что ни одно учреждение не может обеспечить значимый охват в одиночку, поэтому экосистемное партнерство стало столь важным в этой работе.

По всему континенту их становится все больше: мобильный банкинг, агентские сети и стратегическое сотрудничество в области финансовых технологий внедряют банковские услуги в недостаточно обслуживаемые и удаленные сообщества. Возьмем, к примеру, Wezesha Stock в Кении, платформу, разработанную в результате сотрудничества банка Absa и местной финтех-компании, которая поддерживает дистрибьюторов быстроходных потребительских товаров (FMCG) и мелких розничных продавцов путем автоматизации финансирования акций и сглаживания движения оборотного капитала. Многие из этих предприятий работают без официальной документации, однако конструкция платформы позволяет им получить доступ к необеспеченному финансированию, которое обеспечивает наличие товаров на полках и стабильный денежный поток.

Интеграция неформальных субъектов в формальные финансовые экосистемы начинает создавать пути, благодаря которым экономическая деятельность становится более заметной и более связанной с институциональной поддержкой. Поскольку экономическая жизнь континента все больше формируется в цифровой среде, построенные вокруг нее системы будут играть центральную роль в формировании цифрового будущего Африки.