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

Эйприл Миллер — главный редактор журнала ReHack.

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

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

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

Технологическая основа с AI и автоматизацией

Необанки работают на облачной инфраструктуре, рассчитанной на непрерывную загрузку данных и быстрые итерации. Такая архитектура позволяет оценивать транзакции по мере их совершения и автоматизировать бэк-офисные процессы. Банки с традиционным устройством могут добавить эти возможности, но многие до сих пор сталкиваются с фрагментированными ядрами, более медленными циклами релизов и моделями рисков, рассчитанными на отложенную сверку.

Сигналы инвестиций в AI показывают, куда движется отрасль. Прогнозы рынка ожидают, что AI в банковской сфере вырастет с базового уровня 2020 года до более чем $64 миллиардов к 2030 году — отражая, как быстро автоматизация становится центральной частью разработки продуктов.

Внедрение сильно различается между банками, и этот разрыв может определять безопасность и конкурентоспособность. Учреждения, которые двигаются быстрее, могут выявлять мошенничество раньше и быстрее внедрять более надежные карточные ограничения, тогда как медленные участники рискуют отстать в защите и качестве клиентского опыта.

Согласно исследованию IBM, только 8% банков систематически внедрили генеративный AI в 2024 году, а 78% занимались этим через тактические инициативы. В исследовании связали более глубокую интеграцию AI с меньшим числом простоев услуг и более высокой удовлетворенностью клиентов в сфере IT. Необанки 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 ориентированные на безопасность продукты программного обеспечения, 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 идентичности.

Радикально улучшенный пользовательский опыт

Карты необанков управляются как настраиваемые конечные точки: уведомления о покупках в реальном времени сокращают «окно неизвестной транзакции», на которое рассчитывают злоумышленники. Аналитика расходов тоже работает почти в реальном времени, помогая держателям карт распознавать разрастание подписок, аномалии у торговцев и необычные географии до того, как это приведет к чарджбэкам.

Действия по жизненному циклу карты также выполняются прямо в приложении. Заморозка и разморозка счетов, настройка правил для поездок, изменение PIN-кодов и выпуск карты в мобильный кошелек можно выполнить после нескольких действий с подтверждением личности. Ключевая деталь — сокращение задержек. Более быстрая видимость и реакция сжимают зону поражения как для мошенничества, так и для захвата аккаунта.

Расширенная безопасность и контроль

Необанки обычно применяют AI-ассистированный скоринг рисков по сигналам устройств, контекстам транзакций и паттернам поведения. К ним относятся привязка устройства и обнаружение аномалий.

Некоторые предлагают элементы контроля, которые поддерживают моделирование угроз для онлайн-мошенничества с картами. Виртуальные карты ограничивают полезность украденных данных по карте, снижая повторное использование. Лимиты для торговцев или категорий, а также подсказки с учетом локации также могут блокировать неожиданные расходы или запускать дополнительную верификацию, когда активность отклоняется от обычных паттернов.

Хотя это не устраняет мошенничество полностью, эти механизмы превращают безопасность из скрытой функции бэк-офиса в активную поверхность контроля, где пользователь может участвовать в сдерживании (контейнменте) в рамках выбранных мер.

Революционизируя использование коммерческих карт

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

В результате достигается более строгий финансовый контроль без добавления административной нагрузки. Компании могут подключать банкинг к бухгалтерским системам, платформам payroll и платежным процессорам, а затем использовать эти связи для автоматизации enforcement политики. Более точная прослеживаемость данных и более быстрая категоризация тем самым уменьшают слепые зоны, где процветают мошенничество и провалы комплаенса.

Кредитование и андеррайтинг с поддержкой AI

Необанки используют автоматизацию, чтобы оценивать данные о денежном потоке, инвойсы, истории платежей и активность по счетам — чтобы корректировать лимиты или расширять кредит быстрее, чем в ручных циклах проверки. Сквозная автоматизация также улучшает управление рисками на протяжении всего кредитного жизненного цикла: за счет анализа больших объемов финансовой отчетности, историй и рыночных сигналов для принятия обоснованных кредитных решений и снижения подверженности 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 также поддерживает движение процессов. Если транзакция выглядит рискованной, система может вмешаться сразу: снизив лимит, запустив быструю верификацию или пометив поставщика.

Оптимизированное управление расходами

Вместо того чтобы передавать между собой одну корпоративную карту, финансовые команды могут выдать каждому сотруднику, проекту или вендору его собственную карту и задать конкретные правила. Подрядчику можно выдать карту, которая работает только неделю. Карту проекта можно ограничить определенными торговцами. Категория с высокой степенью риска может быть заблокирована полностью. Чеки также могут поступать автоматически, чтобы расходы быстрее сопоставлялись и кодировались.

С точки зрения кибербезопасности сегментация снижает ценность любой одной скомпрометированной учетной записи (credential). Виртуальные карты можно часто ротировать, доступ сотрудников можно мгновенно отзывать, а аномальные паттерны расходов могут триггерить работу для finance и security.

Что это означает для традиционного банкинга

Банки с традиционным устройством реагируют на необанки — отчасти потому, что клиенты теперь ожидают мгновенные уведомления, самосервисные заморозки и процессы споров, встроенные в приложение, как базовые функции. Регуляторы также обращают внимание на то, как AI меняет риски и устойчивость, особенно когда модели зависят от сторонних поставщиков или создают новые поверхности атак.

Федеральная резервная система 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, что банки используют AI для кредитного скоринга и выявления мошенничества по мере того, как внедрение становится более мейнстримом.

Следующие шаги для более безопасного и умного использования карт

Карты теперь действуют как интеллектуальные элементы контроля для идентичности, рисков и денежных потоков. Необанки подтолкнули этот сдвиг, используя AI и автоматизацию, чтобы ускорять процессы для целого ряда финансовых сервисов. По мере улучшения этих систем кредитное и дебетовое использование будет адаптироваться в реальном времени, оставаясь более защищенным и органичнее вписываясь в ежедневные траты и бизнес-операции.