Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Pre-IPOs
Откройте полный доступ к глобальным IPO акций
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Как нео-банки меняют наш способ использования кредитных и дебетовых карт
Апрель Миллер — управляющий 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 (AI) внутри современных банковских систем карты становятся программируемыми инструментами для обеспечения безопасности, бюджета и управления денежными потоками.
Техническая основа с ИИ и автоматизацией
Небанки работают на облачной инфраструктуре, созданной для непрерывного сбора данных и быстрого обновления. Эта архитектура позволяет оценивать транзакции по мере их совершения и автоматизировать внутренние рабочие процессы. Традиционные банки могут добавлять эти возможности, но многие все еще сталкиваются с фрагментированными ядрами, медленными циклами выпуска и моделями риска, предназначенными для задержанных сверок.
Инвестиции в ИИ показывают, в каком направлении движется индустрия. Рыночные прогнозы ожидают, что использование ИИ в банковской сфере вырастет с уровня 2020 года до более чем $64 миллиардов к 2030 году, что отражает быстрое становление автоматизации центральной частью разработки продуктов.
Принятие технологий сильно различается между банками, и этот разрыв может определить уровень безопасности и конкурентоспособности. Учреждения, движущиеся быстрее, могут обнаруживать мошенничество раньше и внедрять более строгий контроль карт, в то время как медлительные участники рискуют отстать в защите и клиентском опыте.
По данным исследования IBM, только 8% банков систематически развивали генеративный ИИ в 2024 году, тогда как 78% использовали его в тактических инициативах. Связь более глубокой интеграции ИИ с меньшим количеством сбоев в обслуживании и более высоким уровнем удовлетворенности ИТ-клиентов подтверждается данными. Небанки зачастую достигают этих результатов быстрее, поскольку их системы поддерживают более быстрые обновления моделей и автоматические ответы.
Новый стандарт для потребительских карт
Поведение потребителей по картам меняется в сторону тех учреждений, которые больше напоминают программное обеспечение с акцентом на безопасность, чем традиционные счета. Доверие — 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.
Действия с жизненным циклом карты также выполняются внутри приложения. Заморозка и разморозка счетов, установка правил путешествий, изменение PIN-кодов и подключение карты к мобильному кошельку могут осуществляться после нескольких аутентифицированных действий. Важная особенность — снижение задержек. Быстрая видимость и реакция уменьшают масштаб последствий как мошенничества, так и захвата аккаунта.
Передовая безопасность и контроль
Небанки обычно используют ИИ для оценки риска по сигналам устройств, контекстам транзакций и моделям поведения. В это входит привязка устройств и обнаружение аномалий.
Некоторые предлагают средства контроля, поддерживающие моделирование угроз для онлайн-мошенничества с картами. Виртуальные карты могут ограничить полезность украденных данных карты, уменьшая повторное использование. Ограничения по продавцам или категориям, а также подсказки, основанные на местоположении, могут блокировать неожиданные расходы или запускать дополнительную проверку при отклонении активности от нормальных шаблонов.
Хотя эти меры не исключают мошенничество полностью, они превращают безопасность из скрытой функции бэкэнда в активную область контроля, в которой пользователь может участвовать в ограничении угроз.
Революция в использовании коммерческих карт
Для малых и средних предприятий карты небанков позиционируются как операционная инфраструктура. Традиционный бизнес-банкинг часто рассматривает карты, кредитование и казначейство как отдельные продукты с разными процессами подключения. Небанки объединяют эти возможности в один интерфейс с ролевым доступом, программируемыми контролями и интеграциями, соответствующими современным финансовым командам.
Результат — более строгий финансовый контроль без увеличения административной нагрузки. Бизнесы могут подключать банковские системы к бухгалтерии, платформам зарплат и платежным процессорам, а затем использовать эти связи для автоматизации соблюдения политики. Улучшенная прослеживаемость данных и более быстрая категоризация уменьшают слепые зоны, где процветают мошенничество и нарушения соответствия.
Автоматизация оценки кредитоспособности и кредитование с ИИ
Небанки используют автоматизацию для оценки данных о денежном потоке, счетах, платежной истории и активности, чтобы быстрее корректировать лимиты или предоставлять кредиты, минуя циклы ручной проверки. Полностью автоматизированный процесс также улучшает 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 перезапусков, характерных для затяжных проверок. Постоянный мониторинг также поддерживает движение вперед. Если транзакция кажется рискованной, система может сразу снизить лимит, запустить быструю проверку или отметить поставщика.
Оптимизация управления расходами
Вместо распространения одного корпоративного карты, финансовые команды могут выдавать каждому сотруднику, проекту или поставщику свою карту с определенными правилами. Подрядчик может получить карту, действующую только неделю. Проектная карта может быть ограничена определенными продавцами. Категория с высоким риском может быть полностью заблокирована. Распечатки также могут автоматически поступать, что ускоряет сопоставление и кодирование расходов.
С точки зрения кибербезопасности сегментация снижает ценность любого одного скомпрометированного учетного данных. Виртуальные карты можно часто менять, доступ сотрудников мгновенно отзывать, а аномальные схемы расходов — запускать системы безопасности и контроля.
Что это значит для традиционного банкинга
Крупные банки реагируют на появление небанков, отчасти потому, что клиенты теперь ожидают мгновенных оповещений, самостоятельных блокировок и встроенных в приложение процедур оспаривания. Регуляторы также обращают внимание на то, как ИИ меняет риск и устойчивость, особенно когда модели зависят от сторонних поставщиков или создают новые поверхности для атак.
Федеральная резервная система США даже подчеркнула необходимость балансировать инновации с безопасностью, надежностью и развивающимися практиками управления рисками по мере расширения внедрения ИИ. Регуляторы в Европе также описывают использование ИИ для оценки кредитоспособности и обнаружения мошенничества как становящееся более распространенным.
Следующие шаги к более безопасному и умному использованию карт
Карты теперь действуют как умные средства контроля идентичности, риска и денежного потока. Небанки продвинули этот сдвиг, 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.