Próxima ola: ¿Qué pasaría si los agentes POS se convirtieran en la próxima fuerza laboral de IA de Nigeria?

El mes pasado, Uber, valorado en más de 174 mil millones de dólares, puso a prueba un nuevo programa que permite a sus conductores Gane dinero extra etiquetando datos para inteligencia artificialLos conductores pueden ganar $1 por tarea, como cargar un menú o hablar en su idioma local.

Me hizo pensar en los agentes financieros de Nigeria y si las fintechs y los bancos están perdiendo dinero al no encontrar formas creativas de monetizarlos más allá de las comisiones y tarifas por transacción. ¿Puede la vasta población de agentes de Nigeria generar ingresos para las fintechs y para sí mismos participando en el mercado global de etiquetado de datos?

Las recientes normas del Banco Central de Nigeria (CBN), como la prohibición de la venta ambulante de terminales POS, la exigencia de ubicaciones fijas, los límites de transacciones y el geoetiquetado/geocercado de los agentes, dificultan que estos consigan volumen. Un experto del sector describió las ganancias de los agentes como "disminuyentes día tras día" y argumentó que cualquier innovación que genere ingresos adicionales será algo que los agentes "aprovecharán".

Si una fintech puede ayudar a los agentes a obtener mayores ingresos en tareas cotidianas como el etiquetado de datos, reduce sus costos operativos efectivos y aumenta sus ingresos por mantenimiento. El mercado global de recopilación y etiquetado de datos se valoró en 3.77 millones de dólares en 2024.

Desde la perspectiva de una fintech, el incentivo comercial no son solo nuevos ingresos. Un gerente de agentes con el que hablé recalcó que la verdadera ventaja es la fidelización. Supongamos que una nueva línea de trabajo puede generar ingresos adicionales para los agentes, además de sus comisiones habituales, sin comprometer los datos ni el cumplimiento normativo. En ese caso, les da a los agentes una razón para mantenerse fieles a esa fintech en particular en lugar de tener que lidiar con múltiples proveedores.

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Si ha estado en Nigeria, probablemente haya visto a los millones de agentes que actúan como los bancos de facto del país con sus terminales de punto de venta (TPV). Estos agentes, que gestionan las transacciones en efectivo para la vasta población nigeriana, operan como personal contratado por fintechs y bancos. Moniepoint, por ejemplo, proporciona terminales TPV a los agentes de forma gratuita o con descuentos, pero exige un umbral mínimo de transacción para mantenerlos activos.

La configuración actual beneficia tanto a las instituciones financieras como a los agentes, pero el modelo de monetización para estos últimos se basa estrictamente en comisiones y tarifas por transacción, que suelen ser mínimas. Los agentes suelen ganar alrededor del 2 % por transacción (₦200 por un retiro de ₦10 000). Estos márgenes tan estrechos obligan a los agentes a procesar un gran volumen de transacciones para mantener la rentabilidad.

En principio, los agentes son como los conductores de Uber y suelen tener periodos de inactividad durante el día cuando no hay clientes realizando transacciones. Las fintech podrían implementar un "centro de tareas" como Uber en sus apps o dispositivos POS, lo que les permite realizar tareas digitales a cambio de un pago cuando el negocio está lento.

Estas tareas podrían incluir etiquetar imágenes o vídeos para IA, traducir texto, completar encuestas, verificar información o cualquier cosa que se pueda hacer en un teléfono inteligente.

Fundamentalmente, no todos los agentes son igualmente adecuados para esto. Los agentes de cobro y retiro de efectivo (cuya función principal es gestionar retiros y depósitos) tienen más probabilidades de estar interesados ​​que los comerciantes tradicionales.

No es nuevo que las fintechs utilicen sus redes de agentes para tareas adicionales. Cuando informé sobre las regulaciones KYC de Nigeria, que exigían a las fintechs verificar físicamente las direcciones de los clientes y los agentes, señalé que Las fintech con extensas redes de agentes podrían utilizar a sus administradores de agentes para verificar las direcciones de los clientes minoristas.

Ya en 2018, CrowdForce, conocido como MobileForms, movilizó agentes para realizar KYC para comerciantes informales en el marco del programa de microcrédito TraderMoni del gobierno.

Las mismas fuentes del sector que ven el potencial tampoco creen que las fintech se apresuren a incorporar el etiquetado de datos con IA. Señalan que existen formas más sencillas y cercanas de aumentar los ingresos no transaccionales, especialmente con productos que los reguladores ya conocen.

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Los microseguros, los microahorros y las micropensiones, por ejemplo, están desatendidos en Nigeria y pueden venderse de forma natural a través de redes de agentes. Colaborar con las aseguradoras para vender microseguros a través de agentes, o asociarse en productos de pensiones y ahorro, es una solución regulatoria más adecuada.

En otras palabras, si usted es un ejecutivo de tecnología financiera que está eligiendo su próxima fuente de ingresos adyacente, vender microseguros a los clientes de sus agentes puede parecer una tarea mucho más fácil que convertir a sus agentes en una fuerza de trabajo de inteligencia artificial a pedido.

Actualmente, ninguna regulación aborda directamente el etiquetado de datos, pero la implementación de este modelo de monetización requerirá la aprobación explícita del Banco Central de Nigeria (CBN). La banca de agentes en Nigeria opera bajo estrictas normas del CBN que definen claramente las actividades que los agentes pueden realizar en nombre de las instituciones financieras.

Esto significa que si una fintech quiere que sus agentes asuman tareas no tradicionales, como el etiquetado de datos o el cumplimiento del comercio electrónico, probablemente necesitará consultar a los reguladores u obtener una aprobación formal.

Cualquier empresa de tecnología financiera que siga este camino deberá convencer al CBN de que estas nuevas actividades no violan las normas bancarias ni socavan el cumplimiento.

Si una fintech se asocia con una empresa externa de inteligencia artificial o datos en lugar de desarrollarla internamente, la implementación debe estar diseñada para evitar exponer datos confidenciales del agente.

Las limitaciones de los dispositivos TPV también implican que no todos pueden satisfacer las necesidades de un etiquetador de datos. La mayoría de los agentes utilizan terminales TPV Android básicos con capacidad de procesamiento limitada.

Las fintechs tendrían que construir módulos de tareas extremadamente livianos o, más realistamente, alentar a los agentes a usar sus teléfonos inteligentes personales, con la autenticación adecuada para verificar que las tareas sean completadas por agentes legítimos.

Las tareas digitales también consumen muchos más datos que las transacciones financieras rutinarias. Una solución alternativa es diseñar tareas que funcionen sin conexión y se sincronicen más tarde, o priorizar tareas ligeras como la clasificación de texto.

El control de calidad es otro obstáculo importante, ya que si los agentes realizan trabajos para clientes externos, una empresa de inteligencia artificial o una plataforma de comercio electrónico, la fintech debe garantizar la precisión del trabajo. Las fintech necesitarían sistemas de control de calidad, que incluyan capacitación para los agentes, verificaciones aleatorias o evaluaciones de desempeño que suspendan sistemáticamente a los trabajadores de baja calidad.

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Muktar Oladunmade

Reportero asociado, TechCabal.

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