Cómo las neobancos están cambiando la forma en que usamos las tarjetas de crédito y débito

April Miller es Editora ejecutiva de ReHack Magazine.

Descubre las principales noticias y eventos de fintech

Suscríbete al boletín de FinTech Weekly

Leído por ejecutivos de JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna y más

Los neobancos son instituciones financieras digitales y tecnológicas que se construyen alrededor de aplicaciones, API y la toma de decisiones automatizada, en lugar de sucursales y procesamiento por lotes. Están transformando los hábitos cotidianos de las tarjetas de crédito y débito, desde lo rápido que se puede emitir una tarjeta hasta lo granularmente que se puede controlar el gasto. A medida que la inteligencia artificial (IA) madura dentro de los sistemas bancarios modernos, las tarjetas se están convirtiendo en herramientas programables para la seguridad, la presupuestación y la gestión del flujo de caja.

La base tecnológica con IA y automatización

Los neobancos funcionan sobre infraestructura cloud-nativa diseñada para la ingesta continua de datos y una iteración rápida. Esa arquitectura permite puntuar transacciones a medida que ocurren y automatiza los flujos de trabajo del back office. Los bancos tradicionales pueden añadir estas capacidades, pero muchos todavía luchan con núcleos fragmentados, ciclos de lanzamiento más lentos y modelos de riesgo diseñados para conciliaciones diferidas.

Las señales de inversión en IA indican hacia dónde se dirige la industria. Las previsiones del mercado esperan que la IA en banca crezca desde su base de 2020 hasta más de $64 mil millones para 2030, reflejando qué tan rápido la automatización se está volviendo central para el diseño de productos.

La adopción varía ampliamente entre bancos, y esa brecha puede determinar la seguridad y la competencia. Las instituciones que avanzan más rápido pueden detectar el fraude antes y desplegar controles de tarjeta más sólidos, mientras que los adoptantes más lentos corren el riesgo de quedarse atrás en protección y experiencia del cliente.

Según un estudio de IBM, solo el 8% de los bancos desarrolló IA generativa de forma sistemática en 2024, mientras que el 78% la impulsó mediante iniciativas tácticas. Vinculó una integración más profunda de IA con menos interrupciones del servicio y una mayor satisfacción de clientes de TI. Los neobancos a menudo ven estas mejoras antes porque sus sistemas admiten actualizaciones más rápidas de modelos y respuestas automatizadas.

Un nuevo estándar para tarjetas de consumidores

El comportamiento de las tarjetas de consumo está cambiando hacia instituciones que se sienten más como productos de software orientados a la seguridad que como cuentas tradicionales. La confianza forma parte de este cambio: el 54% de los consumidores globales confía al menos en una gran empresa tecnológica más que en los bancos. Esto es una señal de que la experiencia y la competencia percibida influyen en dónde se sienten las personas más seguras al gestionar el dinero y los datos de identidad.

Experiencia de usuario radicalmente mejorada

Las tarjetas de los neobancos se gestionan como endpoints configurables, con notificaciones de compra en tiempo real que reducen la ventana de “transacción desconocida” en la que dependen los atacantes. Las analíticas de gasto también se ejecutan casi en tiempo real, ayudando a los tarjetahabientes a detectar la expansión de suscripciones, anomalías de comerciantes y geografías inusuales antes de que se conviertan en contracargos.

Las acciones del ciclo de vida de la tarjeta también ocurren desde dentro de la aplicación. Congelar y descongelar cuentas, configurar reglas de viaje, cambiar los PIN y aprovisionar una tarjeta en una billetera móvil se pueden gestionar tras unas pocas acciones autenticadas. El detalle clave es la reducción de la latencia. La visibilidad y la respuesta más rápidas comprimen el radio de afectación tanto del fraude como del secuestro de cuentas.

Seguridad y control avanzados

Los neobancos típicamente aplican puntuación de riesgo asistida por IA en señales del dispositivo, contextos de transacción y patrones de comportamiento. Estos incluyen vinculación del dispositivo y detección de anomalías.

Algunos ofrecen controles que respaldan el modelado de amenazas para el fraude con tarjetas en línea. Las tarjetas virtuales pueden limitar la utilidad de los datos robados de una tarjeta al reducir su reutilización. Los límites por comerciante o categoría y las indicaciones según ubicación también pueden bloquear gastos inesperados o activar una verificación adicional cuando una actividad se desvía de los patrones normales.

Aunque esto no elimina el fraude, convierte la seguridad de una función oculta del back end en una superficie de control activa en la que el usuario puede participar en la contención.

Revolucionando el uso de tarjetas comerciales

Para pequeñas y medianas empresas, los neobancos posicionan las tarjetas como infraestructura operativa. La banca empresarial tradicional a menudo trata las tarjetas, el crédito y la tesorería como productos separados, con flujos de alta distintos. Los neobancos unifican estas capacidades en una sola interfaz con acceso por roles, controles programables e integraciones que se ajustan a los equipos modernos de finanzas.

El resultado es un control financiero más estricto sin añadir carga administrativa. Las empresas pueden conectar la banca con sistemas de contabilidad, plataformas de nómina y procesadores de pagos, y luego usar esas conexiones para automatizar la aplicación de políticas. Un mejor linaje de datos y una categorización más rápida reducen así los puntos ciegos donde prosperan el fraude y los fallos de cumplimiento.

Suscripción (underwriting) y crédito impulsados por IA

Los neobancos usan automatización para evaluar datos de flujo de caja, facturas, historiales de pago y actividad de las cuentas, a fin de ajustar límites o ampliar crédito más rápido que los ciclos de revisión manual. La automatización de extremo a extremo también mejora la gestión del riesgo en todo el ciclo de vida del préstamo al analizar grandes volúmenes de estados financieros, historiales y señales de mercado para llegar a decisiones de crédito informadas y reducir la exposición a pérdidas.

La automatización cambia la forma en que las empresas usan las tarjetas a diario. Un underwriting más rápido significa que una empresa puede acceder al crédito antes y, luego, seguir usándolo sin la constante dinámica de detener y reanudar que ocurre cuando las evaluaciones se alargan. El monitoreo continuo también mantiene todo en marcha. Si una transacción parece riesgosa, el sistema puede intervenir de inmediato reduciendo un límite, lanzando una verificación rápida o marcando a un proveedor.

Gestión de gastos más ágil

En lugar de pasar alrededor una sola tarjeta corporativa, los equipos de finanzas pueden asignar a cada empleado, proyecto o proveedor su propia tarjeta y establecer reglas específicas. Un contratista puede recibir una tarjeta que funciona solo durante una semana. Una tarjeta de proyecto puede limitarse a ciertos comerciantes. Una categoría de alto riesgo puede bloquearse directamente. Los recibos también pueden fluir de forma automática, para que los gastos se emparejen y se codifiquen antes.

Desde el punto de vista de la ciberseguridad, la segmentación reduce el valor de cualquier credencial comprometida por separado. Las tarjetas virtuales pueden rotarse con frecuencia, el acceso del empleado puede revocarse al instante y los patrones anómalos de gastos pueden activar finanzas y seguridad.

Qué significa esto para la banca tradicional

Los bancos incumbentes están respondiendo a los neobancos, en parte porque los clientes ahora buscan alertas instantáneas, congelamientos de autoservicio y flujos de disputa nativos de la aplicación como funciones base. Los reguladores también están prestando atención a cómo la IA cambia el riesgo y la resiliencia, especialmente cuando los modelos dependen de proveedores externos o introducen nuevas superficies de ataque.

La Reserva Federal de EE. UU. incluso ha recalcado la necesidad de equilibrar la innovación con la seguridad, la solidez y las prácticas de gestión de riesgos en evolución a medida que se expande la adopción de IA. Los supervisores en Europa también han descrito a los bancos que usan IA para el scoring crediticio y la detección de fraude a medida que la adopción se vuelve más común.

Siguientes pasos para un uso de tarjetas más seguro e inteligente

Las tarjetas ahora actúan como controles inteligentes para la identidad, el riesgo y el flujo de caja. Los neobancos impulsaron ese cambio al usar IA y automatización para acelerar procesos de una variedad de servicios financieros. A medida que estos sistemas mejoran, el uso de crédito y débito se adaptará en tiempo real, manteniéndose más seguro y encajando de manera más natural en el gasto diario y las operaciones del negocio.