Как нео-банки меняют наш подход к использованию кредитных и дебетовых карт

Апрель Миллер — главный редактор журнала ReHack Magazine.

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Небанки — это финансовые учреждения, ориентированные на цифровые технологии, построенные вокруг приложений, API и автоматизированных решений, а не филиалов и пакетной обработки. Они меняют повседневные привычки использования кредитных и дебетовых карт, от скорости выпуска карты до степени детализации контроля расходов. По мере развития искусственного интеллекта (ИИ) внутри современных банковских систем карты становятся программируемыми инструментами для обеспечения безопасности, бюджета и управления денежными потоками.

Технологическая основа с ИИ и автоматизацией

Небанки работают на облачной инфраструктуре, предназначенной для постоянного сбора данных и быстрого обновления. Такая архитектура позволяет оценивать транзакции в реальном времени и автоматизировать внутренние процессы. Традиционные банки могут добавлять эти возможности, но многие сталкиваются с фрагментированными системами, медленными циклами обновлений и моделями рисков, рассчитанными на задержки в сверке данных.

Инвестиции в ИИ показывают, куда движется индустрия. Прогнозы рынка ожидают рост использования ИИ в банковской сфере с уровня 2020 года до более чем 64 миллиардов долларов к 2030 году, что свидетельствует о быстром внедрении автоматизации в продуктовые решения.

Принятие новых технологий сильно различается между банками, и этот разрыв может повлиять на безопасность и конкурентоспособность. Более быстрые участники могут обнаруживать мошенничество раньше и внедрять более строгие контрольные механизмы, в то время как отстающие рискуют остаться позади в вопросах защиты и клиентского опыта.

Согласно исследованию IBM, только 8% банков в 2024 году систематически внедряли генеративный ИИ, тогда как 78% использовали его в рамках тактических инициатив. Глубокая интеграция ИИ связана с меньшим количеством сбоев в обслуживании и повышением удовлетворенности ИТ-поддержки. Небанки зачастую достигают этих результатов быстрее благодаря системам, поддерживающим более быстрые обновления моделей и автоматические ответы.

Новые стандарты для потребительских карт

Потребительское поведение меняется в сторону тех учреждений, которые воспринимаются скорее как программные продукты с акцентом на безопасность, чем как традиционные счета. Доверие — важный фактор в этом процессе: 54% глобальных потребителей доверяют хотя бы одной крупной технологической компании больше, чем банкам. Это свидетельство того, что опыт и воспринимаемая компетентность влияют на то, где люди чувствуют себя безопаснее при управлении деньгами и личными данными.

Радикально улучшенный пользовательский опыт

Карты небанков управляются как настраиваемые точки доступа, с уведомлениями о покупках в реальном времени, что сокращает окно «неизвестной транзакции», на которое полагаются злоумышленники. Аналитика расходов также работает почти в реальном времени, помогая держателям карт выявлять рост подписок, аномалии у продавцов и необычные географические регионы до того, как это приведет к возвратам средств.

Действия с картами в жизненном цикле также осуществляются внутри приложения. Заморозка и разморозка счетов, установка правил для путешествий, изменение PIN-кодов и подключение карты к мобильному кошельку — все это можно сделать после нескольких аутентифицированных действий. Важный момент — снижение задержек. Быстрая видимость и реакция уменьшают масштаб возможных последствий мошенничества и захвата аккаунта.

Передовые меры безопасности и контроля

Небанки обычно используют ИИ для оценки рисков на основе сигналов устройств, контекста транзакций и поведения пользователей. В это входит привязка устройств и обнаружение аномалий.

Некоторые предлагают инструменты для моделирования угроз онлайн-мошенничества с помощью виртуальных карт, которые усложняют использование украденных данных. Ограничения по категориям и местоположению, а также подсказки, основанные на геолокации, могут блокировать неожиданные расходы или требовать дополнительную проверку при отклонениях от обычных моделей поведения.

Хотя эти меры не исключают мошенничество полностью, они превращают безопасность из скрытой функции в активный инструмент контроля, в котором пользователь может участвовать в ограничении угроз.

Революция в использовании коммерческих карт

Для малых и средних предприятий небанки позиционируют карты как часть операционной инфраструктуры. Традиционный бизнес-банкинг часто рассматривает карты, кредиты и казначейские услуги как отдельные продукты с разными процедурами подключения. Небанки объединяют эти возможности в едином интерфейсе с ролевым доступом, программируемыми контролями и интеграциями, соответствующими современным финансовым командам.

Результат — более строгий контроль за финансами без увеличения административной нагрузки. Бизнесы могут подключать банковские счета к системам учета, платформам зарплат и платежным процессорам, автоматизируя соблюдение политик. Улучшенная прослеживаемость данных и быстрая категоризация уменьшают «слепые зоны», в которых могут скрываться мошенничество и нарушения нормативов.

Автоматизация оценки кредитоспособности и кредитование с ИИ

Небанки используют автоматизацию для оценки данных о движении денежных средств, счетах, платежной истории и активности, что позволяет быстрее устанавливать лимиты или предоставлять кредиты по сравнению с ручными проверками. Полностью автоматизированный процесс также повышает управление рисками на протяжении всего кредитного цикла, анализируя большие объемы финансовых отчетов, историй и рыночных сигналов для принятия обоснованных решений и снижения потерь.

Автоматизация меняет ежедневное использование карт бизнесом. Быстрая оценка кредитоспособности позволяет компании быстрее получить доступ к кредитам и продолжать их использовать без постоянных остановок из-за затянувшихся проверок. Постоянный мониторинг обеспечивает бесперебойную работу: если транзакция кажется рискованной, система может сразу снизить лимит, запустить быструю проверку или отметить поставщика.

Оптимизация расходов

Вместо распространения одного корпоративного карты, финансовые команды могут выдавать каждой сотруднику, проекту или поставщику свою карту с определенными правилами. Подрядчик может получить карту, действующую только неделю. Проектная карта — с ограничениями по магазинам. Категории с высоким риском можно полностью заблокировать. Распознавание чеков происходит автоматически, что ускоряет обработку и категоризацию расходов.

С точки зрения кибербезопасности сегментация снижает ценность украденных учетных данных. Виртуальные карты можно часто менять, доступ сотрудников — мгновенно отзывать, а аномальные расходы — автоматически сигнализировать отделам безопасности и финансам.