Как нео-банки меняют наш подход к использованию кредитных и дебетовых карт

Апрель Миллер — главный редактор журнала ReHack Magazine.

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Небанки — это цифровые, технологичные финансовые учреждения, построенные вокруг приложений, API и автоматизированных решений, а не филиалов и пакетной обработки. Они меняют повседневные привычки использования кредитных и дебетовых карт, от скорости выпуска карты до степени детализации контроля расходов. По мере развития искусственного интеллекта (ИИ) внутри современных банковских систем карты становятся программируемыми инструментами для обеспечения безопасности, бюджета и управления денежными потоками.

Технологическая основа с ИИ и автоматизацией

Небанки работают на облачной инфраструктуре, созданной для непрерывного сбора данных и быстрого обновления. Такая архитектура позволяет оценивать транзакции в реальном времени и автоматизировать внутренние процессы. Традиционные банки могут добавлять эти возможности, но многие все еще сталкиваются с фрагментированными системами, медленными циклами обновлений и моделями рисков, рассчитанными на задержки в сверке данных.

Инвестиции в ИИ показывают, куда движется индустрия. Прогнозы рынка ожидают, что использование ИИ в банковской сфере вырастет с уровня 2020 года до более чем 64 миллиардов долларов к 2030 году, что свидетельствует о быстром внедрении автоматизации в продуктовые решения.

Принятие новых технологий сильно различается между банками, и этот разрыв может повлиять на безопасность и конкурентоспособность. Быстро внедряющие технологии учреждения могут обнаруживать мошенничество раньше и внедрять более строгие контрольные механизмы, тогда как отстающие рискуют остаться позади в защите и клиентском опыте.

Согласно исследованию IBM, только 8% банков в 2024 году систематически разрабатывали генеративный ИИ, тогда как 78% использовали его в рамках тактических инициатив. Глубокая интеграция ИИ связана с меньшим количеством сбоев в обслуживании и более высоким уровнем удовлетворенности ИТ-пользователей. Небанки зачастую достигают этих результатов быстрее благодаря системам, поддерживающим более быстрые обновления моделей и автоматические ответы.

Новые стандарты для потребительских карт

Поведение потребителей по картам меняется в сторону тех учреждений, которые больше напоминают программное обеспечение с акцентом на безопасность, чем традиционные счета. Доверие — важная часть этого сдвига: 54% глобальных потребителей доверяют хотя бы одной крупной технологической компании больше, чем банкам. Это свидетельство того, что опыт и воспринимаемая компетентность влияют на то, где люди чувствуют себя безопаснее при управлении деньгами и данными о личности.

Радикально улучшенный пользовательский опыт

Карты небанков управляются как настраиваемые конечные точки, с уведомлениями о покупках в реальном времени, что сокращает окно «неизвестной транзакции», на которое полагаются злоумышленники. Аналитика расходов также работает почти в реальном времени, помогая держателям карт распознавать рост подписок, аномалии у продавцов и необычные географии до того, как это приведет к возвратам средств.

Действия с картами в жизненном цикле также осуществляются внутри приложения. Заморозка и разморозка счетов, установка правил для путешествий, изменение PIN-кодов и подключение карты к мобильному кошельку — все это можно сделать после нескольких аутентифицированных действий. Важный момент — снижение задержек. Быстрая видимость и реакция уменьшают масштаб возможных последствий мошенничества и захвата аккаунта.

Передовая безопасность и контроль

Небанки обычно используют ИИ для оценки рисков на основе сигналов устройств, контекста транзакций и поведения пользователей. В это входит привязка устройств и обнаружение аномалий.

Некоторые предлагают инструменты для моделирования угроз онлайн-мошенничества с помощью виртуальных карт, которые ограничивают повторное использование украденных данных. Ограничения по продавцам или категориям, а также геолокационные подсказки могут блокировать неожиданные расходы или требовать дополнительную проверку при отклонении от обычных моделей поведения.

Хотя эти меры не исключают мошенничество полностью, они превращают безопасность из скрытой функции в активную контрольную поверхность, где пользователь может участвовать в ограничении угроз.

Революция в использовании коммерческих карт

Для малых и средних предприятий небанки позиционируют карты как операционную инфраструктуру. Традиционный бизнес-банкинг часто рассматривает карты, кредиты и казначейство как отдельные продукты с разными процессами подключения. Небанки объединяют эти возможности в едином интерфейсе с ролевым доступом, программируемыми контролями и интеграциями, соответствующими современным финансовым командам.

Результат — более строгий контроль финансов без увеличения административной нагрузки. Бизнесы могут подключать банковские системы к бухгалтерии, платформам зарплат и платежным процессорам, автоматизируя соблюдение политик. Улучшенная прослеживаемость данных и быстрая категоризация уменьшают «слепые зоны», в которых процветают мошенничество и нарушения соответствия.

Автоматизация оценки кредитоспособности и кредитование с ИИ

Небанки используют автоматизацию для оценки данных о движении денежных средств, счетах-фактурах, истории платежей и активности на счетах, что позволяет быстрее расширять лимиты или предоставлять кредиты по сравнению с ручными проверками. Полностью автоматизированный процесс также повышает управление рисками на протяжении всего кредитного цикла, анализируя большие объемы финансовых отчетов, истории и рыночных сигналов для принятия обоснованных решений и снижения потерь.

Автоматизация меняет ежедневное использование карт бизнесом. Быстрая оценка кредитоспособности позволяет компании быстрее получить доступ к кредитам и продолжать их использовать без постоянных остановок из-за затягивания проверок. Постоянный мониторинг также обеспечивает бесперебойную работу: если транзакция кажется рискованной, система может сразу снизить лимит, запустить быструю проверку или отметить поставщика.

Оптимизация расходов

Вместо распространения одной корпоративной карты, финансовые команды могут выдавать каждой сотруднику, проекту или поставщику свою карту с определенными правилами. Подрядчик может получить карту, действующую только неделю. Проектная карта может быть ограничена определенными продавцами. Категории с высоким риском можно полностью заблокировать. Автоматический ввод чеков ускоряет сопоставление и кодирование расходов.

С точки зрения кибербезопасности сегментация снижает ценность любого одного скомпрометированного учетного данных. Виртуальные карты можно часто менять, доступ сотрудников — мгновенно отзывать, а аномальные расходы — автоматически сигнализировать отделам безопасности и финансам.

Что это значит для традиционного банкинга

Крупные банки реагируют на появление небанков, поскольку клиенты теперь ожидают мгновенных уведомлений, самостоятельных блокировок и встроенных в приложение процедур оспаривания транзакций. Регуляторы также обращают внимание на то, как ИИ меняет управление рисками и устойчивость, особенно когда модели зависят от сторонних поставщиков или создают новые поверхности для атак.

Федеральная резервная система США подчеркивает необходимость балансировать инновации с безопасностью, надежностью и развитием практик управления рисками по мере расширения внедрения ИИ. В Европе регуляторы также отмечают использование ИИ для оценки кредитоспособности и обнаружения мошенничества, поскольку эти практики становятся более распространенными.

Следующие шаги к более безопасному и умному использованию карт

Карты теперь выступают как умные инструменты для управления личностью, рисками и денежными потоками. Небанки продвинули этот тренд, используя ИИ и автоматизацию для ускорения процессов в различных финансовых услугах. По мере совершенствования этих систем использование кредитных и дебетовых карт будет адаптироваться в реальном времени, становясь более безопасным и более естественно вписываясь в повседневные расходы и бизнес-операции.