Des parcours intelligents de l’accès à l’autonomie

L’accès s’est accru. L’agence n’en a pas fait autant. Investir dans des systèmes intelligents peut combler cette lacune tout en générant des retours financiers et d’impact.

Nos causes

Depuis 2011, la part des adultes disposant d’un compte financier a augmenté de 28 points de pourcentage. Pourtant, une mesure fondamentale (la capacité d’un individu à mobiliser des fonds d’urgence dans les 30 jours) n’a guère évolué. Dans les pays à faible et moyen revenu, ce chiffre reste inchangé à 56%. En même temps, 1,3 milliard de personnes restent non bancarisées, principalement dans les zones rurales, dans les économies informelles et dans les déserts numériques.

C’est le paradoxe au cœur de Findex 2025Les rails sont en place, mais la résilience n’a pas suivi. L’écart entre l’accès et la sécurité financière réelle n’est plus seulement une question de politique : c’est un problème de produit, de prix et de prestation. Il s’agit de la consommation !

Pour les fournisseurs, la promotion de l’utilisation des services consiste à attirer les clients et à obtenir une rentabilité optimale. Pour les investisseurs, la promotion de l’utilisation des services est une stratégie de croissance. La prochaine vague de retours financiers et de développement portera sur les organisations qui intègrent l’intelligence (en temps réel, contextuelle et adaptative) dans leurs modèles opérationnels. Lorsque conçues de manière responsable, les systèmes d’IA peuvent personnaliser à grande échelle, ouvrir la porte aux emprunteurs ayant un faible historique de crédit, réduire les coûts de service et transformer les données comportementales en valeur prédictive.

Pour les fournisseurs, la promotion de l’utilisation consiste à attirer les clients et à optimiser les coûts. Pour les investisseurs, la promotion de l’utilisation est une stratégie de croissance. La prochaine vague de retours financiers et de développement portera sur les organisations qui intègrent l’intelligence (en temps réel, contextuelle et adaptative) dans leurs modèles opérationnels. Lorsque conçues de manière responsable, les systèmes d’IA peuvent personnaliser l’expérience à grande échelle, ouvrir la porte aux emprunteurs ayant un faible historique de crédit, réduire les coûts de service et transformer les données comportementales en valeur prédictive.

Où l'IA rencontre le comportement du monde réel

Findex 2025 Cela rend une chose problématique : l’accès ne garantit pas l’utilisation, et l’utilisation ne garantit pas la résilience. Les personnes épargnent, paient et empruntent de manières fragmentées, saisonnières, irrégulières et difficiles à interpréter à travers les outils traditionnels de gestion du risque.

Mais ces schémas ne sont pas du bruit. Ce sont des signaux. Ils reflètent la manière dont les personnes gèrent la liquidité dans le monde réel. Et c’est là que les systèmes intelligents peuvent commencer à se faire une place. Non pas en remplaçant le jugement humain, mais en révélant ce que les systèmes humains négligent.

Lorsque l’IA est formée à reconnaître les rythmes de la vie réelle (ventes quotidiennes du marché, revenus issus de prestations ponctuelles lors des week-ends, cycles de récolte), elle peut aller au-delà des menus de produits statiques. Au lieu de prêter des prêts à un usage unique, nous bénéficions de décaissements ponctuels. Au lieu de segmentation à l’échelle générale, nous bénéficions de seuils dynamiques et de suggestions personnalisées.

Voici cinq comportements tels que signalés par Findex 2025, Et ce qu'ils impliquent pour la conception de systèmes intelligents, si nous choisissons de relever ce défi :

Lorsque l'accès devient une question d'agence

Imaginez Amara, une commerçante rurale du Kenya utilisant une application de commerce électronique sur une plateforme. La plateforme sait qu’elle vend généralement des produits frais le jeudi. Avec ces données, un système peut prélever un prêt d’inventaire mardi et effectuer le remboursement le samedi. Pas de papier, pas de garantie, pas besoin de se rendre en agence. C’est comme ça que l’agence fonctionne : un système qui s’adapte à la personne, pas l’inverse.

Des plateformes comme Palenca Permettre aux travailleurs de partager leurs historiques de revenus vérifiés et inciter les prêteurs à structurer les échéances de remboursement en fonction des heures de revenus maximales, et non des mois de l'année civile. Ou envisager Bud’s Drive un moteur qui extrait les flux de transactions afin de révéler les “ liquidités inactives ” et inciter les épargnants à ouvrir des comptes à rendement plus élevé : un coup de pouce aux dépôts et à la fidélité en un seul geste.

Ce type d’alignement hyper-personnalisé (entre le rythme économique et la conception des services) n’est pas une exception. C’est le lien manquante entre l’infrastructure et la résilience économique.

Le dividende de l’efficacité

Servir des clients à faible revenu et géographiquement dispersés peut sembler d’un coût prohibitif. Les montants unitaires étaient faibles, l’acquisition de clients était manuelle et les coûts de service dépassaient souvent les revenus. L’IA change la donne.

En intégrant des fonctionnalités de sécurité dans le cœur des processus métier, les fournisseurs constatent que les économies d'échelle s'améliorent plus rapidement que prévu.

• Assurances de prêt : Banco Covalto réduire les délais de traitement des demandes de crédit 90 pour cent après avoir intégré l'IA générative dans son processus de travail.
• Gestion des fraudes : Les modèles en temps réel bloquent désormais les comptes suspects avant toute analyse humaine, réduisant ainsi les pertes et les heures d’enquête.
• Service client : Erica de la Banque d’Amérique et les Cora de NatWest ont cumulé un total de 3,2 milliards d'interactions annuellement, libérant du temps aux employés pour des discussions de niveau supérieur.
• Fondation Génesis Au Guatemala et Annapurna Finance en Inde Ils développent des chatbots de service client intelligents afin d’agrandir leurs équipes de support client et d’ajouter des outils d’éducation financière et commerciale.

Lorsque le coût de la prestation baisse d’une ordonnance de grandeur, l’économie de l’inclusion prend un tout autre aspect. Ce qui semblait autrefois trop coûteux à mettre en œuvre devient soudainement viable, voire attractif. C’est l’effet de levier opérationnel.

Les données alternatives sont la nouvelle garantie

La souscription traditionnelle repose sur des documents que les personnes n’ayant pas accès aux services bancaires n’ont pas. L’IA s’appuie sur les fragments qu’ils possèdent. fait Laissez derrière vous : les recharges prépayées, les frais d’électricité, les images satellite, les graphiques sociaux.

• Kueski au Mexique Les mines analysent les traces numériques de l’e-commerce et les habitudes des réseaux sociaux pour accorder des prêts à court terme en quelques minutes.
• Stori Il délivre des cartes de crédit aux personnes ayant un historique de crédit faible en prédisant le comportement de remboursement à partir des données des capteurs téléphoniques.
• Au Brésil, Nubank (aujourd’hui la banque la plus précieuse de la région) a réécrit ses modèles de risque pour traiter les données comportementales comme des garanties de première classe.

Ce changement est stratégique. Lorsque les données sont abondantes mais chaotiques, L'identité probabiliste excelle sur l'identité documentaireet élargit le marché atteignable à des centaines de millions de personnes.

Pour les fournisseurs, cela ouvre la voie à des prêts où les fichiers de crédit formels ne existent pas. Pour les investisseurs, cela crée des avantages compétitifs grâce à des données exclusives et des marges d’assurance de qualité. Et pour les clients, cela ouvre des portes que les systèmes de scoring traditionnels ont gardées fermées pendant des décennies.

Des barrières qui gardent l’ambition honnête

Les mêmes systèmes d’intelligence artificielle qui permettent l’échelle et la précision peuvent aussi accentuer l’exclusion, si l’on ne les utilise pas avec soin. Findex 2025 Cela peut constituer un tournant, mais il peut aussi servir de rappel : là où les écarts se sont réduits, ce n’est pas de manière uniforme ; là où les données se sont multipliées, cela n’a pas toujours conduit à de meilleures décisions.

Les fraudes informatiques, les biais algorithmiques et l’entraînement de modèles gourmands en énergie ne sont plus des problèmes isolés. Ce sont des risques réels qui peuvent saper la confiance (et le business case) avant que les bénéfices ne se matérialisent.

Une IA responsable n’est pas un slogan. C’est une discipline opérationnelle. Et à ce stade, elle ne doit pas faire l’objet de négociations. Cela signifie :

• Fonctions d'audit visant à détecter les biaisSurtout celles qui servent de prétexte à la discrimination fondée sur le genre, la géographie ou le revenu. L’écart global entre les hommes et les femmes en matière d’accès aux comptes bancaires est désormais de seulement quatre points. Nous ne devrions pas le réouvrir dans le code.
• Implémenter l’explicabilité dès le départ. La génération augmentée par le rétablissement et les modèles interprétables permettent aux fournisseurs (et aux régulateurs) de comprendre pourquoi un modèle a fait ce qu’il a fait. Les scores de crédit opaques ne perdent pas seulement la confiance des consommateurs ; ils incitent à la vigilance et, à terme, à une réglementation.
• Conception en fonction de l’adaptation au climat. Au fur et à mesure que les capacités de calcul de l’IA augmentent, leur empreinte énergétique augmente également. L’inclusion financière qui repose sur des infrastructures à forte consommation de carbone compromet l’argument de la résilience.

L'ambition est bienvenue. Mais Sans des barrières claires, l’inclusion à grande échelle peut se transformer en exclusion à grande vitesse. Ce n’est pas un risque que des institutions sérieuses peuvent se permettre de prendre.

Que cela signifie pour les investisseurs

Pour les investisseurs qui soutiennent les fournisseurs de services financiers (ou les développent), le cas de l’IA est désormais structurel.

Les données de Findex révèlent un marché comportemental gigantesque qui est actuellement sous-développé non pas parce que les services ne sont pas suffisamment performants ou que les produits sont trop coûteux, mais parce que les systèmes traditionnels ne sont pas capables de décoder le signal. L’IA change cela. Si elle est bien mise en œuvre, elle intègre la marge, la résilience et la mission dans la même architecture. Voici comment:

• Économie de volumeUne fois que l’on automatise l’intégration, le scoring et le support, le coût marginal par client tombe à quelques cents. Cela laisse place à des $2 portefeuilles et à $20 prêts, sans nuire à la marge opérationnelle.
• Les roulements de donnéesChaque nouvelle interaction (créance, paiement, rapport sur les récoltes) contribue à améliorer la précision des prévisions futures. Plus le système apprend, plus il devient précieux : sur le plan opérationnel et commercial.
• Alignement réglementaireLes systèmes de paiement en temps réel, les mandats e-KYC et les régimes de droits sur les données deviennent des standards dans les marchés émergents. Les entreprises qui intègrent ces fonctionnalités dans leurs systèmes bénéficieront d’un avantage en matière de rapidité, de confiance et de licences.
• Capital mixteLes bailleurs de fonds peuvent financer des expérimentations précoces et des formations de démonstration. Les investisseurs en capital d’entreprise peuvent ensuite adapter ces modèles à des systèmes rentables, avec moins de friction et des coûts d’acquisition de clients (CAC) plus faibles. Le système de financement existe déjà sur le terrain.

Vous n’avez pas besoin de choisir entre l’objectif et les performances. Il s’agit d’une infrastructure adaptée au monde réel, dotée d’un effet d’entraînement opérationnel et d’une croissance du portefeuille intégrés.

Le chemin de la référence à la directive

Findex 2025 confirme ce que beaucoup d’entre nous soupçonnent depuis des années : l’infrastructure numérique est en grande partie en place. Les câbles sont installés. Les téléphones sont disponibles. Les comptes sont ouverts. Mais l’utilisation réelle (celle qui renforce la résilience financière, et non seulement le nombre de transactions) reste faible.

La distance entre un taux d’adoption de 86% appareils et un taux de résilience de 56% n’est pas un écart. C’est un delta investible. Un delta qui ne sera pas comblé par des flux d’intégration ou des campagnes de sensibilisation, mais par des systèmes capables de comprendre, anticiper et réagir à un comportement économique réel.

C’est là que l’IA intervient, non pas comme une solution miracle, mais comme une couche intelligente qui rend l’inclusion adaptative, contextuelle et rentable. Lorsqu’elle est intégrée de manière responsable, elle ne suffit pas à accroître l’accès ; elle transforme l’accès en pouvoir.

Pour les fournisseurs, c’est un défi de conception. Pour les investisseurs, c’est une opportunité de croissance. Pour les deux, c’est une chance de transformer un événement numérique en un mandat significatif.

Les rails sont déjà posés. Il est temps d’y faire circuler quelque chose de meilleur.