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 цифровые, технологичные финансовые учреждения, 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) в современных банковских системах 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. Эта архитектура позволяет оценивать транзакции в реальном времени и автоматизировать внутренние процессы. Традиционные банки могут добавлять эти возможности, но многие все еще 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, что использование ИИ в банковской сфере вырастет 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 защите и клиентском опыте.

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 более высоким уровнем удовлетворенности ИТ-пользователей. Небанки зачастую достигают этих результатов быстрее благодаря системам, поддерживающим быстрые обновления моделей и автоматические ответы.

Новые стандарты для потребительских карт

Потребительское поведение меняется в сторону тех учреждений, которые воспринимаются скорее как программное обеспечение с акцентом на безопасность, чем как традиционные счета. Доверие — важная часть этого сдвига: 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 данными о личности.

Радикально улучшенный пользовательский опыт

Карты небанков управляются как настраиваемые конечные точки, 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 распознавать рост подписок, аномалии у продавцов и необычные географии 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 последствий мошенничества и захвата аккаунта.

Передовая безопасность и контроль

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 продавцам или категориям, а также геолокационные подсказки могут блокировать неожиданные расходы или требовать дополнительную проверку при отклонениях от обычных паттернов.

Хотя эти меры не исключают мошенничество полностью, они превращают безопасность из скрытой функции в активную контрольную поверхность, где пользователь может участвовать в ограничении угроз.

Революция в использовании коммерческих карт

Для малых и средних предприятий небанки позиционируют карты как операционную инфраструктуру. Традиционный бизнес-банкинг обычно рассматривает карты, кредиты и казначейство как отдельные продукты с разными процессами подключения. Небанки объединяют эти возможности в едином интерфейсе с ролевым доступом, программируемыми контролями и интеграциями, соответствующими современным финансовым командам.

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

Автоматизированное кредитование и оценка рисков

Небанки используют автоматизацию для оценки данных о движении денежных средств, счетах, платежной истории и активности, что позволяет быстрее корректировать лимиты или предоставлять кредиты по сравнению с ручными процедурами. 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 позволяет компании быстрее получить кредит и продолжать его использовать без постоянных остановок и перерывов, характерных для затянутых проверок. Постоянный мониторинг также помогает держать ситуацию под контролем: если транзакция кажется рискованной, система может сразу снизить лимит, запустить быструю проверку или пометить поставщика.

Оптимизация расходов

Вместо распространения одной корпоративной карты, финансовые команды могут выдавать каждой сотруднику, проекту или поставщику свою карту с определенными правилами. Подрядчик может получить карту, действующую только неделю. Проектная карта может быть ограничена определенными продавцами. Категории с высоким риском можно полностью заблокировать. Автоматическая обработка чеков позволяет быстрее сопоставлять и кодировать расходы.

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

Что это значит для традиционного банкинга

Крупные банки реагируют на появление небанков, поскольку клиенты теперь ожидают мгновенных уведомлений, самостоятельных блокировок и встроенных в приложение процедур оспаривания транзакций. Регуляторы также обращают внимание на то, как ИИ меняет риски и устойчивость, особенно когда модели зависят от сторонних поставщиков или создают новые поверхности для атак.

Федеральная резервная система США подчеркивает необходимость балансировать инновации с безопасностью, надежностью и развитием практик управления рисками по мере расширения использования ИИ. В Европе регуляторы также отмечают, что банки, использующие ИИ для оценки кредитоспособности и обнаружения мошенничества, становятся более распространенными.

Следующие шаги к более безопасному и умному использованию карт

Карты теперь выступают как интеллектуальные инструменты для управления личностью, рисками и денежными потоками. Небанки продвинули этот тренд, используя ИИ и автоматизацию для ускорения процессов в различных финансовых услугах. По мере совершенствования этих систем использование кредитных и дебетовых карт будет адаптироваться в реальном времени, становясь более безопасным и более естественно вписываясь в повседневные расходы и бизнес-операции.