Traçabilité intégrée de bout en bout et notation de crédit par IA pour débloquer l'accès au financement

• Données pertinentes : De nombreuses données pertinentes doivent être collectées pour répondre à différents cas d'utilisation, notamment les données personnelles, la participation aux formations, les pratiques appliquées et les taux de récupération.
• Saisie de données : les agents doivent être correctement formés et équipés pour permettre la saisie de données en ligne/hors ligne de tous les points de données requis
• Gestion des données : L'infrastructure de données et le logiciel doivent être conçus en fonction de la finalité, conformes aux réglementations de sécurité et de confidentialité, et suffisamment flexibles pour des mises à jour futures continues.

• Échelle : La précision et donc la valeur ajoutée du modèle augmentent avec l'échelle, donc le (potentiel d') échelle est crucial pour le succès
• Marché premium : pour monétiser les produits traçables, il faut qu'il y ait une demande
• Compétences disponibles : Accès à des développeurs et à des agents férus de technologie possédant des compétences pertinentes

Grâce aux données collectées par Degas, ils prédisent avec précision la capacité de l'agriculteur à rembourser le crédit accordé par Degas. Seuls les agriculteurs affichant un bon score de crédit (95-99 %) sont éligibles à des intrants supplémentaires la saison prochaine, réduisant ainsi le risque de crédit pour Degas .

Le modèle de Degas permet une traçabilité complète par sac . Ce procédé est peu courant dans le secteur, malgré une demande croissante de la part d'acheteurs prêts à payer plus cher. Degas est ainsi en mesure d'exploiter ces marchés haut de gamme .

Le personnel de vulgarisation de Degas est bien équipé et formé, ce qui lui confère un modèle de haute qualité, mais coûteux. Il collecte des données fiables au niveau des exploitations agricoles, de manière intégrale et continue . Degas pourrait être en mesure de monétiser ces données, car de nombreuses organisations cherchent à comprendre les pratiques efficaces dans les chaînes de valeur des petits exploitants.

La collecte et l'analyse de données qualitatives et quantitatives au niveau des exploitations agricoles réduisent le risque (perçu) lié à la fourniture de services financiers aux petits exploitants. Cela permet aux agriculteurs d'accéder à des services financiers essentiels comme les prêts, mais aussi les assurances et les retraites.

Grâce aux étiquettes QR, chaque sac peut être retracé jusqu'à l'agriculteur . De plus en plus d'acheteurs sont prêts à payer un supplément pour ce niveau de traçabilité. Ce supplément peut se répercuter sur les agriculteurs.

En collectant et en analysant les données complètes au niveau des exploitations, les prestataires de services peuvent adapter leurs prestations aux besoins et au profil de chaque agriculteur. Cela permet d' optimiser, de personnaliser et de rentabiliser les prestations , ce qui profite aux agriculteurs grâce à une productivité accrue.