Novissi: transferencias monetarias digitales dirigidas por IA y el registro social ASTRE de Togo
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Ante evidencias de que las mujeres con baja alfabetización y numeracia tienen dificultades con los cajeros basados en PIN, el programa Ehsaas Emergency Cash de Pakistán pagó los subsidios por COVID-19 mediante cajeros biométricos solo con huella dactilar, alcanzando cerca de 15 millones de hogares (100 millones de personas), con alrededor del 54% de los pagos destinados directamente a mujeres.
Cuando Pakistán lanzó el programa Ehsaas Emergency Cash en abril de 2020 para amortiguar el impacto de la COVID-19, los diseñadores del programa tuvieron que lidiar con evidencia documentada de que las mujeres con baja alfabetización y numeración tienen dificultades para usar cajeros con PIN y tarjeta de débito.
El programa desembolsó el estipendio de 12.000 PKR (~75 dólares) exclusivamente a través de puntos de pago biométricos —verificación por huella dactilar en cajeros, comercios designados y puntos de pago temporales—, eliminando la necesidad de un PIN, tarjeta o de leer una pantalla, exigiendo además que fuera la propia mujer registrada, y no un familiar varón, quien acudiera en persona a recoger los fondos.
El Banco Mundial documentó que alrededor del 53,96% de los pagos se hicieron directamente a mujeres, con 4,526 millones de mujeres en el registro Kafaalat ya existente recibiendo pagos garantizados, situando a Ehsaas Emergency Cash en tercer lugar a nivel mundial por cobertura poblacional entre los programas de transferencias monetarias por COVID-19, alcanzando unos 15 millones de hogares (~100 millones de personas).
Un análisis independiente del Center for Global Development encontró que, como la elegibilidad seguía dependiendo de poseer un teléfono móvil e identificación nacional, y solo el 27,76% de las mujeres pobres (frente al 74,13% de los hombres pobres) poseía un teléfono, el diseño biométrico resolvió la barrera de la alfabetización pero no la brecha subyacente de propiedad de dispositivos; el CGD estimó que hasta el 78% de las mujeres pobres podrían quedar excluidas de una futura expansión de un modelo similar que no se basara en un registro existente.
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