Case Study
Service Delivery
Procurement
Data & Technology
Finance & Investment
Ghana
Maize

Trazabilidad integrada de extremo a extremo y calificación crediticia con inteligencia artificial para desbloquear el acceso a la financiación

20 Jun 2023 5 minutes read
by
Steven de Jonge,
Wangari Nduta

¿Qué es la Innovación?

Trazabilidad de extremo a extremo y calificación crediticia con IA: los agentes de campo, equipados con escáneres de huellas dactilares, teléfonos inteligentes con una aplicación desarrollada internamente preinstalada y más, crean un perfil completo, verificable y rastreable de los agricultores y sus productos. Los datos se almacenan en la aplicación, lo que permite la digitalización, la agregación y la manipulación. Junto con un algoritmo patentado de calificación crediticia con IA, los datos se aprovechan para predecir los préstamos incobrables (NPL) con una precisión muy alta. Con la escala y a lo largo del tiempo, los predictores de los NPL se pueden comprender mejor.

Principales desafíos abordados

Muchos agricultores del norte de Ghana están atrapados en un círculo vicioso de bajos ingresos y acceso limitado a los servicios. El acceso a préstamos para insumos y primas de calidad son formas de permitir a los agricultores producir y ganar más, y reinvertir en sus explotaciones. Sin embargo, los altos riesgos y costos (percibidos) impiden que los proveedores de insumos y servicios financieros atiendan a los pequeños agricultores. Al mismo tiempo, la falta de productos de alta calidad trazables impide que las primas lleguen a los agricultores. Los datos pertinentes, verificables y trazables que puedan predecir con precisión el rendimiento (o no) y rastrear el producto hasta el agricultor pueden atraer a proveedores de servicios, bancos, fondos de pensiones y compradores de primas.

Cómo funciona

Integrated how it works

Consejos para la replicación

Mejores prácticas

  • Datos relevantes: Es necesario recopilar una gran cantidad de datos relevantes para cumplir con diferentes casos de uso, incluidos datos personales, asistencia a capacitaciones, prácticas aplicadas y tasas de recuperación.
  • Entrada de datos: Los agentes deben estar capacitados y equipados adecuadamente para permitir la captura de datos en línea y fuera de línea de todos los puntos de datos necesarios.
  • Gestión de datos: La infraestructura de datos y el software deben diseñarse teniendo en cuenta el fin, cumplir con las normas de seguridad y privacidad y ser lo suficientemente flexibles para futuras actualizaciones continuas.

Condiciones habilitantes

  • Escala: La precisión y, por lo tanto, el valor agregado del modelo aumentan con una escala mayor, por lo que (el potencial de) escala es crucial para el éxito.
  • Mercado premium: Para monetizar productos trazables, debe haber demanda
  • Habilidades disponibles: acceso a desarrolladores y agentes expertos en tecnología que poseen habilidades relevantes

Caso de negocio

Resultados para Degas Ltd.

Riesgo crediticio reducido

Con los datos que Degas recopila, hacen una predicción precisa de la capacidad del agricultor para devolver el crédito proporcionado por Degas. Solo los agricultores con buenas calificaciones crediticias (95-99%) son elegibles para (más) insumos la próxima temporada, lo que reduce el riesgo crediticio para Degas .

Acceso a mercados premium

El modelo de Degas permite una trazabilidad completa por bolsa . Esto no es habitual en el sector, aunque existe una demanda creciente por parte de compradores dispuestos a pagar un precio superior. Por lo tanto , Degas puede aprovechar estos mercados premium .

Recopilación eficaz de datos

El personal de extensión de Degas está bien equipado y capacitado, lo que da como resultado un modelo de alta calidad pero de alto costo. Recopilan datos confiables a nivel de finca de manera integral y continua . Degas podría monetizar los datos, ya que muchas organizaciones buscan aprender qué funciona en las cadenas de valor de los pequeños productores.

Caso de impacto

Resultados para los pequeños agricultores

Acceso a financiación

Al recopilar y analizar datos cualitativos y cuantitativos a nivel de explotación, se reduce el riesgo (percibido) de proporcionar servicios financieros a los pequeños agricultores. Esto permite a los agricultores acceder a servicios financieros esenciales como préstamos, pero también seguros y pensiones.

Primas de trazabilidad

Mediante el uso de etiquetas QR, se puede rastrear cada bolsa hasta el agricultor individual . Cada vez más, los compradores están dispuestos a pagar un precio adicional por este nivel de trazabilidad. Este precio adicional puede llegar a los agricultores.

Aumento de la productividad

Al recopilar y analizar datos extensos a nivel de explotación, los proveedores de servicios pueden adaptar su prestación de servicios en función de las necesidades y el perfil de cada agricultor. Esto permite una prestación de servicios optimizada, personalizada y rentable , que a su vez beneficia a los agricultores mediante una mayor productividad.

Conozca más sobre el modelo de Degas en este vídeo


Fuentes de datos y exención de responsabilidad

La información se basa en el análisis del modelo de prestación de servicios (SDM) de IDH para el programa Granos para el crecimiento, que incluye datos de Degas. Además, se han realizado entrevistas a empresas desde el inicio de la asistencia técnica (2022) durante las cuales se prueba y amplía la innovación. Se necesita un período de tiempo más largo y datos adicionales para verificar y cuantificar los impactos. Farmfit realizará una evaluación final del SDM de la empresa y de los medios de vida de los agricultores basándose en una recopilación repetida de datos a nivel de empresa y de finca.