Novissi: Transferências Monetárias Digitais com Inteligência Artificial e o Registo Social ASTRE do Togo
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Perante evidências de que mulheres com baixa literacia e numeracia têm dificuldade com caixas multibanco baseados em PIN, o programa Ehsaas Emergency Cash do Paquistão pagou os subsídios da COVID-19 através de caixas biométricos apenas com impressão digital, alcançando cerca de 15 milhões de agregados familiares (100 milhões de pessoas), com cerca de 54% dos pagamentos destinados diretamente a mulheres.
Quando o Paquistão lançou o programa Ehsaas Emergency Cash em abril de 2020 para amortecer o choque da COVID-19, os autores do programa tiveram de lidar com evidências documentadas de que mulheres com baixa literacia e literacia numérica têm dificuldade em operar caixas ATM baseados em PIN e cartão de débito.
O programa distribuiu o subsídio de PKR 12.000 (~75 dólares) exclusivamente através de caixas com capacidade biométrica — verificação por impressão digital em ATMs, lojas de retalho designadas e postos de pagamento temporários —, eliminando a necessidade de PIN, cartão ou de ler um ecrã, exigindo também que fosse a própria mulher registada, e não um familiar do sexo masculino, a comparecer pessoalmente.
O Banco Mundial documentou que cerca de 53,96% dos pagamentos foram feitos diretamente a mulheres, com 4,526 milhões de mulheres no registo Kafaalat já existente a receberem pagamentos garantidos, classificando o Ehsaas Emergency Cash em terceiro lugar a nível mundial em cobertura populacional entre os programas de transferência monetária COVID-19, alcançando cerca de 15 milhões de agregados familiares (~100 milhões de pessoas).
Uma análise independente do Center for Global Development constatou que, como a elegibilidade continuava a depender da posse de um telemóvel e de identificação nacional, e apenas 27,76% das mulheres pobres (face a 74,13% dos homens pobres) possuíam um telemóvel, o design biométrico resolveu a barreira da literacia, mas não a lacuna subjacente de posse de dispositivos — o CGD estimou que até 78% das mulheres pobres poderiam ser excluídas de uma futura expansão de um modelo semelhante que não assentasse em registos existentes.
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