Як нео-банки змінюють наш спосіб використання кредитних та дебетових карток

Ейпріл Міллер — головна редакторка журналу ReHack.

Дізнайтеся про найкращі новини та події у фінтеху!

Підпишіться на розсилку FinTech Weekly

Звісно, яку читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших

Необанки — це цифрові, технологічно орієнтовані фінансові інституції, створені навколо додатків, API та автоматизованого прийняття рішень, а не відділень і пакетної обробки. Вони змінюють щоденні звички користування кредитними та дебетовими картками — від того, як швидко можна оформити картку, до того, наскільки детально можна контролювати витрати. У міру того як штучний інтелект (AI) дозріває всередині сучасних банківських стеків, картки стають програмованими інструментами для безпеки, бюджетування та керування грошовими потоками.

Технологічна основа з AI та автоматизацією

Необанки працюють на хмарній інфраструктурі, створеній для безперервного надходження даних і швидкої ітерації. Така архітектура дає змогу оцінювати транзакції в момент їх здійснення та автоматизувати бекофісні робочі процеси. Банки зі спадковою архітектурою можуть додати ці можливості, але багато хто все ще стикається з фрагментованими ядрами, повільнішими циклами релізів і моделями ризику, розрахованими на відкладене звіряння.

Сигнали для інвестицій в AI показують, куди рухається галузь. Прогнози ринку очікують, що AI в банківській сфері зросте з базового рівня 2020 року до понад $64 мільярдів до 2030 року, відображаючи, як швидко автоматизація стає центральною для дизайну продуктів.

Застосування істотно різниться між банками, і ця різниця може визначити безпеку та конкуренцію. Інституції, які рухаються швидше, можуть виявляти шахрайство раніше та впроваджувати потужніші карткові контролі, тоді як повільніші гравці ризикують відставати в захисті та якості клієнтського досвіду.

Згідно з дослідженням IBM, лише 8% банків у 2024 році системно розробили генеративний AI, тоді як 78% займалися цим через тактичні ініціативи. У ньому пов’язували глибшу інтеграцію AI з меншою кількістю збоїв у сервісах і вищою задоволеністю клієнтів з боку IT. Необанки часто бачать ці переваги раніше, тому що їхні системи підтримують швидші оновлення моделей і автоматизовані відповіді.

Новий стандарт для карток споживачів

Поведінка користувачів карток зміщується в бік інституцій, які відчуваються більше як продукт із акцентом на безпеку — програмне забезпечення — ніж як традиційні рахунки. Довіра є частиною цього зсуву — 54% глобальних споживачів довіряють щонайменше одній великій технологічній компанії більше, ніж банкам. Це сигнал того, що досвід і сприйнята компетентність впливають на те, де люди відчувають себе в безпеці, керуючи грошима та даними про особу.

Радикально покращений користувацький досвід

Картки необанків керуються як настроювані кінцеві точки (endpoints): сповіщення про покупки в реальному часі звужують «вікно невідомої транзакції», від якого залежать атакувальники. Аналітика витрат також працює майже в реальному часі, допомагаючи власникам карток розпізнавати «розростання» підписок, аномалії від мерчантів і незвичні географії ще до того, як це перетвориться на чарджбеки.

Дії впродовж життєвого циклу картки також відбуваються всередині додатку. Призупинення та відновлення рахунків, налаштування правил для поїздок, зміна PIN-кодів і підключення картки до мобільного гаманця можна виконати після кількох автентизованих дій. Ключова деталь — зменшення затримки. Більш швидка видимість і реакція стискають «вибуховий радіус» як шахрайства, так і перехоплення акаунта.

Покращена безпека та контроль

Необанки зазвичай застосовують оцінювання ризику, підсилене AI, за сигналами від пристроїв, контекстом транзакцій і патернами поведінки. Це включає прив’язку пристрою та виявлення аномалій.

Деякі пропонують контроли, які підтримують моделювання загроз для онлайн-шахрайства з картками. Віртуальні картки можуть обмежувати користь викрадених даних картки, зменшуючи повторне використання. Ліміти для мерчанта чи категорії та підказки з урахуванням локації також можуть блокувати несподівані витрати або запускати додаткову верифікацію, коли активність відхиляється від звичних патернів.

Хоча ці заходи не усувають шахрайство повністю, вони перетворюють безпеку з прихованої функції бекенду на активну «поверхню контролю», де користувач може брати участь у стримуванні інцидентів.

Революція у використанні корпоративних карток

Для малих і середніх підприємств необанки позиціонують картки як операційну інфраструктуру. Традиційне бізнес-банкінг часто розглядає картки, кредитування та казначейство як окремі продукти з різними сценаріями онбордингу. Необанки об’єднують ці можливості в одному інтерфейсі — з доступом на основі ролей, програмованими контролями та інтеграціями, які підходять сучасним фінансовим командам.

Результат — щільніший фінансовий контроль без додавання адміністративного навантаження. Бізнеси можуть з’єднати банківські сервіси з обліковими системами, платформами зарплат і платіжними процесорами, а потім використовувати ці зв’язки, щоб автоматизувати застосування політик. Краща лінійка даних (data lineage) і швидша категоризація, своєю чергою, зменшують «сліпих зони», де процвітають і шахрайство, і збої комплаєнсу.

Кредитування та андеррайтинг на базі AI

Необанки використовують автоматизацію для оцінки даних про грошові потоки, інвойсів, історій платежів і активності на рахунках, щоб коригувати ліміти або надавати кредит швидше, ніж у ручних циклах перевірки. Кінець-до-кінця автоматизація також покращує керування ризиками впродовж усього кредитного життєвого циклу: вона аналізує великі обсяги фінансової звітності, історій і ринкових сигналів, щоб приймати обґрунтовані кредитні рішення та зменшувати ризик втрат.

Автоматизація змінює те, як бізнеси використовують картки щодня. Швидший андеррайтинг означає, що компанія може отримати кредит раніше — а потім продовжувати користування без постійних «стоп-стартів», які виникають, коли оцінки затягуються. Безперервний моніторинг також тримає процеси в русі. Якщо транзакція виглядає ризиковою, система може втрутитися негайно — зменшивши ліміт, запустивши швидку верифікацію або позначивши продавця (vendor).

Оптимізоване керування витратами

Замість того щоб передавати одну корпоративну картку між людьми, фінансові команди можуть видати кожному співробітнику, проєкту чи постачальнику власну картку й встановити конкретні правила. Контрактник може отримати картку, яка працює лише протягом тижня. Картку для проєкту можна обмежити певними мерчантами. Високоризикову категорію можна заблокувати повністю. Квитанції також можуть надходити автоматично, тож витрати швидше зіставляються та отримують правильні коди.

З погляду кібербезпеки сегментація зменшує цінність будь-яких окремих скомпрометованих облікових даних. Віртуальні картки можна частіше ротаційно оновлювати, доступ співробітника можна миттєво відкликати, а аномальні патерни витрат здатні запускати дії для фінансів і безпеки.

Що це означає для традиційного банкінгу

Провідні банки реагують на необанки, частково тому, що клієнти тепер шукають миттєві сповіщення, заморожування в режимі self-service та спори у додатку як базові функції. Регулятори також звертають увагу на те, як AI змінює ризик і стійкість, особливо коли моделі залежать від сторонніх постачальників або створюють нові поверхні атак.

Федеральна резервна система США навіть підкреслювала потребу балансувати інновації з безпекою, надійністю та практиками керування ризиками, які еволюціонують у міру розширення впровадження AI. Наглядачі в Європі також описували, як банки використовують AI для скорингу кредитоспроможності та виявлення шахрайства, коли застосування стає більш масовим.

Наступні кроки для безпечнішого та розумнішого використання карток

Картки тепер діють як розумні контролі для ідентичності, ризику та грошового потоку. Необанки підштовхнули цей зсув, використовуючи AI та автоматизацію, щоб прискорити процеси для низки фінансових послуг. Поки ці системи вдосконалюються, кредитне та дебетове використання адаптуватиметься в реальному часі, залишаючись безпечнішим і природніше вбудовуючись у щоденні витрати та бізнес-операції.