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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被 JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna 等机构的高管阅读

新兴银行是以数字为先、技术驱动的金融机构，围绕应用程序、API 和自动化决策构建，而非依赖分行和批处理。它们正在重塑日常信用卡和借记卡的使用习惯，从卡片能多快发放，到支出可以被多么精细地加以控制。随着人工智能（AI）在现代银行架构中不断成熟，卡片正变成用于安全、预算和现金流管理的可编程工具。

以 AI 和自动化为基础的技术底座

新兴银行运行在云原生基础设施之上，专为持续数据摄取和快速迭代而打造。这样的架构使银行能够在交易发生时即进行评分，并自动化后台工作流程。传统银行可以补齐这些能力，但许多银行仍在应对核心系统碎片化、较慢的发布周期，以及为延迟对账而设计的风险模型。

AI 的投资信号正在指明行业将走向何处。市场预测认为，到 2030 年，银行业中的 AI 将从 2020 年的基线增长到超过 $64 billion，反映出自动化正以多么快的速度成为产品设计的核心。

不同银行之间的采用程度差异很大，而这种差距可能决定安全性与竞争力。行动更快的机构能够更早发现欺诈，并推出更强的卡片控制；而采用更慢的机构则面临在保护与客户体验方面落后的风险。

根据 IBM 的一项研究，2024 年只有 8% 的银行以系统化方式开发生成式 AI，而 78% 的银行则通过战术性举措推进。研究还指出，更深度的 AI 集成与更少的服务中断以及更高的 IT 客户满意度相关。新兴银行往往更早看到这些收益，因为它们的系统支持更快的模型更新和自动化响应。

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“以安全为先的软件产品”的机构转变，而非传统账户。信任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以及身份数据时的安全感。

用户体验实现了彻底的改善

新兴银行的卡片管理方式类似于可配置的端点，并通过实时购买通知缩小攻击者所依赖的“未知交易”窗口。支出分析也几乎实时运行，帮助持卡人更早识别订阅增长“蠢蠢欲动”、商户异常以及不寻常的地理位置，从而在其演变为拒付（chargebacks）之前就予以察觉。

卡片生命周期中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，以及为移动钱包开通卡片，都可以在完成少数几次经过身份验证的操作后处理。关键在于降低延迟。更快的可视性与响应会进一步压缩欺诈与账户接管的“影响半径”。

先进的安全与控制

新兴银行通常会在设备信号、交易场景以及行为模式上应用 AI 辅助的风险评分。这些能力包括设备绑定与异常检测。

一些机构提供可支持在线卡片欺诈威胁建模的控制措施。虚拟卡可以通过降低被盗卡信息的再利用价值来限制其可用性。商户或类别限额，以及与位置相关的提示，也可以阻止意外支出，或在某项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，但它们将安全从隐藏的后台功能转变为可供用户参与的主动控制界面，从而让用户能够参与到遏制过程之中。

革新商业卡的使用方式

对中小企业而言，新兴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把卡片、贷款和财资作为彼此独立的产品对待，并配套不同的开户流程。新兴银行则在单一界面中整合这些能力，提供基于角色的访问、可编程的控制以及适配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紧密的财务控制。企业可以将银行业务连接到会计系统、薪资平台以及支付处理器，然后利用这些连接来自动执行政策。更好的数据血缘与更快的分类能力，从而减少欺诈与合规失误得以滋生的盲区。

以 AI 驱动的承保与授信

新兴银行利用自动化来评估现金流数据、发票、支付历史和账户活动，从而比人工审核周期更快地调整额度或延伸信贷。端到端的自动化还能通过分析大量财务报表、历史记录以及市场信号，在贷款生命周期的各个阶段改进风险管理，以得出更有依据的授信决策并降低损失敞口。

自动化正在改变企业日常使用卡片的方式。更快的承保意味着公司可以更早获得信贷，然后在不需要持续经历评估拖延所带来的频繁“停—启”情况下继续使用。持续监控也能让流程保持推进。如果一笔交易看起来存在风险，系统可以立即介入：降低额度、发起快速验证，或标记某个供应商。

费用管理的流程化与简化

财务团队不再需要来回传递一张公司卡，而是可以为每位员工、每个项目或每位供应商分别发放各自的卡，并设置特定规则。承包商可以获得一张仅能使用一周的卡。项目卡可以限定在特定商户范围内。高风险类别可以直接被屏蔽。收据也可以自动流转，从而让费用能更早完成匹配与编码。

从网络安全的角度来看，细分可以降低任何单一被泄露凭证所带来的价值。虚拟卡可以被频繁轮换，员工的访问权限可以随时被撤销，而异常的费用模式也可以触发财务与安全团队的警报。

这对传统银行意味着什么

主流银行正在对新兴银行做出回应，部分原因是客户如今将即时提醒、自助冻结以及“应用内原生”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商或引入新的攻击面时。

美国联邦储备系统（U.S. Federal Reserve）甚至强调，在 AI 的采用扩展过程中，需要在创新与安全、稳健以及不断演变的风险管理实践之间取得平衡。欧洲的监管者也提到，随着采用变得更加主流，银行正在使用 AI 进行信用评分和欺诈检测。

让卡片使用更安全、更聪明的下一步

卡片现在充当用于身份、风险与现金流的智能控制器。新兴银行通过使用 AI 和自动化来加速多种金融服务的流程，从而推动了这种转变。随着这些系统持续改进，信用卡与借记卡的使用将能够实时适配，从而保持更高的安全性，并更自然地融入日常支出与企业运营中。