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!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

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

Необанки — 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 (ИИ) внутри современных банковских систем, карты становятся программируемыми инструментами для обеспечения безопасности, бюджета и управления денежными потоками.

Техническая основа с ИИ и автоматизацией

Необанки работают на облачно-нативной инфраструктуре, созданной для постоянного сбора данных и быстрого обновления. Эта архитектура позволяет оценивать транзакции по мере их поступления и автоматизировать внутренние рабочие процессы. Традиционные банки могут добавлять эти возможности, но многие все еще сталкиваются с фрагментированными ядрами, медленными циклами выпуска обновлений и моделями рисков, рассчитанными на задержки в сверке.

Инвестиции в ИИ сигнализируют о направлении развития отрасли. Рыночные прогнозы 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 продуктового дизайна.

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 отстающие рискуют отстать в вопросах защиты и клиентского опыта.

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 высоким уровнем удовлетворенности ИТ-клиентов подтверждается данными. Необанки часто 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 воспринимаются скорее как программные продукты с акцентом на безопасность, чем как 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 личности.

Радикально улучшенный пользовательский опыт

Карты необанков 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 по жизненному циклу карты также осуществляются из приложения. Заморозка и разморозка счетов, установка правил 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

Необанки обычно используют ИИ для оценки рисков 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 ограничивать полезность украденных данных, уменьшая повторное использование. Ограничения по продавцам или категориям, а также подсказки, основанные на местоположении, могут блокировать неожиданные расходы или запускать дополнительную проверку при отклонении от нормальных паттернов.

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

Революция в использовании коммерческих карт

Для малых и средних предприятий необанки позиционируют карты как операционную инфраструктуру. Традиционный бизнес-банкинг часто рассматривает карты, кредитование и казначейство как отдельные продукты с разными процессами подключения. Необанки 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, где процветают мошенничество и нарушения соответствия.

Автоматизированное кредитование и оценка кредитоспособности с ИИ

Необанки используют автоматизацию для оценки данных о денежном потоке, счетах-фактурах, истории платежей и активности на счетах, 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, истории и рыночных сигналов для принятия обоснованных решений и снижения риска потерь.

Автоматизация меняет ежедневное использование карт бизнесом. Быстрая оценка кредитоспособности позволяет компании получать кредит быстрее и продолжать его использовать без постоянных остановок и перезапусков, характерных для затяжных оценочных процессов. 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 одного корпоративного карты, финансовые команды могут выдавать каждому сотруднику, проекту или поставщику свою карту и устанавливать конкретные правила. Подрядчик может получить карту, действующую только неделю. Карта проекта может быть ограничена определенными продавцами. Категория с высоким риском может быть полностью заблокирована. Распознавание чеков также происходит автоматически, что позволяет быстрее сопоставлять и кодировать расходы.

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

Действующие банки реагируют на появление необанков, отчасти потому, что клиенты теперь ожидают мгновенных оповещений, самостоятельных блокировок и встроенных в приложение процедур оспаривания транзакций как базовых функций. 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 становящееся более распространенным.

Следующие шаги к более безопасному и умному использованию карт

Карты теперь выступают как умные средства управления идентификацией, рисками и денежными потоками. Необанки 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.