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

Мэри Миллер — главный редактор в ReHack Magazine.

Откройте для себя лучшие новости и мероприятия в сфере финтех!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

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

Небанки — это цифровые, ориентированные на технологии финансовые учреждения, построенные вокруг приложений, API и автоматизированного принятия решений, а не вокруг отделений и пакетной обработки. Они меняют повседневные привычки использования кредитных и дебетовых карт — от того, насколько быстро карту можно выпустить, до того, насколько детально можно контролировать расходы. По мере того как искусственный интеллект (AI) созревает внутри современных банковских стеков, карты становятся программируемыми инструментами для безопасности, бюджетирования и управления денежными потоками.

Технологическая основа с AI и автоматизацией

Небанки работают на облачно-ориентированной инфраструктуре, созданной для непрерывного поступления данных и быстрой итерации. Такая архитектура позволяет скорингово оценивать транзакции по мере их появления и автоматизировать бэк-офисные рабочие процессы. Традиционные банки могут добавить эти возможности, но многие все еще сталкиваются с фрагментированными ядрами, более медленными циклами релизов и моделями риска, рассчитанными на отложенное сверение.

AI-инвестиции показывают, куда движется отрасль. Прогнозы рынка ожидают, что AI в банковском секторе вырастет с базового уровня 2020 года до более чем $64 миллиардов к 2030 году, отражая, насколько быстро автоматизация становится центральной частью проектирования продуктов.

Масштаб внедрения сильно различается между банками, и этот разрыв может определить и безопасность, и конкурентоспособность. Учреждения, которые действуют быстрее, могут выявлять мошенничество раньше и быстрее внедрять более надежные карточные контроли, тогда как медленнее внедряющие рискуют отстать в защите и качестве клиентского опыта.

Согласно исследованию IBM, только 8% банков системно разрабатывали генеративный AI в 2024 году, в то время как 78% занимались этим через тактические инициативы. В исследовании связали более глубокую интеграцию AI с меньшим числом сбоев в обслуживании и более высокой удовлетворенностью IT-клиентов. Небанки часто видят эти преимущества раньше, потому что их системы поддерживают более быстрые обновления моделей и автоматизированные ответы.

Новый стандарт для потребительских карт

Поведение держателей потребительских карт смещается в сторону учреждений, которые ощущаются скорее как продукты безопасности, ориентированные на ПО, чем как традиционные счета. Доверие — часть этого сдвига: 54% глобальных потребителей доверяют хотя бы одной крупной технологической компании больше, чем банкам. Это признак того, что опыт и воспринимаемая компетентность влияют на то, где люди чувствуют себя в безопасности при управлении денежными средствами и данными личности.

Радикально улучшенный пользовательский опыт

Карты небанков управляются как настраиваемые точки доступа: уведомления о покупках в реальном времени сокращают окно «неизвестной транзакции», на которое рассчитывают злоумышленники. Аналитика расходов также работает почти в реальном времени, помогая держателям карт замечать «наползание» подписок, аномалии у мерчантов и необычные географии до того, как это превратится в чарджбэки.

Действия на протяжении жизненного цикла карты тоже выполняются внутри приложения. Замораживание и размораживание счетов, настройка правил поездок, смена PIN-кодов и выпуск карты для мобильного кошелька можно сделать после нескольких аутентифицированных действий. Ключевая деталь — снижение задержек. Более быстрые видимость и реакция сжимают зону поражения как для мошенничества, так и для захвата аккаунта.

Расширенная безопасность и контроль

Небанки обычно применяют скоринг рисков с помощью AI по сигналам устройств, контекстам транзакций и моделям поведения. В том числе — привязка устройства и обнаружение аномалий.

Некоторые предлагают контроли, поддерживающие построение модели угроз для онлайн-мошенничества с картами. Виртуальные карты могут ограничивать полезность украденных данных карты, снижая повторное использование. Лимиты для мерчанта или категории и подсказки с учетом локации также могут блокировать неожиданные траты или запускать дополнительную верификацию, когда активность отклоняется от нормальных паттернов.

Хотя это не устраняет мошенничество, они превращают безопасность из скрытой функции на бэкэнде в активную поверхность контроля, где пользователь может участвовать в сдерживании.

Революционизируя использование корпоративных карт

Для малого и среднего бизнеса небанки позиционируют карты как операционную инфраструктуру. Традиционный бизнес-банкинг часто рассматривает карты, кредитование и казначейство как отдельные продукты с разными сценариями онбординга. Небанки объединяют эти возможности в едином интерфейсе с ролевым доступом, программируемыми контролями и интеграциями, которые подходят современным финансовым командам.

В результате обеспечивается более жесткий финансовый контроль без добавления административной нагрузки. Компании могут связать банкинг с бухгалтерскими системами, платформами payroll и платежными процессорами, а затем использовать эти связи, чтобы автоматизировать enforcement политики. Лучшее прослеживание данных и более быстрая категоризация тем самым уменьшают «слепые зоны», где процветают мошенничество и провалы комплаенса.

Кредитный андеррайтинг и кредит на базе AI

Небанки используют автоматизацию, чтобы оценивать данные о денежных потоках, инвойсы, истории платежей и активность по счетам — чтобы быстрее корректировать лимиты или продлевать кредит, чем при ручных циклах проверки. Сквозная автоматизация также улучшает управление рисками на протяжении всего кредитного жизненного цикла: она анализирует большие объемы финансовой отчетности, историй и рыночных сигналов, чтобы принимать обоснованные кредитные решения и снижать подверженность потерям.

Автоматизация меняет то, как компании используют карты ежедневно. Более быстрый андеррайтинг означает, что компания может получить доступ к кредиту раньше, а затем продолжать пользоваться им без постоянного стоп-старта, который возникает, когда оценки затягиваются. Непрерывный мониторинг тоже поддерживает движение процессов. Если транзакция выглядит рискованной, система может вмешаться сразу — сократив лимит, запустив быструю верификацию или пометив вендора.

Оптимизированное управление расходами

Вместо того чтобы передавать одну корпоративную карту, финансовые команды могут выдать каждой из команд, проекту или вендору собственную карту и задать конкретные правила. Контрактор может получить карту, которая работает только неделю. Проектная карта может быть ограничена определенными мерчантами. Высокорисковая категория может быть заблокирована полностью. Чеки также могут поступать автоматически, поэтому расходы быстрее сопоставляются и кодируются.

С точки зрения кибербезопасности сегментация снижает ценность любой одной скомпрометированной учетной информации. Виртуальные карты можно часто ротацировать, доступ сотрудника — мгновенно отзывать, а аномальные паттерны расходов — запускать действия со стороны финансов и безопасности.

Что это значит для традиционного банкинга

Действующие банки реагируют на небанки, отчасти потому, что теперь клиенты ищут мгновенные уведомления, заморозки самообслуживания и диспуты, встроенные в приложение, как базовые функции. Регуляторы также обращают внимание на то, как AI меняет риск и устойчивость, особенно когда модели зависят от сторонних провайдеров или вводят новые поверхности атак.

Глава Федеральной резервной системы США даже подчеркивала необходимость балансировать инновации с безопасностью, надежностью и развивающимися практиками управления рисками по мере расширения внедрения AI. Надзорные органы в Европе также описывали банки, которые используют AI для скоринга кредитов и выявления мошенничества, когда внедрение становится более массовым.

Следующие шаги для более безопасного и умного использования карт

Карты теперь действуют как умные контроллеры для идентичности, рисков и денежных потоков. Небанки продвинули этот сдвиг, используя AI и автоматизацию, чтобы ускорить процессы для целого ряда финансовых услуг. По мере улучшения этих систем использование кредитных и дебетовых карт будет адаптироваться в реальном времени, оставаясь более безопасным и естественнее вписываясь в ежедневные траты и бизнес-операции.