Neobanks 如何改变我们使用信用卡和借记卡的方式

April Miller 是 ReHack 杂志的执行编辑.

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新型银行（Neobanks）是以移动应用、API 和自动化决策为核心、而非以分支机构和批处理为中心的数字优先、技术驱动型金融机构。它们正在改变日常信用卡与借记卡的使用习惯——从发卡速度到消费控制的细粒度程度。随着人工智能（AI）在现代银行系统栈中逐渐成熟，卡片正变成可编程工具，用于安全、预算与现金流管理。

借助 AI 与自动化的技术基础

新型银行运行在云原生基础设施之上，旨在实现持续数据摄取与快速迭代。该架构使得能够在交易发生时进行实时打分，并自动化后台办公流程。传统银行可以增加这些能力，但许多机构仍在应对碎片化核心系统、较慢的发布周期以及为延迟对账而设计的风险模型方面举步维艰。

AI 投资信号表明行业正在走向何处。市场预测预计，银行业的 AI 将从其 2020 年的基准增长到 2030 年超过 640 亿美元，体现了自动化正以多快的速度成为产品设计的核心。

各家银行的采用程度差异很大，而这一差距可能决定安全水平与竞争力。行动更快的机构可以更早发现欺诈，并推出更强的卡片控制措施；反之，采用较慢的机构则可能在保护与客户体验方面落后。

根据 IBM 的一项研究，只有 8% 的银行在 2024 年以系统化方式部署了生成式 AI，而 78% 则通过战术性举措推进。研究将更深层的 AI 融合与更少的服务中断以及更高的 IT 客户满意度联系起来。新型银行往往更早看见这些收益，因为它们的系统支持更快的模型更新与自动化响应。

面向消费者卡片的全新标准

消费者的卡片使用行为正在向那些更像安全优先的软件产品、而非传统账户的机构转变。信任也是这种转变的一部分——54% 的全球消费者信任至少一家大型科技公司，胜过信任银行。 这表明，体验与被感知的专业能力会影响人们在管理资金与身份数据时感到更安全的地方。

彻底改善的用户体验

新型银行的卡片就像可配置的端点那样进行管理，通过实时的购买通知，缩小了攻击者所依赖的“未知交易”时间窗口。消费分析也能近乎实时运行，帮助卡片持有人在订阅费用不断攀升、商户异常与异常地域变成拒付之前就识别出来。

卡片生命周期的操作也可以直接在应用内完成。冻结与解冻账户、设置出行规则、更改 PIN 以及为移动钱包配置卡片，都可以在少数经过身份验证的操作之后完成。关键细节在于降低延迟。更快的可视性与响应会压缩欺诈与账户接管的“影响半径”。

先进的安全与控制

新型银行通常会在设备信号、交易情境与行为模式上应用由 AI 辅助的风险打分。这些包括设备绑定与异常检测。

一些机构提供支持线上卡片欺诈威胁建模的控制措施。通过减少重复使用次数，虚拟卡可以降低被盗卡信息的可用性。商户或类别限额，以及基于位置的提示，也能阻止意外消费，或当活动偏离正常模式时触发额外验证。

尽管这些措施并不能消除欺诈，但它们把安全从隐藏的后台功能转变为一种主动的控制界面，让用户能够参与遏制过程。

革新商用卡的使用

对于中小型企业，新型银行将卡片定位为运营基础设施。传统的企业银行业务往往将卡片、借贷与资金管理当作彼此独立的产品，并采用不同的入驻流程。新型银行则把这些能力整合到单一界面中，提供基于角色的访问控制、可编程的控制措施以及符合现代金融团队的集成。

结果是在不增加行政负担的情况下实现更严格的财务控制。企业可以将银行业务连接到会计系统、薪资平台和支付处理器，然后利用这些连接自动执行策略。更好的数据血缘与更快的分类，从而减少那些让欺诈与合规失败得以滋生的盲点。

借助 AI 的承保与信贷

新型银行使用自动化来评估现金流数据、发票、付款记录与账户活动，从而比人工审核周期更快地调整限额或延长授信。端到端自动化也能通过在放贷生命周期内分析大量财务报表、历史记录与市场信号来提升风险管理，以形成有依据的信贷决策并减少损失敞口。

自动化改变企业每天如何使用卡片。更快的承保意味着公司可以更早获得信贷，然后在评估拖延不前导致的反复停停走走之外持续使用。持续监控也能让事情继续推进。如果一笔交易看起来有风险，系统可以立即介入：通过降低限额、发起快速核验或标记某个供应商。

费用管理流程化

财务团队无需在一张企业卡之间来回传递，而是可以为每位员工、每个项目或每个供应商分别提供自己的卡，并设置特定规则。承包商可以获得仅对一周有效的卡。项目卡可以限制在特定商户使用。高风险类别可以直接被屏蔽。收据也可以自动流入，因此费用能更早完成匹配与编码。

从网络安全角度来看，分段可以降低任何单一被攻陷凭证所带来的价值。虚拟卡可以频繁轮换，员工访问权限可被即时撤销，而异常的费用模式可以触发财务与安全团队的响应。

这对传统银行意味着什么

在位银行正在应对新型银行，部分原因是客户现在把即时警报、自助冻结以及应用原生的争议处理流程视为基础功能。监管机构也在关注 AI 如何改变风险与韧性，尤其是在模型依赖第三方提供方或引入新的攻击面时。

美国联邦储备委员会甚至强调，需要在 AI 采用扩展的同时，在创新与安全、稳健性以及不断演进的风险管理做法之间取得平衡。随着采用变得更加主流，欧洲的监管主管也描述了银行如何使用 AI 进行信用打分与欺诈检测。

下一步：让卡片使用更安全、更聪明

卡片现在像是用于身份、风险与现金流的智能控制器。新型银行通过使用 AI 与自动化来加速一系列金融服务流程，推动了这种转变。随着这些系统不断改进，信用与借记的使用将能够实时适应，保持更高安全性，并更自然地融入日常消费与企业运营。