_**エイプリル・ミラー**はReHackマガジンのマネージングエディターです。_* * ***最新のフィンテックニュースやイベントを見つけよう！****FinTech Weeklyのニュースレターに登録しよう****JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの経営幹部が読んでいます*** * * ネオバンクは、支店やバッチ処理に頼るのではなく、アプリ、API、自動化された意思決定を中心に構築された、デジタルファーストの技術主導型金融機関です。これらは、クレジットカードやデビットカードの利用習慣を日常的に変革しており、カードの発行速度や支出の詳細な管理方法まで進化しています。現代の銀行システム内で人工知能（AI）が成熟するにつれ、カードはセキュリティ、予算管理、キャッシュフロー管理のためのプログラム可能なツールへと変わりつつあります。**AIと自動化による技術基盤**-----------------------------ネオバンクは、継続的なデータ取り込みと迅速な反復を可能にするクラウドネイティブのインフラ上で運営されています。このアーキテクチャにより、取引のスコアリングやバックオフィスのワークフローの自動化が実現します。従来の銀行もこれらの機能を追加できますが、多くは断片化したコアシステムや遅いリリースサイクル、遅延調整を前提としたリスクモデルに苦しんでいます。AIへの投資は、業界の方向性を示しています。市場予測によると、銀行におけるAIの規模は2020年の基準から2030年までに640億ドルを超えると見込まれ、オートメーションが製品設計の中心となる速度を反映しています。導入状況は銀行によって大きく異なり、その差はセキュリティや競争力に影響します。迅速に導入できる機関は詐欺を早期に検知し、より強力なカードコントロールを展開できます。一方、遅れをとると、保護や顧客体験で後れを取るリスクがあります。IBMの調査によると、2024年に体系的に生成AIを導入した銀行はわずか8％で、78％は戦術的な取り組みを通じて追求していると報告しています。AIの深い統合は、サービス停止の減少やIT顧客満足度の向上と関連しています。ネオバンクは、システムがより迅速にモデル更新や自動応答をサポートするため、これらの効果を早期に実感しています。**消費者向けカードの新基準**----------------------------消費者のカード利用は、従来の口座よりもセキュリティ重視のソフトウェア製品に近づいています。この変化には信頼も関係しており、世界の消費者の54％は少なくとも一つの大手テクノロジー企業を銀行よりも信頼しています。これは、体験や能力の認識が、資金や本人確認データの管理において安全だと感じる場所に影響を与えている証拠です。### **革新的なユーザーエクスペリエンス**ネオバンクのカードは、設定可能なエンドポイントのように管理され、リアルタイムの購入通知により、攻撃者が依存する「未知の取引」ウィンドウを短縮します。支出分析もほぼリアルタイムで行われ、カード所有者はサブスクリプションの増加や加盟店の異常、地理的な不審点を事前に認識できます。カードのライフサイクル操作もアプリ内で行えます。アカウントの凍結・解除、旅行ルールの設定、PINの変更、モバイルウォレットへのカードの登録などは、認証済みの操作数回で完了します。重要なのは遅延の削減です。迅速な可視化と対応により、詐欺やアカウント乗っ取りのリスク範囲を縮小します。### **高度なセキュリティとコントロール**ネオバンクは、デバイス信号、取引状況、行動パターンをAI支援のリスクスコアリングで評価します。これには、デバイスのバインディングや異常検知も含まれます。一部のサービスは、オンラインカード詐欺の脅威モデリングをサポートするコントロールを提供しています。仮想カードは、盗まれたカード情報の再利用を制限し、役立ちにくくします。加盟店やカテゴリの制限、位置情報を利用したプロンプトも、予期しない支出をブロックしたり、正常なパターンから逸脱した活動に追加の認証を要求したりします。これらは詐欺を完全に排除するものではありませんが、セキュリティを裏側の隠れた機能から、ユーザーが積極的に管理・抑制に参加できるコントロールの場へと変えています。**商用カードの革新**---------------------中小企業にとって、ネオバンクはカードを運用インフラとして位置付けています。従来のビジネスバンキングは、カード、融資、資金管理を別々の製品として扱い、異なるオンボーディングフローを持っていました。ネオバンクはこれらを一つのインターフェースに統合し、役割ベースのアクセス、プログラム可能なコントロール、現代のファイナンスチームに適した連携を提供します。これにより、管理負荷を増やすことなく、より厳格な財務管理が可能になります。企業は銀行口座と会計システム、給与プラットフォーム、決済処理業者を連携させ、その連携を通じてポリシーの自動化を実現します。データの追跡性や分類の迅速化により、詐欺やコンプライアンス違反のリスクが低減します。### **AIによる与信評価と信用管理**ネオバンクは、自動化を活用してキャッシュフロー、請求書、支払い履歴、口座活動を評価し、手動の審査サイクルよりも迅速に限度額の調整や信用の拡大を行います。エンドツーエンドの自動化は、金融諸表や履歴、市場シグナルを分析し、情報に基づいた信用判断を下すことで、リスク管理と損失リスクの低減にも寄与します。自動化により、企業は日常的にカードをより効率的に利用できます。迅速な与信評価により、早期に信用を獲得し、その後も継続して利用できるため、評価の遅延による中断を避けられます。継続的な監視も重要で、リスクのある取引は即座に対応され、限度額の引き下げや迅速な検証、ベンダーのフラグ付けが行われます。### **経費管理の効率化**企業は、1つのコーポレートカードを共有するのではなく、従業員やプロジェクト、ベンダーごとに専用カードを発行し、特定のルールを設定できます。請負業者には1週間だけ有効なカードを提供したり、プロジェクト用のカードを特定の加盟店に限定したり、高リスクカテゴリをブロックしたりできます。レシートも自動的に取り込まれ、経費の照合と分類が早まります。サイバーセキュリティの観点からは、セグメント化により、1つの資格情報が侵害された場合のリスクが低減します。仮想カードは頻繁にローテーションでき、従業員のアクセス権も即座に取り消せ、不審な経費パターンは財務とセキュリティに通知されます。**従来の銀行業務における変化**-----------------------------既存の銀行は、顧客が即時通知やセルフサービスの凍結、アプリ内での紛争処理を求めていることに対応しています。規制当局も、AIがリスクやレジリエンスに与える影響に注目しており、モデルがサードパーティに依存したり、新たな攻撃面を生み出したりする場合には特に注意が必要です。米連邦準備制度理事会（FRB）も、AIの導入拡大に伴い、イノベーションと安全性、健全性、リスク管理のバランスを取る必要性を強調しています。ヨーロッパの監督当局も、信用スコアリングや詐欺検出にAIを活用する銀行の採用が一般化していると述べています。**より安全でスマートなカード利用の次のステップ**---------------------------------------------------カードは今や、本人確認、リスク管理、キャッシュフローのためのスマートコントロールとして機能しています。ネオバンクは、AIと自動化を活用して、さまざまな金融サービスのプロセスを高速化し、これらのシステムが進化することで、クレジットやデビットの利用もリアルタイムで適応し、より安全に、日常の支出やビジネス運営に自然に溶け込むようになります。
ネオバンクが私たちのクレジットカードとデビットカードの利用方法を変えている理由
エイプリル・ミラーはReHackマガジンのマネージングエディターです。
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JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの経営幹部が読んでいます
ネオバンクは、支店やバッチ処理に頼るのではなく、アプリ、API、自動化された意思決定を中心に構築された、デジタルファーストの技術主導型金融機関です。これらは、クレジットカードやデビットカードの利用習慣を日常的に変革しており、カードの発行速度や支出の詳細な管理方法まで進化しています。現代の銀行システム内で人工知能（AI）が成熟するにつれ、カードはセキュリティ、予算管理、キャッシュフロー管理のためのプログラム可能なツールへと変わりつつあります。
AIと自動化による技術基盤
ネオバンクは、継続的なデータ取り込みと迅速な反復を可能にするクラウドネイティブのインフラ上で運営されています。このアーキテクチャにより、取引のスコアリングやバックオフィスのワークフローの自動化が実現します。従来の銀行もこれらの機能を追加できますが、多くは断片化したコアシステムや遅いリリースサイクル、遅延調整を前提としたリスクモデルに苦しんでいます。
AIへの投資は、業界の方向性を示しています。市場予測によると、銀行におけるAIの規模は2020年の基準から2030年までに640億ドルを超えると見込まれ、オートメーションが製品設計の中心となる速度を反映しています。
導入状況は銀行によって大きく異なり、その差はセキュリティや競争力に影響します。迅速に導入できる機関は詐欺を早期に検知し、より強力なカードコントロールを展開できます。一方、遅れをとると、保護や顧客体験で後れを取るリスクがあります。
IBMの調査によると、2024年に体系的に生成AIを導入した銀行はわずか8％で、78％は戦術的な取り組みを通じて追求していると報告しています。AIの深い統合は、サービス停止の減少やIT顧客満足度の向上と関連しています。ネオバンクは、システムがより迅速にモデル更新や自動応答をサポートするため、これらの効果を早期に実感しています。
消費者向けカードの新基準
消費者のカード利用は、従来の口座よりもセキュリティ重視のソフトウェア製品に近づいています。この変化には信頼も関係しており、世界の消費者の54％は少なくとも一つの大手テクノロジー企業を銀行よりも信頼しています。これは、体験や能力の認識が、資金や本人確認データの管理において安全だと感じる場所に影響を与えている証拠です。
革新的なユーザーエクスペリエンス
ネオバンクのカードは、設定可能なエンドポイントのように管理され、リアルタイムの購入通知により、攻撃者が依存する「未知の取引」ウィンドウを短縮します。支出分析もほぼリアルタイムで行われ、カード所有者はサブスクリプションの増加や加盟店の異常、地理的な不審点を事前に認識できます。
カードのライフサイクル操作もアプリ内で行えます。アカウントの凍結・解除、旅行ルールの設定、PINの変更、モバイルウォレットへのカードの登録などは、認証済みの操作数回で完了します。重要なのは遅延の削減です。迅速な可視化と対応により、詐欺やアカウント乗っ取りのリスク範囲を縮小します。
高度なセキュリティとコントロール
ネオバンクは、デバイス信号、取引状況、行動パターンをAI支援のリスクスコアリングで評価します。これには、デバイスのバインディングや異常検知も含まれます。
一部のサービスは、オンラインカード詐欺の脅威モデリングをサポートするコントロールを提供しています。仮想カードは、盗まれたカード情報の再利用を制限し、役立ちにくくします。加盟店やカテゴリの制限、位置情報を利用したプロンプトも、予期しない支出をブロックしたり、正常なパターンから逸脱した活動に追加の認証を要求したりします。
これらは詐欺を完全に排除するものではありませんが、セキュリティを裏側の隠れた機能から、ユーザーが積極的に管理・抑制に参加できるコントロールの場へと変えています。
商用カードの革新
中小企業にとって、ネオバンクはカードを運用インフラとして位置付けています。従来のビジネスバンキングは、カード、融資、資金管理を別々の製品として扱い、異なるオンボーディングフローを持っていました。ネオバンクはこれらを一つのインターフェースに統合し、役割ベースのアクセス、プログラム可能なコントロール、現代のファイナンスチームに適した連携を提供します。
これにより、管理負荷を増やすことなく、より厳格な財務管理が可能になります。企業は銀行口座と会計システム、給与プラットフォーム、決済処理業者を連携させ、その連携を通じてポリシーの自動化を実現します。データの追跡性や分類の迅速化により、詐欺やコンプライアンス違反のリスクが低減します。
AIによる与信評価と信用管理
ネオバンクは、自動化を活用してキャッシュフロー、請求書、支払い履歴、口座活動を評価し、手動の審査サイクルよりも迅速に限度額の調整や信用の拡大を行います。エンドツーエンドの自動化は、金融諸表や履歴、市場シグナルを分析し、情報に基づいた信用判断を下すことで、リスク管理と損失リスクの低減にも寄与します。
自動化により、企業は日常的にカードをより効率的に利用できます。迅速な与信評価により、早期に信用を獲得し、その後も継続して利用できるため、評価の遅延による中断を避けられます。継続的な監視も重要で、リスクのある取引は即座に対応され、限度額の引き下げや迅速な検証、ベンダーのフラグ付けが行われます。
経費管理の効率化
企業は、1つのコーポレートカードを共有するのではなく、従業員やプロジェクト、ベンダーごとに専用カードを発行し、特定のルールを設定できます。請負業者には1週間だけ有効なカードを提供したり、プロジェクト用のカードを特定の加盟店に限定したり、高リスクカテゴリをブロックしたりできます。レシートも自動的に取り込まれ、経費の照合と分類が早まります。
サイバーセキュリティの観点からは、セグメント化により、1つの資格情報が侵害された場合のリスクが低減します。仮想カードは頻繁にローテーションでき、従業員のアクセス権も即座に取り消せ、不審な経費パターンは財務とセキュリティに通知されます。
従来の銀行業務における変化
既存の銀行は、顧客が即時通知やセルフサービスの凍結、アプリ内での紛争処理を求めていることに対応しています。規制当局も、AIがリスクやレジリエンスに与える影響に注目しており、モデルがサードパーティに依存したり、新たな攻撃面を生み出したりする場合には特に注意が必要です。
米連邦準備制度理事会（FRB）も、AIの導入拡大に伴い、イノベーションと安全性、健全性、リスク管理のバランスを取る必要性を強調しています。ヨーロッパの監督当局も、信用スコアリングや詐欺検出にAIを活用する銀行の採用が一般化していると述べています。
より安全でスマートなカード利用の次のステップ
カードは今や、本人確認、リスク管理、キャッシュフローのためのスマートコントロールとして機能しています。ネオバンクは、AIと自動化を活用して、さまざまな金融サービスのプロセスを高速化し、これらのシステムが進化することで、クレジットやデビットの利用もリアルタイムで適応し、より安全に、日常の支出やビジネス運営に自然に溶け込むようになります。