M-Pesa: So wurde Kenia zum internationalen Vorreiter beim Mobile Payment

Mobile Payment ist in vielen Ländern zwar möglich, aber der Durchbruch ist bei weitem noch nicht da. Vielmehr handelt es sich um Randerscheinungen. Kredit- und Debitkarten beherrschen nach wie vor das bargeldlose Zahlen.

Dass es aber auch anders geht beweist die Lösung M-Pesa in Kenia. M-Pesa des Telekomanbieters Safaricom ist das erfolgreichste Mobile-Payment System der Welt. Rund 43% (!) des kenianischen BIP flossen 2013 durch die App. Diese Zahl dürfte sich in der Zwischenzeit noch erhöht haben.

Der Artikel rund um M-Pesa des Management Circle erklärt wie es dazu kam, wie und warum es funktioniert sowie die weiteren Pläne von Safaricom.

Management Circle: M-Pesa: So wurde Kenia zum internationalen Vorreiter beim Mobile Payment – Management Circle Blog (ca. 10 Minuten Lesezeit)

 

Kurzzusammenfassung:

  • Kenia ist sehr ländlich und die Bevölkerung (auch über Familien hinweg) lebt sehr verteilt
  • Bankfilialen gibt es praktisch keine, nur 13% der Haushalte sind ans öffentliche Stromnetz angeschlossen
  • Grosse Teile der Bevölkerung besitzen ein Mobiltelefon (nicht mal zwingend Smartphones)
  • Im 2002 fand Safaricom & das britische Department for International Development heraus, dass die Bewohner „Airtime“ welches eine Art Handy-Prepaid ist, oft genutzt wurde um Geld an Verwandte und Bekannte zu senden. Diesem Benutzerverhalten hat man Rechnung getragen und ein entsprechendes Produkt „M-Pesa“ lanciert.
  • M-Pesa bedeutet auf Swahili „Bargeld“
  • Das Geld, das über M-Pesa fliesst liegt nicht bei Safaricom, sondern bei Geschäftsbanken welche reguliert sind
  • Überall im Land kann man an Kiosks Guthaben aufladen und mit M-Pesa bezahlen
  • Man geht davon aus, dass dank M-Pesa die Armenrate in Kenya wesentlich verringert werden konnte (Studie des MIT)
  • 19 Millionen Personen nutzen den Dienst in Kenya. Im Jahr 2013 wurden 237 Millionen Transaktionen abgewickelt. Weltweit nutzen 30 Millionen Nutzer M-Pesa.
  • Safaricom hat M-Pesa in andere Entwicklungsländer expandiert (Tansania, Bangladesch, Pakistan, Afghanistan). Ein Pilotversuch in Rumänien läuft ebenfalls.

Ergebnisse aus der Umfrage

Mitte Juni wurde auf diesem Blog eine Umfrage zu den Themen und deren Relevanz durchgeführt. Ich möchte hier kurz ein paar Erkenntnisse ausführen:

  • Die aktuellen Themenkategorien und deren Gewichtung stimmen mehrheitlich mit den Interessen der Leser überein. Einzige Ausnahme bildet die Kategorie „Lösungen aus der Finanzindustrie“ welche heute noch untervertreten ist. Ich werde deshalb zukünftig vermehrt Beispiele von innovativen und spannenden Lösungen/Produkten/Startups aus der Finanzindustrie hier präsentieren.
  • Nur für ca. die Hälfte der Leser bringt der Blog einen Mehrwert im geschäftlichen Alltag. Diese tiefe Zahl ist teilweise erklärbar, da viele Themen sehr stark auch auf die Zukunft ausgerichtet sind und heute noch keinen direkten Impact haben. Ziel müsste es aber schon sein, dass dieser Wert mittelfristig höher ist.
  • Rund 40% der Leser konsumieren den Blog über den Newsletter. Ebenfalls ca. 40 % über den RSS Feed in Outlook. Spannend hierbei ist, dass dies nicht der Realität entspricht. Meine Statistiken zeigen, dass der RSS Feed durch eine wesentlich höhere Zahl von Personen genutzt wird. Interpretieren kann man die Umfrageergebnisse aber insofern, dass die Email-Leser im Schnit ein höheres Engagement an den Tag legten beim Ausfüllen der Umfrage.
  • Sehr positiv ist, dass etwas mehr als 90% der Teilnehmer den Blog weiterempfehlen würden.
  • Erwähnt wurde, dass bei längeren Texten welche ich verlinke eine kurze Zusammenfassung nützlich wäre. Ich werde dies situativ wo sinnvoll zukünftig machen.

Wenn ihr Wünsche, Anmerkungen oder Vorschläge zum Blog habt. Dann meldet euch doch bei mir, oder hinterlasst einen Kommentar.

Neue Fintech-Regeln in der Schweiz

Es war bereits länger absehbar – nun ist es definitiv. Die Schweiz respektive der Bundesrat hat neue Regeln rund um Fintechs erlassen. Diese treten durch eine Änderung der Bankenverordnung per 1. August 2017 in Kraft. Wichtig ist aber, dass diese Regeländerungen nicht nur für Fintechs gelten sondern genauso für etablierte Finanzdienstleister.

Folgende Änderungen sind Bestandteil:

  • Die Frist zur Entgegennahme von Geldern welche zu reinen Abwicklungszwecken entgegen genommen werden, wurde von 7 auf 60 Tage erweitert.
  • Bis zu einem Volumen von 1 Million CHF an Publikumseinlagen gilt dies nicht mehr als gewerbsmässig und es braucht keine Bewilligung mehr der Finma. Die Unternehmen sind aber verpflichtet ihre Kunden darauf hinzuweisen, dass die Einlagen nicht mehr der Einlagensicherung unterstehen.
  • Geplant wird eine neue „Bankenkategorie“ welche bei Publikumseinlagen bis 100 Millionen CHF ein erleichterte Bewilligungs- und Betriebsvoraussetzungen mit sich bringt. Dies tritt aber noch nicht per 1.8. in Kraft, sondern muss im Herbst noch im Nationalrat debattiert werden.

Ich denke diese neuen Regeln (insbesondere die neuen Bankenkategorie) dürften in der Schweiz dem Fintech Bereich einen Schub geben. Bisher standen Fintechs ziemlich schnell vor riesigen Hürden im regulatorischen Bereich. Dies dürfte sich entschärfen und die Fintechs können sich auf ihr eigentliches Vorhaben – die Innovation fokussieren. Spannend dürfte auch sein wie sich etablierte Finanzinstitute die neuen Regeln zu nutzen machen.

Quelle: Medienmitteilung des Bundesrates

Stimmenanalyse verrät das psychologische Profil

Im Beitrag „The End of Privacy – Dr. Michael Kosinski“ habe ich von einer Studie berichtet, welche aufgezeigt hat dass mit wenigen Datenpunkten (70 Facebook Likes) von einer Person ein psychologisches Profil erstellt werden kann. Die Firma „Precire“ aus Deutschland geht hier noch einen Schritt weiter. Die Software von Precire „nutzt Sprache und Text um ein valides Bild von Mitarbeitern, Kunden, Bewerbern und weiteren Gesprächspartnern zu zeichen“ und weiter „die in gesprochener und geschriebener Sprache mit künstlicher Intelligenz Muster identifiziert und daraus linguistische, psychologische und kommunikationsbezogene Merkmale ableitet“.

Die Einsatzzwecke so einer Software ist natürlich beinahe unbegrenzt und kann überall dort wo Kommunikation – schriftlich wie mündlich – stattfinden eingesetzt werden. Bereits gibt es erste Unternehmungen welche potentielle Kandidaten für Stellen ein Gespräch mit einem Computer vorgängig durchführen lassen. Dieser Artikel im Bund gibt Hintergrundinfos. Wenn man dies aber zu Ende denkt, so ergeben sich auch unheimlich Szenarien wie dieser Artikel des Beobachter aufzeigt.

Ich denke unsere Gesellschaft wird mittelfristig nicht drum herum kommen, dass Regeln rund um solche Analysewerkzeuge (sei es Facebook Likes, Stimmanalyse, whatever) aufgestellt werden müssen. Eine anderes Szenario ist, dass sich irgendwann herausstellt, dass diese Analysewerkzeuge – welche rein auf statistischen Grundlagen basieren – nicht korrekt funktionieren und Stereotypen Vorschub leisten. Oder wie Hernani Marques vom Chaos Computer Club im obigen Artikel des Beobachters zitiert wird: „Das ist Hokuspokus mit fatalen Folgen. Eine Software kann nicht in die Gefühlswelt eindringen.“.

VZ Innovation Lab – Monatsbericht Juli 2017

Der zweite Monatsbericht des VZ Innovation Lab ist veröffentlicht worden. Folgende Themen sind drin:

  • Open Banking – der neue Standard?
  • Ökosysteme als Vorstufe zur Plattform-Strategie
  • Nennenswerte Marktentwicklungen
    • Entwicklungen beim Online Boarding
    • Knip schliesst sich mit niederländischem Unternehmen Komparu zusammen
    • N26 bietet Versicherungsverwaltung in Kooperation mit Clark an
    • Klarna erhält Bankzulassung
    • Start von Robo-Advisor Werthstein
  • Spannende Lösungen
    • InsureX – die erste Blockchain basierte Versicherungsplattform
    • Fuze Card – das ganze Portemonnaie in einer Karte vereint
  • Weiterbildungsvideo des Monats
  • Gadget des Monats

Den Bericht findet man hier: https://vzilab.ch/monatsbericht-vz-innovation-lab-juli-2017/

Der nächste Bericht wird zeitlich verzögert erst Mitte August erscheinen.

Bilderkennung mit KI: Automatisierung bei Schadenregulierung

Wenn man die Kostenstrukturen einer durchschnittlichen Versicherungsgesellschaft betrachtet, so entfällt ein wesentlicher Block auf das Schadenhandling und die Schadenbeurteilung. Viele Versicherungen haben in den letzten Jahren deshalbt Projekte zur Automatisierung im Bereich des Handling gestartet und eingeführt. Die Schadenbeurteilung muss aber immer noch durch einen Menschen erfolgen.

Mit Technologien wie dem Machine Learning könnte es in Zukunft jedoch möglich sein, einen beträchtlichen Teil der Beurteilungsarbeiten ebenfalls zu automatisieren. Die Firma Control Expert arbeitet hier bereits an Verfahren mit welchen es in Zukunft möglich sein soll, die zu erwartende Schadenssumme durch Bilderkennung zu bestimmen.

Quellen:

Flipping der digitalen Demographie

Wer kennt sie nicht – die Einordnung der Nutzer in verschiedene „Digital-Generationen“.

Quelle: Media Use Index der Y&M Group

 

Wenn man die Verteilung dieser Gruppen anschaut so befinden wir uns in diesen Jahren in einer grossen Veränderungsphase welche auf die Kundenansprache und Dienstleistungen von Unternehmen einen wesentlichen Einfluss haben dürfte.

Quelle: Illustration stammt aus dem Carpathia Blog

 

So befinden wir uns aktuell in der Phase wo die Digital Immigrants/Konvertierten in der Mehrheit sind. Ab 2020 wird sich dies dann aber ändern. Ab diesem Zeitpunkt wird die Gruppe der Digital Natives in der Mehrheit sein.

Diese Verteilung bezieht sich natürlich auf ein Unternehmen welche alle Altersgruppen bedient. Für Unternehmen wie das VZ Vermögenszentrum welches sich auf eine bestimmte Altersgruppe fokussiert wird dieser Wandel sich erst später manifestieren.

Umfrage zum Blog des VZ Innovation Lab

Ich wäre dir sehr dankbar wenn du mir ein kurzes Feedback zum Blog geben würdest. Das Ausfüllen dauert maximal 1 Minute!

Umfrage Inhalt VZ Innovation Lab Blog

Schmerzerkennung durch KI bei Schafen

Einen guten für den Montag :-).

Forscher der Universität Cambridge habe mittels künstlicher Intelligenz eine Gesichtserkennungs-Software gebaut, welche erkennt ob ein Tier Schmerzen hat. Das System kann neun verschiedene Schmerzgrade erkennen und wurde auf den Namen SPFES getauft. SPFES steht für Sheep Pain Facial Expression Scale.

Auch wenn das nun auf den ersten Blick witzig aussieht, so kann damit effektiv auch Geld gespart werden. Durch die frühzeitige Erkennung von Schmerzenkönnen betroffene Tiere behandelt werden bevor eine Krankheit/Unfall fortgeschritten ist und das Tier für die weitere Verwertung nicht mehr verwendet werden kann.

Quelle: Researchers design AI system to assess pain levels in sheep

10 Breakthrough Technologies 2017 – MIT Technology Review

Das US-Magazin „Technology Review“ publiziert jährlich eine Liste der 10 „breakthrough“ Technologien des aktuellen Jahres. Als Breakthrough Technologien werde solche bezeichnet welche auf die Wirtschaft, Politik und Gesellschaft in den nächsten 12 Monaten einen grossen Einfluss haben werden. Es bedeutet nicht, dass diese Techologien bereits marktreif sind oder produktiv eingesetzt werden.

Folgende Technologien sind dieses Jahr drauf:

  • Reversing Paralysis
  • Self-Driving Trucks
  • Paying with Your Face
  • Practical Quantum Computers
  • The 360-Degree Selfie
  • Hot Solar Cells
  • Gene Therapy 2.0
  • The Cell Atlas
  • Botnets of Things
  • Reinforcement Learning

Auf der Liste fehlt mir natürlich das Thema Blockchain. Ansonsten halte ich die Liste für realistisch und die aufgeführten Technologien werden einen grossen Impact haben. Beispielsweise werden wir im nächsten Jahr noch keine selbstfahrenden Trucks auf den Strassen bei uns finden. Trotzdem wird in Politik und Wirtschaft das Thema heiss diskutiert werden. So werden Fragen rund um die Haftung, Ethik etc. im Zentrum stehen.

Quelle: 10 Breakthrough Technologies 2017 – MIT Technology Review

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