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Good practice

Novissi — transferências de emergência em dinheiro direcionadas por IA em Togo

Togo · Lomé · Ver o perfil de Togo

Para apressar a ajuda COVID aos mais pobres, Togo usou aprendizado de máquina em imagens de satélite e dados de telefonia móvel para visar transferências de dinheiro — atingindo 138.500+ pessoas com ~US$10M e melhorando a precisão de direcionamento em 42%.

138,500+
Pessoas inscritas e pagas
~10 million USD
Total de dinheiro de emergência desembolsado
42 %
Melhoria da precisão da focalização face à focalização geográfica simples
Novissi — transferências de emergência em dinheiro direcionadas por IA em Togo

Detalhes

Promotor
Government of Togo (with GiveDirectly, CEGA & IPA)
Palavras-chave
Data, forecasting & decision support, cash transfers, machine learning, satellite & mobile data, social protection

Contexto

O Novissi é o programa de transferências monetárias de emergência do Togo para a COVID-19, gerido pelo governo togolês em conjunto com a GiveDirectly, o CEGA da UC Berkeley e a IPA, criado para chegar rapidamente aos residentes mais pobres do país, numa altura em que não existia um registo de rendimentos fiável.

Atividades

A parceria utilizou modelos de aprendizagem automática treinados com imagens de satélite de alta resolução e registos de chamadas de telemóveis para estimar a riqueza dos agregados familiares a nível geográfico e individual detalhado, usando depois essas estimativas para decidir quem recebia os pagamentos monetários de emergência.

Resultados

O programa inscreveu e pagou a mais de 138.500 dos togoleses mais pobres cerca de 10 milhões de dólares americanos em dinheiro de emergência; a focalização baseada em aprendizagem automática terá sido cerca de 42% mais precisa do que a simples focalização geográfica dos cantões mais pobres.

Conclusões

A página descreve este caso como um marco da proteção social baseada em dados, embora note que a focalização baseada em telemóveis pode excluir pessoas sem telefone, e que inferir a riqueza a partir de dados pessoais levanta questões de privacidade que a equipa de investigação afirma ter abordado parcialmente através de métodos de privacidade diferencial.

Implementação

Os detalhes de implementação (custo, prazo, equipa, condições de sucesso) ainda não estão disponíveis para esta prática.

Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

Anexos

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