La semaine dernière, plus de 100 ingénieurs en IA et scientifiques des données ont été diplômés du programme Sustainable Access to Finance to Enable Entrepreneurship (SAFEE), un partenariat entre Kifiya Financial Technology et la Mastercard Foundation. Cela soutiendra directement la transition de l'Éthiopie vers des prêts numériques non garantis, des services bancaires axés sur les données et l'inclusion financière à l'échelle.
Le programme SAFEE a été annoncé en 2024 comme un programme de mise à l'échelle conçu pour aider les micro, petites et moyennes entreprises à accéder aux produits financiers numériques. Le programme vise à débloquer les ressources des banques, à innover de nouveaux modèles et produits financiers, et à assurer la transition du secteur financier pour permettre à un plus grand nombre de MPME d'accéder à des produits de crédit financier sans garantie.
SAFEE s'est appuyé sur le succès de Michu, une plateforme de prêt numérique basée sur le score de crédit pour les micro, petites et moyennes entreprises, et sur un projet pilote à grande échelle de la Cooperative Bank of Oromia, Kifiya, et de la Mastercard Foundation, qui a permis à plus de 148 000 MPME d'accéder à des crédits de fonds de roulement non garantis en seulement 14 mois.
SAFEE a établi des partenariats avec six banques : Amhara, Bunna, Cooperative Bank of Oromia, Enat, Wegagen et Zemzem (toutes présentes aujourd'hui). Ensemble, elles ont déboursé plus de 8,2 milliards de birr en prêts non garantis à 263 312 femmes MPME. À ce jour, toutes les plateformes, y compris le projet pilote à grande échelle de Michu, ont collectivement déboursé plus de 22 milliards de birr en prêts non garantis à 600 000 MPME dans toutes les régions d'Éthiopie.
L'élargissement de l'accès au financement nécessite plus que des capitaux ; il exige un écosystème composé de personnes, de technologies et de partenariats adéquats. Grâce au programme SAFEE, nous veillons à ce que les institutions financières éthiopiennes disposent de l'expertise nécessaire pour développer les prêts sans garantie et atteindre les millions d'entrepreneurs et de petits exploitants agricoles qui sont exclus du système financier formel.
Mefthe Tadesse, directrice nationale pour l'Éthiopie à la Mastercard Foundation, prononce le discours d'ouverture
L'accès au financement est un défi majeur pour les 20 millions de MPME et de petits exploitants agricoles d'Éthiopie. Moins de 30 % des MPME ont accès au crédit formel et la plupart des institutions financières s'appuient sur des prêts garantis, ce qui prive d'innombrables entrepreneurs et communautés mal desservies d'opportunités économiques.
À l'instar de Michu, le programme SAFEE soutient les changements systémiques dans le secteur financier éthiopien par le biais de trois changements fondamentaux :
- Passer de prêts basés sur des garanties à des prêts non garantis en utilisant des modèles d'évaluation du crédit pilotés par l'IA pour évaluer le risque et élargir les critères de prêt.
- Passer des emprunteurs peu nombreux mais à grande échelle à de nombreux prêts aux MPME à l'échelle, permettant aux banques et aux fintechs de prêter à des milliers de MPME grâce à des modèles de prêt axés sur les données de manière efficace.
- Renforcer les capacités du secteur financier en veillant à ce que les banques, les fintechs et les institutions financières éthiopiennes disposent des bons talents en matière d'IA et de science des données.
Alors que l'Éthiopie s'oriente vers un système financier davantage axé sur les données, les jeunes ingénieurs dotés d'une expertise en science des données, en IA et en apprentissage automatique sont essentiels à sa réussite. Les diplômés d'aujourd'hui alimenteront la capacité du secteur financier à se transformer. La formation dispensée par 10 academy (initiative communautaire à but non lucratif qui a développé des programmes de formation évolutifs, financièrement durables et pratiques) a fourni une formation pratique en apprentissage automatique, en analyse prédictive et en modélisation financière.
Emprunter de l'argent me semblait être un gros risque. Mais lorsque la banque m'a contacté, je lui ai tout expliqué clairement : le fonctionnement du processus, les conditions de remboursement et la manière dont je pourrais utiliser le prêt pour développer mon entreprise. Cela m'a donné le courage de demander un prêt. Ce prêt va bien au-delà de l'argent ; il s'agit d'une question d'autonomisation. Je veux que d'autres femmes voient ce qui est possible et croient en leur potentiel.
Une opportunité rare pour les banques, les fintechs et les recruteurs
Les banques accélèrent les prêts numériques et les efforts d'inclusion financière en remplaçant les gros emprunteurs basés sur des garanties par des prêts sans garantie aux MPME et aux petits exploitants agricoles. Cela signifie que la demande de talents en IA et en science des données dans ce secteur ne fera que continuer à croître. Les diplômés d'aujourd'hui des cohortes trois et quatre et les 74 anciens des deux cohortes précédentes comblent ce manque.
"L'IA et la science des données ne sont plus des idées futuristes ; ce sont des outils essentiels pour les institutions financières afin d'élargir l'accès au financement", a déclaré Munir Duri, PDG de Kifiya. "Grâce à SAFEE, nous veillons à ce que les talents en matière d'IA soient créés et placés là où ils sont le plus nécessaires : à l'intérieur des banques éthiopiennes, où ils peuvent aider à conduire des solutions évolutives et axées sur les données qui ouvrent des opportunités économiques pour les entrepreneurs et les communautés mal desservies. Cela va bien au-delà de la formation pour soutenir le changement qui s'opère dans le secteur financier."
Lors de l'événement, en plus de la remise des diplômes, il y avait une table ronde des recruteurs, facilitant une conversation avec des cadres bancaires, des dirigeants de fintech et des décideurs politiques sur les talents de l'IA, les exigences d'embauche et l'avenir de la finance numérique en Éthiopie. En outre, il y avait un salon des carrières où les experts de l'IA et les gestionnaires de recrutement ont réseauté en temps réel, en mettant l'accent sur l'appariement des récents diplômés avec des postes qui capitalisent sur leurs connaissances de l'apprentissage automatique, de la détection de la fraude et de la modélisation du risque de crédit.
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