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

Апрель Міллер є головним редактором журналу ReHack.

Відкрийте для себе найкращі новини та події у сфері фінтех!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших компаній

Необанки — це цифрові фінансові установи, орієнтовані на технології, побудовані навколо додатків, API та автоматизованого прийняття рішень, а не на філії та пакетну обробку. Вони змінюють щоденні звички щодо кредитних та дебетових карт, від швидкості видачі карти до рівня контролю за витратами. Оскільки штучний інтелект (AI) розвивається у сучасних банківських системах, карти стають програмованими інструментами для безпеки, бюджету та управління грошовими потоками.

Технічна основа з AI та автоматизацією

Необанки працюють на хмарно-орієнтованій інфраструктурі, створеній для безперервного збору даних та швидких ітерацій. Така архітектура дозволяє оцінювати транзакції у реальному часі та автоматизувати внутрішні процеси. Традиційні банки можуть додати ці можливості, але багато з них все ще борються з фрагментованими ядрами, повільнішими циклами випуску та моделями ризику, розробленими для затриманого узгодження.

Інвестиції в AI сигналізують про напрямок розвитку галузі. Прогнози ринку очікують, що AI у банківській сфері зросте з базового рівня 2020 року до понад $64 мільярдів доларів до 2030 року, що відображає швидкість, з якою автоматизація стає центральною частиною продуктового дизайну.

Залежно від банку, рівень впровадження варіюється, і цей розрив може визначати безпеку та конкуренцію. Установи, що рухаються швидше, можуть раніше виявляти шахрайство та впроваджувати більш жорсткий контроль карт, тоді як повільніші учасники ризикують відстати у захисті та досвіді клієнтів.

Згідно з дослідженням IBM, лише 8% банків систематично розробляли генеративний AI у 2024 році, тоді як 78% займалися цим через тактичні ініціативи. Це пов’язано з меншими збоїми у сервісі та вищим рівнем задоволеності IT-клієнтів. Необанки часто бачать ці переваги раніше, оскільки їх системи підтримують швидше оновлення моделей та автоматизовані відповіді.

Новий стандарт для споживчих карт

Поведінка споживачів щодо карт змінюється у бік установ, які більше схожі на безпечне програмне забезпечення, ніж на традиційні рахунки. Довіра є частиною цієї зміни — 54% світових споживачів довіряють принаймні одній великій технологічній компанії більше, ніж банкам. Це свідчить про те, що досвід та сприйманий рівень компетентності впливають на те, де люди почуваються безпечніше у керуванні грошима та даними ідентичності.

Радикально покращений користувацький досвід

Картки необанків керуються як налаштовувані кінцеві точки, з повідомленнями про покупки у реальному часі, що зменшує вікно «невідомої транзакції», на яке покладаються зловмисники. Аналіз витрат також виконується майже у реальному часі, допомагаючи власникам карт виявляти підозрілі підписки, аномалії у торговців та незвичайні географії до того, як вони перетворяться на повернення коштів.

Дії з життєвого циклу картки також виконуються з додатку. Замороження та розмороження рахунків, встановлення правил для подорожей, зміна PIN-кодів та підключення картки до мобільного гаманця — все це можна зробити після кількох автентифікаційних дій. Головна особливість — зменшення затримки. Швидше відображення та реагування зменшують масштаб поширення шахрайства та захоплення облікових записів.

Передові засоби безпеки та контролю

Зазвичай необанки застосовують AI-підтримуване оцінювання ризику на основі сигналів пристроїв, контексту транзакцій та поведінкових моделей. Це включає прив’язку пристроїв та виявлення аномалій.

Деякі пропонують засоби контролю, що підтримують моделювання загроз для онлайн-шахрайства з картками. Віртуальні картки можуть обмежити корисність викрадених даних картки, зменшуючи повторне використання. Обмеження за торговцями або категоріями та підказки, що враховують місцезнаходження, також можуть блокувати несподівані витрати або запускати додаткову перевірку, якщо активність відхиляється від нормальних моделей.

Хоча ці заходи не усувають шахрайство, вони перетворюють безпеку з прихованої функції бекенду у активну контрольну поверхню, де користувач може брати участь у стримуванні загроз.

Революція у використанні комерційних карт

Для малих та середніх підприємств необанки позиціонують карти як операційну інфраструктуру. Традиційне бізнес-банкінг часто розглядає карти, кредитування та казначейство як окремі продукти з різними процесами onboarding. Необанки об’єднують ці можливості в один інтерфейс із ролями, керованими доступами, програмованими контролями та інтеграціями, що відповідають сучасним фінансовим командам.

Результатом є більш жорсткий фінансовий контроль без додаткового адміністративного навантаження. Бізнеси можуть підключати банківські системи до бухгалтерського обліку, платформ зарплати та платіжних процесорів, а потім використовувати ці зв’язки для автоматизації політик. Покращена лінія походження даних та швидше класифікування зменшують сліпі зони, де процвітає шахрайство та порушення відповідності.

Автоматизація підбору кредитів та кредитування за допомогою AI

Необанки використовують автоматизацію для оцінки даних про грошові потоки, рахунки-фактури, історії платежів та активність облікових записів, щоб швидше коригувати ліміти або надавати кредит. Повна автоматизація також покращує управління ризиками протягом усього життєвого циклу кредитування, аналізуючи великі обсяги фінансових звітів, історій та ринкових сигналів для прийняття обґрунтованих кредитних рішень і зменшення ризику втрат.

Автоматизація змінює щоденне використання картками. Швидше підбір кредиту означає, що компанія може отримати доступ до кредиту раніше і продовжувати його використовувати без постійних зупинок і початкових затримок. Постійний моніторинг також підтримує рух. Якщо транзакція здається ризикованою, система може одразу зменшити ліміт, запустити швидку перевірку або позначити постачальника.

Оптимізоване управління витратами

Замість того, щоб передавати одну корпоративну картку, фінансові команди можуть надати кожному співробітнику, проекту або постачальнику свою картку та встановити конкретні правила. Підрядник може отримати картку, яка працює лише тиждень. Проектна картка може бути обмежена певними торговцями. Категорія високого ризику може бути заблокована відразу. Р receipts також можуть автоматично надходити, що дозволяє швидше співставляти та кодувати витрати.

З точки зору кібербезпеки сегментація зменшує цінність будь-яких одних зламаних облікових даних. Віртуальні картки можна часто оновлювати, доступ співробітників можна миттєво відкликати, а аномальні шаблони витрат — активувати фінансові та безпекові заходи.

Що це означає для традиційного банкінгу

Інститути, що вже існують, реагують на необанки частково тому, що клієнти тепер очікують миттєвих сповіщень, самостійного блокування та споріднених з додатком процесів оскарження як базових функцій. Регулятори також звертають увагу на те, як AI змінює ризики та стійкість, особливо коли моделі залежать від сторонніх провайдерів або створюють нові поверхні для атак.

Федеральна резервна система США навіть підкреслює необхідність балансувати інновації з безпекою, стабільністю та еволюційними практиками управління ризиками у міру розширення впровадження AI. Регулятори в Європі також описують банки, що використовують AI для кредитного скорингу та виявлення шахрайства, оскільки впровадження стає більш масовим.

Наступні кроки для безпечнішого та розумнішого використання карт

Картки тепер діють як розумні засоби контролю ідентичності, ризиків та грошових потоків. Необанки сприяли цьому зсуву, використовуючи AI та автоматизацію для прискорення процесів у різних фінансових сервісах. З покращенням цих систем, використання кредитних та дебетових карт буде адаптуватися у реальному часі, залишаючись більш безпечним і більш природно інтегруючись у щоденні витрати та бізнес-операції.