世界の金融検知・防止市場規模、シェア、トレンド分析レポート – 業界概要と2032年までの予測

金融検知・防止市場分析

組織や金融機関が不正行為、サイバー攻撃、データ侵害といった課題に直面する中、金融検知・防止市場は著しい成長を遂げています。デジタル化の進展、オンライン金融取引の拡大、モバイル決済技術の導入は、高度な不正検知技術の需要を牽引しています。機械学習、人工知能（AI）、予測分析は不正検知におけるイノベーションを牽引し、リアルタイムの脅威検知、精度向上、誤検知の削減を可能にしています。さらに、生体認証や多要素認証（MFA）システムがセキュリティプロトコルに統合され、金融システムの強化が進んでいます。例えば、AIアルゴリズムは取引パターンを分析し、異常な行動を特定することで、金融機関は不正を未然に防ぐことができます。さらに、GDPRやPSD2といった規制の枠組みは、企業に対し、コンプライアンス確保と消費者の個人データ保護のために、堅牢な不正検知メカニズムの導入を促しています。金融機関やeコマース企業がこれらの高度なソリューションへの投資を継続する中で、市場はさらに拡大し、銀行、保険、小売、政府など、様々なセクターにおけるデジタル金融取引の保護を強化することが期待されます。

金融検知・防止市場規模

世界の金融検知および防止市場規模は、2024年に292億米ドルと評価され、2025年から2032年の予測期間中に12.40％のCAGRで成長し、2032年には743億8000万米ドルに達すると予測されています。市場価値、成長率、市場セグメント、地理的範囲、市場プレーヤー、市場シナリオなどの市場洞察に加えて、データブリッジ市場調査チームがまとめた市場レポートには、専門家による詳細な分析、輸入/輸出分析、価格分析、生産消費分析、ペストル分析が含まれています。

金融検知・防止市場動向

「人工知能（AI）と機械学習（ML）の統合の拡大」

金融検知・防止市場における顕著なトレンドの一つは、リアルタイム不正検知のための人工知能（AI）と機械学習（ML）技術の統合が進んでいることです。オンライン取引やデジタル決済が拡大するにつれ、AIとMLは不正行為を迅速かつ正確に特定し、軽減するために不可欠になっています。例えば、AIを活用した不正検知システムは、過去の取引データ、顧客の行動、その他のパタ​​ーンを分析し、疑わしい活動を予測して、それが深刻化する前に警告を発します。FIS GlobalやFICOなどの企業は、金融機関や企業が不正による損失を削減できるよう、これらの技術を導入しています。これらの高度なソリューションは、検知精度を向上させ、誤検知を減らし、正当な取引が誤ってブロックされないようにします。さらに、これらのツールは新たな不正パターンに適応して学習し、新たな脅威に対処するために絶えず進化しています。AI主導の不正防止への移行は、デジタル金融エコシステムのセキュリティ確保における革新的でインテリジェントなシステムの重要性が高まっていることを浮き彫りにしています。

レポートの範囲と金融検出および防止市場のセグメンテーション         

金融検知および防止市場の定義

金融検知・防止とは、金融システム、取引、金融機関における不正行為を特定し、軽減するために設計された実践、技術、およびソリューションを指します。このプロセスには、金融データにおける疑わしいパターン、行動、異常を検出し、詐欺、マネーロンダリング、個人情報窃盗、その他の違法行為を防止することが含まれます。

金融検出と防止市場のダイナミクス

ドライバー

• サイバー犯罪と詐欺行為の増加

サイバー犯罪と不正行為の増加は、金融検知・防止セクターの重要な市場牽引要因となっています。連邦取引委員会（FTC）の報告書によると、2020年に米国の消費者は不正行為により約33億ドルの損失を報告しており、オンライン詐欺と個人情報窃盗が主な犯人となっています。金融セクターがデジタルプラットフォームを導入するにつれて、サイバー攻撃はより頻繁かつ巧妙になり、サイバー犯罪者はフィッシング、マルウェア、ランサムウェアなどの高度な手法を悪用して金融システムに侵入しています。実際、2020年の世界的なデータ侵害の件数は17％増加し、その多くは金融機関を標的としていました。そのため、金融取引を保護し、顧客の機密データを保護し、金銭的損失を軽減できる、より強力で高度な不正検知・防止ソリューションが緊急に必要となっています。その結果、金融検出および防止市場では、増加するサイバー犯罪に対抗し、セキュリティを強化するために、AI を活用した不正検出システム、リアルタイム監視ツール、生体認証方法などの革新的なソリューションに対する需要が増加しています。

• オンラインおよびモバイル決済の急速な成長

オンライン決済およびモバイル決済の急速な成長は、不正行為の機会を大幅に拡大させており、不正防止ツールがこれまで以上に重要になっています。Statistaによると、世界中のモバイル決済利用者数は2023年までに13億1000万人を超えると予測されており、デジタル金融とモバイル取引の普及が進んでいることを示しています。しかし、この成長は不正リスクの増大も伴い、Juniper Researchの報告によると、eコマース詐欺だけでも2024年までに200億米ドルに達すると予想されています。オンライン取引における一般的な不正手口には、クレジットカード詐欺、アカウント乗っ取り、合成ID詐欺などがあります。モバイルバンキング、デジタルウォレット、オンラインショッピングプラットフォームを利用する消費者が増えるにつれて、リアルタイム取引監視、AIによる不正検出、多要素認証などの不正防止ソリューションがますます重要になっています。デジタル金融活動の急増は、安全な取引を保証し、消費者データを保護し、eコマースおよびモバイル決済システムへの信頼を構築する高度な不正防止ツールの需要を促進し、市場の重要な牽引役となっています。

機会

• 個人情報窃盗と決済詐欺の増加

個人情報の盗難や決済詐欺の増加は、企業と消費者の両方が経済的損失を軽減する方法を模索する中で、高度な詐欺検出システムの需要を促進しています。 Javelin Strategy & Research の 2020 年のレポートによると、個人情報の盗難は米国の 1,470 万人以上の消費者に影響を与え、約 169 億ドルの損失につながっています。 決済詐欺、特にカード非提示詐欺の形態をとる詐欺は、e コマースとモバイル決済の急速な成長により急増し続けています。例えば、 Nilson Report によると、2022 年には米国だけでカード非提示詐欺が 72 億ドルに達すると予測されています。 この詐欺事件の急増は、より強力な防止策の緊急の必要性を浮き彫りにしています。その結果、企業は消費者データを保護し、決済取引の安全を確保するために、機械学習アルゴリズム、生体認証、リアルタイムの詐欺監視などの高度な詐欺検出テクノロジーへの投資を増やしています。個人情報の盗難や決済詐欺のリスクが高まるにつれ、こうした高度な検出および防止システムの開発と実装にとって大きな市場機会が生まれ、企業が収益と消費者を金銭的損害から守るのに役立ちます。

• 規制遵守要件の厳格化

規制コンプライアンス要件の厳格化は、不正検出・防止ソリューションにとって大きな市場機会となりつつあります。例えば、欧州連合（EU）における一般データ保護規則（GDPR）の施行により、データ保護に関する高い基準が設定され、組織は顧客データを安全に取り扱い、違反を迅速に検出・報告することが求められています。同様に、米国では金融取引業規制機構（FINRA）規制と銀行秘密法（BSA）が導入され、金融機関に効果的な不正検出対策の導入が義務付けられています。こうした規制に対応して、金融機関は高額な罰金を回避し、顧客の信頼を維持するために、高度な不正検出ソリューションへの投資を進めています。規制コンプライアンスへの関心が高まるにつれ、企業は疑わしい活動の検出、報告要件の遵守、顧客データの保護に必要なツールを整備する必要があります。世界的な規制枠組みの厳格化が進むにつれ、不正検出システムの需要が高まることが予想され、コンプライアンス重視の不正防止ソリューションを提供する企業にとって大きなビジネスチャンスとなります。

制約/課題

• 金融詐欺検出における誤検知

金融不正検知における誤検知は、不要な運用コスト、顧客満足度の低下、さらには評判の低下につながる可能性があるため、市場にとって大きな課題となっています。誤検知は、正当な取引が不正と判断された際に発生し、調査と解決に時間とリソースを要します。例えば、顧客が海外旅行中に海外で購入しようとした場合、たとえ正当な取引であっても、想定外の場所や取引の種類が原因で不審な取引と判断される可能性があります。その結果、顧客の口座が一時的に凍結されたり、取引がブロックされたりする可能性があります。これは、顧客の不満やビジネス損失につながる可能性があります。顧客の不満に加え、こうした誤検知への対応は、金融機関にとって大きな管理コストを伴うことが多く、例えば、フラグが付けられた取引を手作業で確認する必要があり、真の不正検知が遅れる可能性があります。さらに、誤検知が繰り返されると、システムに対する顧客の信頼が損なわれ、他のサービスを求めるようになる可能性もあります。したがって、誤検知を管理・削減することは、セキュリティと顧客体験のバランスを取る上で非常に重要であり、不正検知・防止市場における重要な課題となっています。

• データの量と複雑さ

金融検知・防止市場におけるデータの量と複雑さは、不正行為の検知と防止に取り組む組織にとって大きな課題となっています。金融機関は、数百万件もの決済・送金記録、ユーザー行動ログ、顧客プロファイルなど、膨大な量の取引データを日々処理しており、これらはすべて不審な活動の有無を分析する必要があります。こうした膨大なデータ量は従来のシステムを圧倒し、リアルタイムで有益な洞察を得ることを困難にしています。例えば、大手銀行は1秒間に数千件もの取引を処理しており、それぞれの取引は地理的な場所、取引履歴、決済方法などの要因に応じてリスクレベルが異なります。マルチチャネル取引、リアルタイム決済、デジタル通貨や分散型金融プラットフォームとの統合などにより、データが複雑化するにつれて、不正パターンの検出はより複雑になります。金融機関は、このような大規模データを効率的に分析できる堅牢なアルゴリズムの開発に苦労することが多く、不正行為を見逃したり、誤検知によってシステムが過負荷になったりするリスクが生じています。この量と複雑さは、高度なツールと技術の必要性と相まって、正確かつ迅速な不正検出を実現しようとしている金融機関にとって、大きな市場課題を生み出しています。

この市場レポートは、最近の新たな動向、貿易規制、輸出入分析、生産分析、バリューチェーンの最適化、市場シェア、国内および現地の市場プレーヤーの影響、新たな収益源の観点から見た機会分析、市場規制の変更、戦略的市場成長分析、市場規模、カテゴリー市場の成長、アプリケーションのニッチと優位性、製品承認、製品発売、地理的拡大、市場における技術革新など、詳細な情報を提供しています。市場に関する詳細情報については、Data Bridge Market Researchまでアナリストブリーフをご請求ください。当社のチームが、市場成長を実現するための情報に基づいた意思決定をお手伝いいたします。

金融検知および防止市場の範囲

市場は、コンポーネント、不正の種類、アプリケーション、組織の種類、組織規模に基づいてセグメント化されています。これらのセグメント間の成長は、業界におけるわずかな成長セグメントを分析し、ユーザーに有益な情報を提供するのに役立ちます。これらのセグメント間の成長は、業界におけるわずかな成長セグメントを分析し、ユーザーに貴重な市場概要と市場洞察を提供し、コア市場アプリケーションを特定するための戦略的意思決定を支援します。

成分

• 解決
  • 不正行為分析
    • 予測分析
    • 記述的分析
    • 処方的分析
    • SNA
    • テキスト分析
    • 行動分析
  • 認証
    • 単一要素認証（SFA）
    • 多要素認証（MFA）
  • GRC
• サービス
  • プロ
    • リスクアセスメント
    • コンサルティングとトレーニング
    • 実装とサポート
  • 管理された

詐欺の種類

• 小切手詐欺
• 個人情報詐欺
• インサイダー詐欺
• 投資詐欺
• 支払い詐欺
• 保険詐欺
• フレンドリー詐欺
• その他

応用

• 個人情報の盗難
• マネーロンダリング
• 支払い詐欺
• その他

組織規模

• 中小企業
• 大企業

組織の種類

• BFSI
• 政府と防衛
• 健康管理
• ITおよび通信
• 工業および製造業
• 小売業と電子商取引
• その他

金融検知・防止市場の地域分析

市場は分析され、国、コンポーネント、不正の種類、アプリケーション、組織の種類、組織規模別に市場規模の洞察とトレンドが提供されます。これらのセグメントの成長は、業界における成長の少ないセグメントを分析し、上記のユーザー情報を提供するのに役立ちます。

市場レポートでカバーされている国は、北米では米国、カナダ、メキシコ、ヨーロッパではドイツ、スウェーデン、ポーランド、デンマーク、イタリア、英国、フランス、スペイン、オランダ、ベルギー、スイス、トルコ、ロシア、ヨーロッパではその他のヨーロッパ、日本、中国、インド、韓国、ニュージーランド、ベトナム、オーストラリア、シンガポール、マレーシア、タイ、インドネシア、フィリピン、アジア太平洋地域 (APAC) ではその他のアジア太平洋地域 (APAC)、ブラジル、アルゼンチン、南米の一部としてのその他の南米、UAE、サウジアラビア、オマーン、カタール、クウェート、南アフリカ、中東およびアフリカ (MEA) の一部としてのその他の中東およびアフリカ (MEA) です。

北米は、高度な技術インフラとサイバーセキュリティへの注力に牽引され、金融検知・防止市場において圧倒的なシェアを占めています。米国とカナダは、銀行、小売、eコマースなど、様々な分野でAIを活用した不正防止ソリューションを迅速に導入しています。不正管理技術への投資増加は、企業が消費者データ保護と安全な取引を優先する中で、市場での存在感を高めています。さらに、厳格な規制とデータ侵害に関する意識の高まりも、北米におけるこの市場の成長を後押ししています。

アジア太平洋地域は、デジタル化とインターネットの普及拡大に牽引され、予測期間中に最も急速に成長する地域です。eコマースセクターの急速な拡大はオンライン取引の増加につながり、決済詐欺や個人情報窃盗などの不正行為の機会を生み出しています。この成長を牽引しているのは中国であり、企業は消費者データの保護と取引のセキュリティ向上のため、高度な不正行為検知技術に多額の投資を行っています。モバイル決済システムの普及は、企業が潜在的なサイバー脅威に対する強力な防御策の導入に取り組む中で、この傾向をさらに加速させています。

本レポートの国別セクションでは、市場の現在および将来の動向に影響を与える個別の市場要因と市場規制の変更についても解説しています。下流および上流のバリューチェーン分析、技術トレンド、ポーターの5つの力の分析、ケーススタディといったデータポイントは、各国の市場シナリオを予測するための指標として活用されています。また、グローバルブランドの存在と入手可能性、そして現地および国内ブランドとの激しい競争または競争の少なさによって直面する課題、国内関税や貿易ルートの影響についても、国別データの予測分析において考慮されています。

金融検知・防止市場シェア

市場競争環境は、競合他社ごとに詳細な情報を提供します。企業概要、財務状況、収益、市場ポテンシャル、研究開発投資、新規市場への取り組み、グローバルプレゼンス、生産拠点・設備、生産能力、強みと弱み、製品投入、製品群の幅広さ、アプリケーションにおける優位性などの詳細が含まれます。上記のデータは、各社の市場への注力分野にのみ関連しています。

金融検出および防止の市場リーダーとして市場で活動している企業は次のとおりです。

• Fiserv, Inc.（米国）
• FISグローバル（米国）
• レクシスネクシスリスクソリューションズ（米国）
• トランスユニオンLLC（米国）
• Experian Information Solutions, Inc.（アイルランド）
• NICE Actimize（米国）
• ACIワールドワイド（米国）
• SAS Institute Inc.（米国）
• RSAセキュリティLLC（米国）
• SAP（ドイツ）
• FICO（米国）
• Software GmbH（ドイツ）
• マイクロソフト（米国）
• F5社（米国）
• Amazon Web Services, Inc.（米国）
• ボトムライン・テクノロジーズ社（米国）
• ClearSale（ブラジル）
• ジェンパクト（米国）
• セキュロニクス（米国）
• Accertify, Inc.（米国）
• フィーザイ（ポルトガル）
• ケースウェアインターナショナル社（米国）
• レクシスネクシスリスクソリューションズ（米国）

金融検知・防止市場の最新動向

• 2024年8月、CPIカードグループは不正防止に特化したプラットフォームであるRippleshotと提携し、Rippleshotの高度なサービスを自社のサービスに統合しました。この提携は、CPIの不正管理機能を強化し、顧客が不正行為に積極的に対処し、関連コストを削減し、顧客維持と満足度を向上させることを目的としています。
• Visaは2024年3月、不正防止を強化するため、Visa Protectスイートに3つの新しいAI駆動型ソリューションを導入しました。主要ソリューションの1つは、即時決済不正への対応に重点を置き、様々な決済ネットワークにおける不正行為に対抗できるよう設計された拡張機能を備えています。
• 2023年10月、MENA地域の大手カード発行会社であるNymcardは、リアルタイムPOS決済ソリューションのリーディングプロバイダーであるACI Worldwideと提携しました。この提携により、Nymcardの不正利用対策プラットフォームが強化され、増大する金融詐欺の脅威から顧客を守ることができます。
• 2023年9月、マスターカードとオラクルは、B2B決済の自動化に向けて協業し、データ、システム、プロセスの断片化といった課題の解決を目指しました。オラクルは、マスターカードのバーチャルカード技術を通じて、組織が安全に情報を共有し、法人顧客の金融取引を効率化できるよう支援します。
• 2023年10月、Oscilarは業界初となるAIを活用した不正防止プラットフォームを発表しました。このプラットフォームは、生成型AIを用いて潜在的な不正パターンを自動検出し、根本原因分析を行い、リアルタイムのリスク推奨を提供します。

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