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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供 JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高管阅读

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，而不是依靠分行和批处理。它们正在重塑日常信用卡和借记卡的使用习惯——从卡片可以多快发放，到支出能被多么精细地控制。随着人工智能（AI）在现代银行技术栈中逐渐成熟，卡片正成为用于安全、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，基础设施旨在支持持续的数据摄入与快速迭代。这种架构使得能够在交易发生时对交易进行评分，并自动化后台运营流程。传统银行可以引入这些能力，但许多银行仍面临核心系统碎片化、发布周期更慢以及为延迟对账设计的风险模型等问题。

AI 的投资信号表明行业正在走向何处。市场预测预计，到 2030 年，银行业的 AI 规模将从 2020 年的基线增长到超过 $64 billion，反映出自动化正在多么迅速地成为产品设计的核心。

不同银行的采用程度差异很大，而这条差距可能决定安全性与竞争力。行动更快的机构可以更早检测到欺诈，并推出更强的卡片控制措施；而采用较慢的机构则可能在保护和客户体验方面落后。

根据 IBM 的一项研究，2024 年只有 8% 的银行系统性地开发了生成式 AI，而 78% 的银行是通过战术性举措来推进。研究将更深层次的 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。新兴银行往往能更早看到这些收益，因为它们的系统支持更快的模型更新以及自动响应。

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% 的全球消费者更信任至少一家大型科技公司，而非银行。这表明，体验与被感知的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提升

新兴银行的卡片就像可配置的端点一样进行管理，实时的购买通知会缩小攻击者所依赖的“未知交易”窗口。支出分析也会近乎实时地运行，帮助持卡人识别订阅逐步增加、商户异常以及异常地理位置等情况，防止其在成为拒付之前就已经发生。

卡片生命周期的操作也可以在应用内完成。冻结与解冻账户、设置出行规则、更改 PIN 以及为卡片开通移动钱包等，都可以在完成几次已验证的操作后处理。关键在于降低延迟。更快的可视性与响应速度会压缩欺诈与账户接管的影响范围。

更先进的安全与控制

新兴银行通常会在设备信号、交易情境与行为模式上应用 AI 辅助的风险评分。这些措施包括设备绑定和异常检测。

一些银行提供支持对在线卡片欺诈进行威胁建模的控制措施。通过减少复用，虚拟卡可以降低被盗卡片信息的可用性。商户或类别限额，以及具备地理位置感知的提示，也能够阻止非预期支出，或在某项活动偏离正常模式时触发额外验证。

尽管这些措施无法消除欺诈，但它们把安全从隐藏的后台功能转变为一种可供用户参与的主动控制界面。

重塑商业卡的使用方式

对于中小型企业，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、贷款和资金管理视为彼此独立的产品，并采用不同的入门流程。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控制、可编程的控制措施以及能够匹配现代金融团队需求的集成。

结果是在不增加行政负担的情况下实现更强的财务控制。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政策。更好的数据血缘与更快的分类，从而减少欺诈与合规失效赖以滋生的盲点。

由 AI 驱动的承保与授信

新兴银行使用自动化来评估现金流数据、发票、支付历史以及账户活动，以便比人工审核周期更快地调整额度或延展信用。端到端的自动化也通过分析大量财务报表、历史记录与市场信号来改善整个贷款生命周期的风险管理，从而做出有依据的授信决策，并减少损失敞口。

自动化正在改变企业日常如何使用卡片。更快的承保意味着公司可以更早获得信贷，然后持续使用，而不必在评估拖延时不断停止与重启。持续监控也会让流程保持推进。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。

费用管理更加简化

财务团队不再是来回传递一张企业卡，而是可以为每一位员工、每个项目或每位供应商分别发放一张专属卡，并设置特定规则。承包商可以获得一张仅在一周内可用的卡。项目卡可以限制在特定商户。高风险类别也可以直接被阻止。收据还能自动流入，因此费用可以更早匹配并完成编码。

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。虚拟卡可以频繁轮换，员工访问权限可以即时撤销，而异常的费用模式可以触发财务与安全团队。

这对传统银行意味着什么

主流银行正在回应新兴银行，部分原因在于客户如今把即时提醒、自助冻结以及应用内争议处理流程当作基础功能来寻求。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 采用扩张的同时，需要在创新与安全、稳健性以及不断演进的风险管理实践之间取得平衡。随着采用变得更加主流，欧洲的监管者也描述了银行如何使用 AI 进行信用评分与欺诈检测。

下一步：让卡片使用更安全、更聪明

卡片现在像智能控件一样，用于管理身份、风险和现金流。新兴银行通过利用 AI 和自动化来加速一系列金融服务流程，从而推动了这一转变。随着这些系统持续改进，信用卡和借记卡的使用将能够实时适配，保持更安全，并更自然地融入日常消费与企业运营之中。