L’integrazione dell’intelligenza artificiale promette di risolvere le criticità storiche del microcredito, offrendo supporto personalizzato e monitoraggio continuo ai beneficiari più vulnerabili.
Indice degli argomenti
Microcredito, dalle origini in Bangladesh al mercato globale
Il microcredito è stato concepito come uno strumento rivoluzionario per combattere la povertà, ha assunto negli ultimi decenni dimensioni globali.
Nato dall’intuizione di Muhammad Yunus e della Grameen Bank negli anni ’70 in Bangladesh, questo approccio finanziario si basa sull’erogazione di piccoli prestiti a individui o gruppi esclusi dal sistema bancario tradizionale ed appartenenti a categorie svantaggiate. Oggi, il mercato globale del microcredito è colossale.
Secondo stime recenti, il valore del settore ha raggiunto circa 215,51 miliardi di dollari nel 2024, con proiezioni che prevedono una crescita fino a 646,56 miliardi di dollari entro il 2034, a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) intorno al 10%. Altre analisi confermano questa traiettoria: il mercato è valutato a 279,22 miliardi nel 2024 e potrebbe superare gli 800 miliardi entro il 2034. In India, i programmi che combinano microcredito con educazione finanziaria hanno ridotto storicamente l’usura, sostituendo i prestiti informali con opzioni più accessibili (Hoffmann et al., 2017).
Geograficamente, il microcredito è diffuso in tutti i continenti, con una maggiore concentrazione in Asia, Africa e America Latina.
I numeri dell’inclusione finanziaria nei paesi emergenti
Nel 2024, il Global Findex Database della Banca Mondiale riporta che il 40% degli adulti nei paesi in via di sviluppo ha un conto corrente, un aumento del 16% rispetto al 2021, in gran parte grazie al microcredito (World Bank, 2024).
Kiva, il modello peer-to-peer che connette prestatori e beneficiari
Kiva è una piattaforma online di microfinanza peer-to-peer fondata nel 2005, che collega prestatori individuali di tutto il mondo con individui nei Paesi in via di sviluppo che necessitano di piccoli prestiti per avviare o ampliare le attività.
I prestatori navigano sul sito di Kiva, scelgono profili di mutuatari (spesso donne o comunità rurali) e contribuiscono con importi minimi, come 25 dollari, per finanziare un prestito specifico. I fondi non vanno direttamente ai mutuatari: Kiva li invia a partner locali, come istituzioni di microfinanza (MFI), che gestiscono la raccolta e la valutazione dei richiedenti ed erogano i prestiti sul campo.
Una volta approvato, il prestito viene utilizzato dal mutuatario per scopi produttivi, come l’acquisto di attrezzature o semi, con tassi di interesse bassi o nulli per i prestatori. I mutuatari rimborsano i prestiti nel tempo, tipicamente in 6-24 mesi, e i fondi tornano (ancora tramite Kiva) ai prestatori che possono prestarli di nuovo, donarli o ritirarli.
Il funzionamento della piattaforma e i risultati raggiunti
Kiva si basa su un modello non profit, sostenendosi con donazioni opzionali dei prestatori (circa 15% aggiunge una donazione) e sponsorizzazioni, senza trarre profitto dai prestiti.
La piattaforma enfatizza l’impatto sociale, monitorando i progressi dei mutuatari e raccontando storie personali per creare un legame emotivo con i prestatori.
Con oltre 2 milioni di prestatori e miliardi di dollari prestati, Kiva ha un tasso di rimborso del 96%, riducendo i rischi grazie ai partner locali.
Le incertezze sull’efficacia reale del microcredito
Nonostante la scala globale e le elevate percentuali di rimborso, persistono incertezze significative sull’efficacia del microcredito.
Non tutti i prestiti, infatti, si traducono in un’uscita sostenibile dalla povertà.
Studi accademici e rapporti di organizzazioni internazionali evidenziano risultati contrastanti: mentre alcuni beneficiari riescono ad avviare attività redditizie, altri ricadono nella trappola del debito.
Studi accademici e risultati contrastanti
Le prime perplessità affiorarono già dieci anni fa, quando una valutazione randomizzata condotta dal National Bureau of Economic Research (NBER) in India mostrò che il microcredito aveva un impatto modesto sulla crescita delle imprese e non sempre comportava una riduzione significativa della povertà (Banerjee et al., 2015).
Anche la letteratura scientifica recente sottolinea che l’efficacia del microcredito dipende da fattori quali l’educazione finanziaria dei beneficiari, il contesto socio-economico e il supporto post-erogazione. In Vietnam, ad esempio, l’accesso al microcredito riduce la vulnerabilità alla povertà, ma, paradossalmente, risulta efficace solo per i nuclei familiari (relativamente) più abbienti (Phan, 2023).
Guida interattiva e monitoraggio continuo: soluzioni parziali
Per ridurre questa incertezza, alcune iniziative hanno introdotto tecniche di guida interattiva e di monitoraggio continuo dei microcrediti. La guida interattiva consiste in programmi educativi e consulenziali che aiutano i beneficiari a pianificare l’uso dei fondi, gestendo rischi e opportunità.
Uno studio pubblicato su Behavioural Public Policy (Jordan et al., 2022) esplora come l’avversione all’inequità influenzi i default, suggerendo un monitoraggio personalizzato per mitigare rischi.
In Lesotho, cosiddetti programmi di microfinanza di salvataggio (SILC) hanno dimostrato che il monitoraggio continuo porta a miglioramenti del benessere (Mokati, 2024).
Anche le iniziative di guida e di monitoraggio non sono però esenti da critiche: il costo dell’infrastruttura di monitoraggio può ridurre le risorse disponibili per I prestiti e compromettere la sostenibilità delle microimprese.
Gli LLM come risposta alle criticità del settore
I Large Language Models (LLM) rappresentano una tecnologia promettente per potenziare il microcredito. Adattati alle lingue locali e a contesti specifici, questi modelli possono fornire guida personalizzata, simulazioni e monitoraggio in tempo reale, migliorando l’uso efficace dei fondi. Consideriamo l’esempio di un villaggio rurale in Kenya, dove una donna di nome Aisha, appartenente a una comunità svantaggiata, riceve un microprestito di 200 dollari per avviare un’attività di vendita di prodotti del suo orto.
Senza aiuto, Aisha potrebbe investire male i fondi, ad esempio acquistando semi non adatti al suolo locale o ignorando le esigenze del mercato. Un LLM addestrato sulla lingua Kiswahili (ad esempio, AfriBERTa (Adelani et al., 2021), che parla 11 lingue indigene) e adattato al contesto locale potrebbe cambiare questo scenario, suggerendo un piano di utilizzo del prestito (50% per semi resistenti alla siccità, 30% per il marketing locale, 20% per risparmi di emergenza), basandosi su dati agricoli locali e trend di mercato provenienti da fonti come FAO.
Simulazioni e educazione finanziaria personalizzata
Inoltre, il modello può simulare scenari: “Se il prezzo del mais cala del 10%, come adegui?” Attraverso risposte interattive, l’LLM educa l’utente alla gestione finanziaria, riducendo i rischi. Questi adattamenti promettono di aumentare l’efficacia del microcredito contribuendo a un’uscita sostenibile dalla povertà (Ong et al., 2024).
Tecnologie per lingue sottorappresentate: il caso AfriBERTa
AfriBERTa è un modello di linguaggio preaddestrato “leggero” e multilingue, progettato specificamente per le lingue africane sottorappresentate e basato sull’architettura RoBERTa. Addestrato su un corpus di soli 1 GB proveniente da fonti locali in 11 lingue indigene (tra cui swahili, amharico e yoruba), AfriBERTa utilizza la mascheratura per imparare rappresentazioni contestuali efficienti anche con pochi esempi. Consideriamo la frase: “La papaya è un [MASCHERA] sano.”
Il modello utilizza il contesto (“papaya” implica frutta, “sano” salute) per prevedere “frutto”. Ripetendo questo processo su milioni di esempi, impara rappresentazioni vettoriali in cui “papaya” è vicina a “kiwi” in alcuni contesti semantici (quando si parla di frutti), ma distinta in contesti diversi, ad esempio quando si parla di rugby.
In sintesi, la mascheratura costringe il modello LLM a inferire dal contesto, ottenendo un apprendimento robusto e scalabile anche in presenza di pochi esempi. Questo approccio rende possibile l’adattamento di LLM anche in lingue sottorappresentate, (Adelani et al., 2021).
AI4GOODSQUARE e il progetto pilota in Zambia
Un esempio di questa impostazione è AI4GOODSQUARE, un’iniziativa guidata da Terry Janssen, attiva in contesti come la comunità globale dell’UNIDO (United Nations Industrial Development Organization) per l’AI nell’industria e nella manifattura.
La base di AI4GOODSQUARE è la piattaforma AI4ROI (Return on Intelligence), un sistema AI ad agenti progettato appositamente per scopi sociali. AI4ROI offre ai microimprenditori l’analisi del mercato locale per ottimizzare prezzi e strategie, e suggerimenti per migliorare i prodotti e promuovere le vendite.
La piattaforma è ottimizzata per ambienti con risorse limitate, come le aree non raggiunte dalla rete di telecomunicazioni, utilizzando modelli nano-LLM e tecniche di edge computing per operare senza connessione stabile a Internet (Bellandi & Damiani, 2024).
Dall’assenza di reddito all’empowerment economico
AI4GOODSQUARE ha avviato un progetto pilota in un villaggio remoto vicino a Chipata, in Zambia, colmando il digital divide che separa le aree non raggiunte dalla rete mobile (Damiani et al., 2018). In partnership con la Croce Rossa Internazionale, il progetto supporta donne che in precedenza vivevano senza reddito stabile. Grazie all’AI, queste donne sono diventate sarte esperte, producendo e vendendo abbigliamento localmente.
La piattaforma utilizza un nano-LLM adattato alla lingua locale (il bemba) per aiutare le beneficiarie a migliorare la qualità dei prodotti, a comprendere la domanda di mercato e a prepararsi alle esportazioni oltre i confini del villaggio o del Paese. La transizione da una modalità di sopravvivenza a una di crescita e stabilità dimostra come l’AI riduca le incertezze del microcredito, fornendo dati in tempo reale e consigli personalizzati per generare reddito.
Prospettive di sviluppo e integrazione con il Piano Mattei
AI4GOODSQUARE rappresenta un primo passo verso l’integrazione dell’AI nel microcredito, in particolare per categorie svantaggiate come le donne rurali e le comunità off-grid.
L’impatto potenziale è immenso: fornendo strumenti che le aziende sviluppate danno per scontati, l’iniziativa facilita l’integrazione economica e un progresso autosostenuto, riducendo la dipendenza dagli aiuti esterni. Janssen, con la sua esperienza in cybersecurity, quantum computing e AI etica, garantisce che la piattaforma sia sicura e inclusiva.
Vi sono altre iniziative che sfruttano l’AI e i LLM per il microcredito. Gnani.ai utilizza l’IA vocale per le comunità prive di accesso al sistema bancario, facilitando le interazioni nelle lingue locali (Gnani.ai, 2025).
Sfide future e opportunità di integrazione tecnologica
Gli LLM, integrati nel microcredito, offrono una via per superare le incertezze, guidando i beneficiari verso un reddito sostenibile.
Nonostante i progressi, le sfide persistono. Modelli come quelli per dialetti africani comportano costi di sviluppo elevati. Il futuro prevede l’integrazione della blockchain per la trasparenza (Damiani et al., 2017). Il Piano Mattei, lanciato nel 2024, mira a promuovere partnership paritarie con i paesi africani in settori quali energia, agricoltura, istruzione e infrastrutture, per ridurre la povertà e le migrazioni irregolari attraverso lo sviluppo sostenibile.
Iniziative come AI4GOODSQUARE potrebbero integrarsi nei progetti del Piano, fornendo tool digitali per il microcredito e la formazione, accelerando l’innovazione nelle comunità rurali e contribuendo a obiettivi come l’inclusione finanziaria e la riduzione della povertà, in linea con la visione di un “ponte” tra Europa e Africa.
Bibliografia
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