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SEEP and the MIX present: A conversation on financial inclusion in Africa — Day Three

by on Dec 7, 2011  |  posted in Microfinance  |  2 Comments
Pour accéder la traduction française, veuillez défiler vers le bas.

What do we do with this data? How do you get the right data to the right people?

The last question we want to look at (and the one raised in our prior post) is how financial inclusion data can be used in practice. The first step here is to look at the different potential audiences for this data and how they may use the information. Do these align with goals and audiences of networks? A first audience is policy-makers. So far, much activity on ‘financial inclusion’ has taken place in the high-level policy sphere. Regulators and policy-makers use data on financial inclusion to develop policy and to monitor progress. For instance, the superintendency in Peru uses benchmarks on financial inclusion to measure progress in reaching under-served areas. The Central Bank of Nigeria (among the markets with the largest access gaps) has set ambitious goals for the reach and scope of the sector. (Expect to see more research on this via MIX soon!) The data needed to measure this progress is precisely the type of data that networks are well-placed to provide though - in the case of Peru, for instance, some large MFIs are not regulated, but are members of local and international networks. For networks that have policy advocacy as part of their focus, building up financial inclusion data can support that agenda. MFIs can also use landscape data. If an MFI wants to expand into new markets or offer new products, a comprehensive landscape view can help to support business planning. What types of competition might they encounter? Which populations are most under-served? This is where a sub-national view on the data can be even more valuable. Data at a country-level may be of some use, but data at a branch or district-level will be even more powerful for MFI practitioners. Networks themselves are another potential beneficiary from landscape data. How many networks produce state-of-the-sector reviews or annual updates for members? Landscape data can give the big picture on the sector for members, and place their activities in context, whether the network itself has a broad or a narrow focus for membership. Information as in these sector maps from AEMFI or APIM - BF or MITAF or the DRS in Senegal - provides a baseline. Networks can also use landscape data to highlight gaps or opportunities for donors and investors. Our knowledge and standards on financial inclusion are still developing. But if we want to build a realistic understanding of the world - and not just where the streetlight shines - networks can play a key role in data collection, data sharing and analysis.

*             *             *             *             *

Que faisons-nous avec ces données? Comment obtenez-vous les bonnes données aux bonnes personnes?

La dernière question que nous voulons regarder (et celle soulevée dans notre blog précédent) est de savoir comment les données de l'inclusion financière peut être utilisée dans la pratique. La première étape est ici d'examiner les différents publics potentiels de ces données et comment ils peuvent utiliser l'information. Ces s'alignent sur les objectifs et les publics de réseaux? Une première audience est les décideurs politiques. Jusqu'à présent, beaucoup d'activité sur «l'inclusion financière» a eu lieu dans la sphère politique de haut niveau. Les régulateurs et les décideurs politiques utilisent des données sur l'inclusion financière pour élaborer des politiques et à surveiller les progrès. Par exemple, la surintendance au Pérou utilise des repères sur l'inclusion financière pour mesurer les progrès pour atteindre les régions mal desservies. La Banque centrale du Nigeria (parmi les marchés les plus grands écarts d'accès) a fixé des objectifs ambitieux pour la portée et l'étendue du secteur. (Attendez-vous à voir davantage de recherches sur ce mélange via MIX bientôt!) Les données nécessaires pour mesurer ces progrès est précisément le type de données que les réseaux sont bien placés pour fournir - dans le cas du Pérou, par exemple, certaines grandes IMF ne sont pas réglementés, mais sont membres de réseaux locaux et internationaux. Pour les réseaux qui ont plaidoyer politique dans le cadre de leur orientation, la constitution de données de l'inclusion financière peut soutenir que l'ordre du jour. Les IMF peuvent également utiliser les données du paysage. Si une IMF souhaite développer de nouveaux marchés ou d'offrir de nouveaux produits, une vue complète du paysage peut contribuer à soutenir la planification d'entreprise. Quels sont les types de la concurrence ils pourraient rencontrer? Quelles sont les populations les plus mal desservies? C'est là une vue sous-national sur les données peuvent être encore plus précieux. Les données à un niveau national peut être de quelque utilité, mais les données dans une succursale ou au niveau du district sera encore plus puissant pour les praticiens de l'IMF. Réseaux eux-mêmes sont un autre bénéficiaire potentiel à partir des données du paysage. Combien de réseaux produisent les revues de l'état du secteur ou de mises à jour annuelles des membres? Paysage de données peut donner une vue d'ensemble sur le secteur pour les membres, et le lieu de leurs activités dans le contexte, si le réseau lui-même a une large ou une vision étroite de l'adhésion. L'information comme dans ces cartes à partir du secteur de AEMFI ou APIM - BF ou MITAF ou le DRS au Sénégal - fournissent une base. Les réseaux peuvent également utiliser les données pour mettre en évidence les lacunes du paysage ou des opportunités pour les donateurs et les investisseurs. Nos connaissances et des normes sur l'inclusion financière sont encore en développement. Mais si nous voulons construire une compréhension réaliste du monde - et pas seulement là où brille le lampadaire – les réseaux peuvent jouer un rôle clé dans la collecte de données, le partage de données et d'analyse.

2 Comments

Joel Patenaude says:
Dec 12, 2011

This data is very much needed by national policymakers and regulators, who must measure the sector’s aggregate activity and by researchers, who can illuminate successes and find common approaches, again with their audience being policymakers and regulators. Congratulations on these results, which are clearly the product of applied knowledge and hard work.

I wonder whether investors, donors, MFIs and network providers would find much benefit, though, in terms of decision making. As background knowledge, yes, the data has great value. But business decisions are granular: competition in specific markets, and their offerings, is largely known. And successful institutions offering financial services are nimble enough to tailor products that are not initially well-received. I feel this data won’t demonstrably affect local due diligence.

To extend your example, this data is of the streetlights, whereas business decisions depend on flashlights. Where might these flashlights shine? Where are the pain points, what are the characteristics of the unmet local demand? Perhaps this data can be crowdsourced, or obtained via mobile phone surveys. Together with the data presented here, it seems to me these approaches could unlock added value and offer more robust pictures at local levels.

Thanks.

[Note de l’editeur – traduction – Ces données sont très nécessaires par les décideurs et les régulateurs nationaux, qui doivent mesurer l’activité globale du secteur et par des chercheurs, qui peuvent éclairer les succès et trouver des approches communes, encore une fois avec les décideurs et les régulateurs étants leur public. Félicitations pour ces résultats, qui sont clairement le fruit de la connaissance appliquée et de travail acharné.

Je me demande si les investisseurs, les bailleurs, les IMF et les fournisseurs de réseau en profiteraient, en termes de prise de décision. Comme les connaissances de fond, oui, les données ont une grande valeur. Mais les décisions d’affaires sont granulaires: la concurrence dans des marchés spécifiques, et leurs offrandes, est largement connu. Et les institutions réussies offrantes des services financiers sont assez agile pour adapter les produits qui ne sont pas d’abord bien accueillie. Je me sens de ces données n’auront pas un effet démontrable sur le contrôle préalable local.

Pour prolonger votre exemple, ces données sont des lampadaires, alors que les décisions d’affaires dépendent de lampes de poche. Où trouver ces torches briller? Où sont les points de douleur, quelles sont les caractéristiques de la demande non satisfaite locale? Peut-être ces données peuvent être crowdsourcing, ou obtenues via des enquêtes de téléphonie mobile. Ensemble avec les données présentées ici, il me semble que ces approches pourraient débloquer la valeur ajoutée et offrir des images plus robuste au niveau local.

Merci.]

Scott Gaul says:
Dec 12, 2011

Hi Joel,

Thanks for the comment – points well-taken. This type of data is definitely no substitute for detailed product or market research or on-the-ground due diligence. We’re also still trying to learn about how practitioners can best make use of the data.

At the risk of belaboring the analogy even further, I would suggest that maybe there is a role though in helping guide practitioners on where to shine the flashlights – not an equivalent, but at least more information on where to look.

Thans and best.

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