Novissi : transferts monétaires numériques ciblés par IA et le registre social ASTRE du Togo
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Face aux preuves que les femmes peu alphabétisées et peu à l'aise avec les chiffres peinent avec les distributeurs à code PIN, le programme pakistanais Ehsaas Emergency Cash a versé les allocations COVID-19 via des points de paiement biométriques par empreinte digitale, touchant environ 15 millions de foyers (100 millions de personnes), avec environ 54 % des paiements versés directement aux femmes.
Lorsque le Pakistan a lancé le programme Ehsaas Emergency Cash en avril 2020 pour amortir le choc de la COVID-19, les concepteurs du programme ont dû tenir compte de preuves documentées selon lesquelles les femmes peu alphabétisées et peu à l'aise avec les chiffres ont du mal à utiliser les distributeurs à code PIN et carte bancaire.
Le programme a versé l'allocation de 12 000 PKR (environ 75 dollars) exclusivement via des points de paiement biométriques — vérification par empreinte digitale dans des distributeurs, des commerces désignés et des points de paiement temporaires — supprimant le besoin d'un code PIN, d'une carte ou de lire un écran, tout en exigeant que la femme inscrite elle-même, plutôt qu'un proche masculin, se présente en personne pour percevoir les fonds.
La Banque mondiale a documenté qu'environ 53,96 % des paiements ont été versés directement à des femmes, 4,526 millions de femmes déjà inscrites au registre Kafaalat recevant des paiements garantis, classant Ehsaas Emergency Cash troisième au monde par couverture de population parmi les programmes de transferts monétaires liés à la COVID-19, touchant environ 15 millions de foyers (environ 100 millions de personnes).
Une analyse indépendante du Center for Global Development a constaté que, l'éligibilité dépendant toujours de la possession d'un téléphone mobile et d'une carte d'identité nationale, et seulement 27,76 % des femmes pauvres (contre 74,13 % des hommes pauvres) possédant un téléphone, la conception biométrique a résolu l'obstacle de l'alphabétisation mais pas l'écart sous-jacent de possession d'appareils — le CGD a estimé que jusqu'à 78 % des femmes pauvres pourraient être exclues de toute future expansion d'un modèle similaire ne s'appuyant pas sur un registre existant.
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