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 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 (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 системами, медленными циклами обновлений и моделями риска, предназначенными для задержанных сверок.

Инвестиции в ИИ показывают, в каком направлении 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 отражает быстрое становление автоматизации центральной частью разработки продуктов.

Принятие технологий значительно различается между банками, и этот разрыв может определить уровень безопасности и конкурентоспособности. Учреждения, движущиеся быстрее, могут обнаруживать мошенничество раньше и внедрять более строгие контрольные механизмы для карт, в то время как более медленные участники рискуют отстать в защите и клиентском опыте.

Согласно исследованию IBM, только 8% банков систематически развивали генеративный ИИ в 2024 году, в то время как 78% использовали его в рамках тактических инициатив. Связь более глубокой интеграции ИИ с меньшим количеством сбоев в обслуживании и более высокой удовлетворенностью ИТ-пользователей подтверждается данными. Небанки часто достигают этих результатов раньше, потому что 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 небанковских учреждений 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 по жизненному циклу карты также осуществляются из приложения. Заморозка и разморозка счетов, установка правил для путешествий, изменение PIN-кодов и подключение карты к мобильному кошельку могут выполняться после нескольких аутентифицированных действий. Важный момент — снижение задержек. Быстрая видимость и реакция уменьшают масштаб воздействия 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 контрольные механизмы для моделирования угроз онлайн-мошенничества с картами. Виртуальные карты могут ограничить полезность украденных данных, уменьшая повторное использование. Ограничения по продавцам или категориям, а также подсказки, основанные на местоположении, могут блокировать неожиданные расходы или требовать дополнительную проверку при отклонении от обычных паттернов.

Хотя эти меры не исключают мошенничество полностью, они превращают безопасность из скрытой функции бэкэнда в активную область контроля, в которой пользователь может участвовать в локализации угроз.

Революция в использовании коммерческих карт

Для малых и средних предприятий небанки позиционируют карты как операционную инфраструктуру. Традиционный бизнес-банкинг часто 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 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. Лучшее отслеживание данных и более быстрая категоризация уменьшают слепые зоны, в которых процветают мошенничество и нарушения соответствия.

Автоматизированное кредитование и оценка рисков 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 обеспечивает бесперебойную работу. Если транзакция кажется рискованной, система может сразу снизить лимит, запустить быструю проверку или отметить 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. Карта проекта может быть ограничена определенными продавцами. Категории с высоким риском могут быть полностью заблокированы. Также чеки могут автоматически поступать, что ускоряет сопоставление и кодирование расходов.

С точки зрения кибербезопасности сегментация снижает ценность любого одного скомпрометированного учетных данных. Виртуальные карты можно часто менять, доступ сотрудников — мгновенно отзывать, а аномальные схемы расходов — запускать автоматические реакции со стороны финансовых и служб безопасности.

Что это значит для традиционного банкинга

Крупные банки реагируют на появление небанковских учреждений, 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 риски 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 все более распространенную практику.

Следующие шаги к более безопасному и умному использованию карт

Карты теперь выступают как умные средства контроля идентичности, рисков и денежных потоков. 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.