Séminaire en ligne de l’UIT : GVG expose son point de vue sur l’utilisation des Big Data pour une fintech inclusive

La fintech a amélioré l’accès aux services financiers formels en Afrique. En Afrique subsaharienne, par exemple, le pourcentage de personnes titulaires d’un compte auprès d’une institution financière ou d’un fournisseur de services d’argent mobile était de 55,07 % en 2021, selon des données de la Banque mondiale. Cela représente certes une amélioration en comparaison aux années précédentes. Cependant, cela signifie qu’environ 45 % des habitants de la région n’ont toujours pas accès aux services financiers. Comment le potentiel de la fintech peut-il être mis à profit de sorte à permettre à davantage d’Africains de s’intégrer à l’économie formelle ? Le 7 mars, le séminaire en ligne de l’UIT sur l’utilisation des Big Data et de l’intelligence artificielle (IA) pour une fintech inclusive a fourni des réponses à cette question.

En effet, le séminaire de l’UIT a exploré les avantages des Big data et de l’IA comme moyens d’améliorer l’inclusion financière étayée par la fintech. Notre PDG, James Claude, a été invité à participer à l’événement, en raison de son expérience en tant que leader d’une société se spécialisant dans l’analyse des Big Data dans le but de soutenir les processus décisionnels des gouvernements.

À ses côtés se trouvaient quatre autres experts sur le sujet des Big Data et de l’IA pour une fintech inclusive : Arisha Salman, spécialiste du secteur financier au CGAP ; Isaac Gachugu, responsable technique des services financiers chez Safaricom ; Alexandra Rizzi, directrice de la recherche du Centre pour l’inclusion financière et Kwame Oppong, directeur de la fintech et de l’innovation à la Banque du Ghana.

La discussion, animée par Rory Macmillan, partenaire chez Macmillan & Keck, a généré des perspectives intéressantes concernant la capacité des Big Data et de l’IA à soutenir la création de produits financiers pertinents, ainsi qu’une mobilisation des recettes intérieures (MRI) efficace. Elle a également inclus des interventions importantes sur les défis relatifs à l’utilisation des Big Data et de l’IA dans ce contexte.

Les Big Data et l’IA pour des produits financiers plus inclusifs

Selon la Banque mondiale, l’inclusion financière implique de garantir l’accès, pour les citoyens, à des services financiers qui répondent à leurs besoins. Elle est donc un catalyseur clé de réduction de la pauvreté et stimulation de la prospérité. Dans le cadre de leur intervention respective, Arisha Salman, Isaac Gachugu et Alexandra Rizzi ont souligné le potentiel des Big Data et de l’IA lorsqu’il s’agit d’identifier et de combler les lacunes en matière de produits et services financiers, en vue de mieux servir les consommateurs.

Par exemple, Isaac Gachugu a expliqué que la mise à profit des données que produisent les opérations bancaires non traditionnelles, en partenariat avec la gouvernement ghanéen et la Banque commerciale, avaient permis à sa société de « transformer des vies », en offrant des micro-prêts, des découverts mobiles et du crédit pour les petites entreprises. Il a ajouté que Safaricom prévoyait de continuer à tirer parti de l’IA et des données.

Arisha Salman, pour sa part, a mis en avant le fait que les données générées par les individus à faible revenu, bien qu’on en manque actuellement, représentait une énorme opportunité de marché pour les FSF d’offrir à ces individus un meilleur accès aux services financiers. Elle a également concédé que l’utilisation de l’IA était encore limitée dans le cadre des services financiers inclusifs, et qu’une alternative comme Open Finance pourrait être envisagée.

Stimuler la MRI grâce aux Big Data

Un écosystème financier inclusif est également un écosystème qui facilite la mobilisation des recettes intérieures (MRI). Durant son intervention, James Claude a discuté de la façon dont les technologies basées sur les Big Data contribuent à l’inclusion financière en stimulant les efforts de mobilisation des recettes. Selon lui, renforcer la MRI implique de régulariser les systèmes numériques de paiement. En effet, ces systèmes sont pour l’essentiel non taxés, ce qui mène à un déclin des sources de recettes fiscales des gouvernements, même si l’industrie est en pleine croissance. James a expliqué que les principaux obstacles à une MRI efficace en Afrique étaient la taille de l’économie informelle et l’évasion fiscale.

Le but des technologies basées sur les Big Data est de rationaliser la perception fiscale et les systèmes de gestion, afin de faire augmenter les recettes fiscales locales et d’en améliorer la gestion. Par conséquent, de nombreux gouvernements africains ont adopté ces technologies au cours de la dernière décennie, pour résoudre les problèmes de perception et de gestion fiscales.

La croissance des transactions en argent mobile, qui a en elle-même un impact positif sur l’inclusion financière et la croissance économique, représente également pour les gouvernements une opportunité d’améliorer les revenus fiscaux. Dans ce contexte, les technologies basées sur les Big Data peuvent également faire une différence, en fournissant aux autorités pertinentes des indicateurs fiables sur l’écosystème de l’argent mobile. Ainsi, elles soutiennent la taxation des transactions effectuées par le biais de ces services, si une telle forme de taxation était envisagée.

Les Big Data et l’IA au service de l’inclusion financière : défis à relever

La discussion a montré que les Big Data et l’IA pouvaient renforcer l’inclusion financière en permettant aux FSF de fournir des services financiers inclusifs à toutes les populations, et aux gouvernements d’améliorer leurs recettes. Cependant, pour que cela se concrétise, les risques relatifs à l’utilisation de ces deux outils doivent être pris en compte et atténués.

Il est donc essentiel que les institutions renforcent leurs capacités en matière d’IA et de Big Data, a déclaré Kwame Oppong. Et tout comme l’IA et les Big Data peuvent promouvoir une réglementation efficace, comme Kwame l’a expliqué durant sa présentation, la réglementation peut elle aussi promouvoir l’utilisation optimale et conforme de ces outils.

Deux problématiques principales se sont dégagées de l’échange : les préjugés de l’intelligence artificielle et la confidentialité et la sécurité des données. Comme l’a signalé Alexandra Rizzi, les préjugés introduits dans les algorithmes d’IA qui décident qui est un criminel ou qui accède au crédit, par exemple, peuvent entraîner des répercussions négatives sur les individus. C’est particulièrement le cas des travailleurs saisonniers, a indiqué Alexandra, principalement en raison de la complexité des données qu’ils produisent. Par conséquent, il est important que l’évaluation des demandes de crédits provenant de migrants s’effectue sur la base de données et de modèles de cote de solvabilité nuancés. Dans ce cas, la réglementation peut favoriser l’atténuation des risques, en énonçant clairement les conditions et exigences relatives à l’utilisation de l’IA.

En ce qui concerne la confidentialité et la sécurité des données obtenues des consommateurs, la réglementation représente également un garde-fou. En effet, elle définit les normes qui régissent l’utilisation sécurisée et responsable des données et en prescrivant le type de données nécessaires aux fins spécifiées. Cela est particulièrement pertinent dans le cas d’Open Finance, un sujet abordé par Arisha Salman et qui a fait l’objet d’un échange au cours de la séance de questions-réponses. Dans ce cadre, Isaac Gachugu a déclaré que l’utilisation responsable et « délicate » des données consistait à ne partager que les informations directement pertinentes au produit considéré.

Pour reprendre les propos de Kwame Oppong, le marché est déjà en pleine évolution. L’IA est ici. Les Big Data sont ici depuis longtemps déjà. Il semblerait donc que la seule option est d’aller de l’avant, surtout si l’on considère les bienfaits déjà acquis en matière d’inclusion financière. Cependant, les applications de l’IA sont limitées, et certains défis, comme la protection des données et les préjugés de l’IA, doivent encore être relevés. Cela signifie qu’une prudence optimiste, des études supplémentaires et l’exploration d’alternatives, comme Open Finance, pourraient bien être à l’ordre du jour.

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