در مرکز پرهیاهوی نایروبی، یک دست‌فروش جوان، میوه‌ها و سبزیجاتی چون موز، آووکادو و گوجه‌فرنگی را روی بساطی ساده می‌چیند. تا همین اواخر، او نه سابقه‌ی اعتباری مشخصی داشت و نه حتی حساب بانکی. هر روز با نگرانی از خود می‌پرسید: آیا هزینه‌ی لازم برای تهیه میوه و سبزی صبحگاهی فردا را دارد؟
هنگامی که هزینه‌های غیرمنتظره‌ای مثل درمان یکی از اعضای خانواده و یا پرداخت شهریه‌ی تحصیلی پیش می‌آمد، دو راه حل بیشتر نداشت. او یا باید به طلبکاران محلی با نرخ بهره‌ی بالا رو می‌آورد و یا امیدوار به کمک اطرافیان بود. با این حال تحولی تازه، روزنه‌ای برای رهایی او از این تنگنا باز کرد.
تغییر مسیر زندگی با وام‌های دیجیتال: شمول مالی از طریق فین‌تک‌های هوشمند
چند ماه پیش، او یک اپلیکیشن موبایلی از یک شرکت فین‌تکی مستقر در کنیا را نصب کرد. تصمیمی که مسیر زندگی‌اش را تغییر داد. پس از چند کلیک ساده ، متوجه شد که می‌تواند بدون نیاز به پر کردن انبوهی از مدارک بانکی، برای یک وام کوتاه‌مدت و اندک تقاضا دهد. الگوریتم هوش مصنوعی اپلیکیشن، وضعیت اعتباری او را بر اساس الگوهای استفاده از تلفن همراه، پیامک‌ها و عادت‌های پرداخت قبوض می‌سنجید. طولی نکشید که درخواستش تأیید و مبلغ وام به کیف پول دیجیتال او واریز شد. همان روز صبح توانست میوه‌های بیشتری بخرد و تا ظهر همه را فروخت. بازپرداخت منظم وام، اعتبارش را افزایش داد و به او کمک کرد تا نیازهایش را بهتر مدیریت کند.
داستان این دست‌فروش جوان در کنیا تنها یکی از هزاران تجربه موفق است. این روایت نشان می‌دهد چگونه پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی توانسته‌اند موانع تاریخی شمول مالی را از پیش رو بردارند و زندگی افراد را تغییر دهند.
این مقاله در پی آن است که شیوه‌های نوین برای تسهیل دسترسی به وام، اعتبار و سایر خدمات مالی را بررسی کند. همچنین، راهبردها و شیوه‌های برتر برای ارتقای شمول مالی در سطح جهانی را برجسته سازد.
بانکداری بدون بانک: فین‌تک‌های هوشمند و آینده شمول مالی
۱. وام‌دهی بدون مرز: الگوریتم به جای کاغذبازی
یکی از موانع بزرگ در مسیر شمول مالی، وابستگی به شیوه‌های سنتی اعتبارسنجی است. این شیوه‌های قدیمی معمولاً به سابقه‌ی کاری رسمی، وثیقه یا پیشینه‌ی دریافت وام از بانک‌های سنتی متکی هستند. این شرایط به‌طور خودکار بسیاری از افراد شاغل در بخش غیررسمی را از دسترسی به خدمات مالی محروم می‌کند.
هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های نوآورانه‌ای همچون میزان شارژ موبایل، سوابق پرداخت اجاره و قبوض یا حتی رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی، تصویر جامع‌تری از اعتبار افراد بسازد. شناسایی این الگوهای ناپیدا و غیر مرسوم از توان بازپرداخت، نه تنها موجب دسترسی بیشتر به خدمات مالی می‌شود، بلکه امکان دریافت وام و بیمه را برای افرادی که قبلاً از دسترسی به این خدمات محروم بودند، فراهم می‌کند.
۲. خدمات مالی شخصی‌سازی‌شده: ابزارهای جدید برای اقشار محروم
ابزارهای مالی رایج در بسیاری از مواقع با الگوهای درآمدی نامنظم در مناطق محروم هماهنگ نیستند. شروط سخت‌گیرانه‌ی بازپرداخت وام، حداقل موجودی بالا در حساب و کارمزدهای پیچیده، می‌توانند اقشار کم‌درآمد را در مدیریت مالی با چالش مواجه کنند.
هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل هم‌زمان داده‌های تراکنش، از کیف پول‌های الکترونیکی گرفته تا بسترهای تجارت الکترونیک، راهکارهای مالی متناسب با نوسانات درآمدی ارائه دهد. وام‌های خرد، بیمه‌های کوچک‌مقیاس و حساب‌های پس‌انداز انعطاف‌پذیر از جمله این گزینه‌ها هستند. مثلاً کشاورزان می‌توانند بازپرداخت اقساط را با فصل برداشت هماهنگ و رانندگان، پرداخت‌ها را بر اساس درآمدشان تنظیم کنند. این انعطاف‌پذیری، ثبات اقتصادی را تقویت می‌کند.
۳. بانکداری همیشه بیدار: چت‌بات‌ها در خدمت مشتریان
ایجاد مراکز تماس و شعب فیزیکی برای مؤسسات مالی، به‌ویژه در مناطق دورافتاده یا کم‌جمعیت، هزینه‌بر و غیرکارآمد است. در مقابل، چت‌بات‌ها و دستیارهای صوتی مبتنی بر هوش مصنوعی، راهکاری مقرون‌به‌صرفه، مستمر و ۲۴ ساعته برای ارتباط با مشتریان ارائه می‌دهند.