Рынок обнаружения мошенничества в Интернете по типу мошенничества (мошенничество с кредитными/дебетовыми картами, кража личных данных, мошенничество с чеками), области применения (банковское дело, страхование) и региону в 2024–2031 гг.

Оценка рынка обнаружения онлайн-мошенничества на 2024–2031 годы

Рынок обнаружения онлайн-мошенничества стремительно расширяется из-за растущей сложности и количества кибератак и мошеннических действий в Интернете. Распространенность цифровых транзакций, обусловленная растущим использованием электронной коммерции, мобильного банкинга и других онлайн-сервисов, увеличила риск мошенничества. Киберпреступники используют передовые методы, такие как фишинг, кража личных данных и захват учетных записей, для чего необходимы комплексные решения по обнаружению мошенничества для защиты конфиденциальных данных и финансовой деятельности. Компании вкладывают значительные средства в технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), которые позволяют проводить анализ огромных объемов данных в режиме реального времени для более точного обнаружения и предотвращения мошеннической деятельности, позволяя рынку превзойти выручку в 45,6 млрд долларов США в 2024 году и достичь оценки около 254,93 млрд долларов США к 2031 году.

Кроме того, нормативные обязательства и стандарты соответствия побуждают компании внедрять более строгие меры по обнаружению мошенничества. Правительства и регулирующие органы по всему миру применяют более строгие законы о защите данных, такие как Общий регламент по защите данных в Европе (GDPR) и Закон США о защите прав потребителей в Калифорнии (CCPA), которые требуют от компаний защищать безопасность и целостность информации своих клиентов. Несоблюдение этих стандартов может привести к серьезным штрафам и репутационному ущербу. В результате растет спрос на комплексные системы обнаружения мошенничества, которые не только позволяют избежать финансовых потерь, но и обеспечивают соблюдение нормативных требований. Повышенный спрос на безопасность и соответствие требованиям стимулирует инновации и инвестиции на рынке обнаружения онлайн-мошенничества, делая его важнейшим компонентом современной цифровой инфраструктуры, позволяя рынку расти со CAGR в 24,2% в период с 2024 по 2031 год.

Рынок обнаружения онлайн-мошенничестваопределение/обзор

Обнаружение онлайн-мошенничества подразумевает использование передовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и аналитика данных, для обнаружения и предотвращения мошеннической деятельности по цифровым каналам. Несанкционированные транзакции, кража личных данных, фишинг и другие формы киберпреступности являются примерами такого поведения. Основная цель обнаружения онлайн-мошенничества — сохранение конфиденциальной информации и обеспечение безопасности онлайн-транзакций как для организаций, так и для потребителей.

Эта технология используется в различных отраслях, включая банковское дело, электронную коммерцию, здравоохранение и телекоммуникации. В банковском деле системы обнаружения мошенничества анализируют шаблоны транзакций и привычки пользователей, чтобы обнаружить необычную активность, которая может быть признаком мошенничества, например неожиданные всплески расходов или доступ из неизвестных мест. Платформы электронной коммерции используют эти решения для предотвращения мошенничества с платежами и защиты данных клиентов во время онлайн-транзакций. В здравоохранении обнаружение мошенничества помогает выявлять мошеннические страховые претензии, а также защищать информацию о пациентах. Телекоммуникационные компании используют эти системы для защиты своих сетей и предотвращения несанкционированного доступа к счетам и услугам потребителей.

Достижения в области ИИ и машинного обучения определят будущее обнаружения онлайн-мошенничества, повышая точность и эффективность этих систем. По мере развития стратегий мошенничества эти технологии позволят системам обнаружения мошенничества учиться на новых тенденциях и адаптироваться в режиме реального времени. Расширение Интернета вещей (IoT) потребует усовершенствования методов обнаружения мошенничества для защиты данных с подключенных устройств, а технология блокчейн может улучшить процессы проверки транзакций и аутентификации. Эти улучшения приведут к более интеллектуальным, адаптируемым и комплексным решениям по предотвращению мошенничества.

Как растущая потребность в цифровых технологиях и Интернете вещей в разных отраслях будет стимулировать рынок обнаружения онлайн-мошенничества?

Растущая потребность в цифровых технологиях и Интернете вещей (IoT) во многих отраслях стимулирует рынок обнаружения онлайн-мошенничества. По мере развития Индустрии 4.0 значительно возросла зависимость от онлайн-платформ и цифровых транзакций. Электронная коммерция выросла, и использование цифровых методов оплаты распространилось, предоставляя благодатную почву для хакеров. Рост числа мошеннических веб-сайтов, поддельных онлайн-торговых площадок и мошенничества, нацеленного на наивных потребителей, заставил разработать передовые системы обнаружения мошенничества. Эти технологии имеют решающее значение для обнаружения и предотвращения мошеннической деятельности, защищая как предприятия, так и потребителей от финансовых потерь и репутационного ущерба.

Устройства IoT, которые собирают, передают и хранят огромные объемы конфиденциальных данных клиентов, создают новые угрозы и уязвимости. Глобальная система мобильной связи (GSMA) ожидает, что количество подключений IoT значительно увеличится, что увеличит риск мошенничества. Мошенничества IoT, такие как незаконное размещение рекламы и мошенничество с банкоматами, представляют собой существенные проблемы из-за сетевой природы этих устройств. Кроме того, такие случаи, как активация поддельных карт, мошеннические онлайн-бронирования и мошенничество с бесплатным тестированием на COVID-19, подчеркивают важность сложных систем обнаружения мошенничества, которые могут адаптироваться к уникальным угрозам, создаваемым устройствами IoT. Эти системы должны иметь возможность анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени, обнаруживать аномалии и предотвращать мошенническую деятельность до того, как она нанесет значительный вред.

Необходимость обеспечения безопасности цифровых взаимодействий в быстро меняющемся мире обуславливает спрос на улучшенные системы обнаружения мошенничества. Компании быстро используют ИИ и машинное обучение для улучшения своих навыков обнаружения мошенничества, что приводит к более точному и эффективному выявлению тенденций мошенничества. Эти технологии способны быстро адаптироваться к новым стратегиям мошенничества, гарантируя, что системы обнаружения останутся успешными перед лицом растущих угроз. По мере того, как все больше компаний внедряют цифровые технологии и IoT в свои процессы, спрос на комплексные и адаптивные решения для обнаружения мошенничества будет только расти. Эта тенденция подчеркивает решающее значение инвестиций в сложные системы защиты от мошенничества для защиты как потребителей, так и предприятий в все более цифровом мире.

Как растущая сложность мошенничества будет препятствовать рынку обнаружения онлайн-мошенничества?

Растущая сложность мошеннических операций создает существенные препятствия для рынка обнаружения онлайн-мошенничества, потенциально препятствуя его расширению и эффективности. Поскольку мошенники становятся все более искусными в использовании цифровых слабостей, они часто используют огромные объемы персонально идентифицируемой информации (PII), доступной в темной паутине. Переход из офлайн-доменов в онлайн-домен, особенно с широким распространением карт EMV, переместил мошенничество с идентификацией в онлайн, что привело к увеличению числа сложных мошеннических аккаунтов. Эти сложные схемы сложнее обнаружить с помощью традиционных подходов, что требует разработки более современных и специализированных технологий обнаружения, способных идти в ногу с меняющимися угрозами.

Более того, стремление к круглосуточному цифровому доступу заставило фирмы отдавать приоритет быстрым процессам открытия счетов, часто за счет строгой ручной проверки заявок. Желание обеспечить безупречный потребительский опыт непреднамеренно раскрывает уязвимости, которыми могут воспользоваться киберпреступники. Финансовые учреждения, торговцы и другие предприятия особенно уязвимы, поскольку они балансируют между удобством для клиентов и безопасностью. Поскольку эти атаки становятся все более изощренными, системы обнаружения мошенничества должны постоянно адаптироваться, объединяя передовые алгоритмы ИИ и машинного обучения, способные оценивать большие наборы данных в режиме реального времени, чтобы обнаруживать незначительные мошеннические тенденции.

Более того, распространенность сложных мошеннических схем усугубляет ситуацию. Согласно отчетам, ежемесячно от 1% до 4% систем ИК подвергаются атакам, в первую очередь в развивающихся странах с ограниченным доступом к обученным специалистам по кибербезопасности, что делает эту работу еще более сложной. Отсутствие специализированных навыков в борьбе со столь сложными сценариями мошенничества может помешать разработке и внедрению эффективных инструментов обнаружения мошенничества. В результате, несмотря на растущий спрос на эффективные меры по предотвращению мошенничества, рынок может испытывать трудности с тем, чтобы успевать за все более сложными операциями киберпреступников, что может привести к появлению дыр в безопасности и повышению уязвимости к мошенничеству.

Категорийные проницательности

Как распространенность цифровых транзакций и доступность персональных данных в Интернете будут стимулировать сегмент типов мошенничества?

Популярность цифровых транзакций и неограниченная доступность персональных данных в Интернете оказывают существенное влияние на доминирование мошенничества с идентификационными данными. Поскольку все больше людей занимаются онлайн-покупками, банковскими операциями и другими цифровыми видами деятельности, объем личной информации, передаваемой и хранящейся в Интернете, значительно вырос. Этот рост цифровых подключений представляет собой привлекательную цель для киберпреступников, желающих воспользоваться недостатками систем безопасности для совершения кражи персональных данных. Легкость доступа к персональным данным, которые часто продаются в даркнете, позволяет мошенникам осуществлять сложные схемы мошенничества с персональными данными, создавая больший спрос на специализированные решения по обнаружению мошенничества.

Нормативные обязательства, а также необходимость защиты отдельных лиц и организаций от финансовых потерь и репутационного ущерба повышают спрос на эффективные системы обнаружения мошенничества. Законы и нормативные акты, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе и Закон Калифорнии о защите прав потребителей (CCPA) в Соединенных Штатах, требуют строгих процедур защиты данных. Эти нормативные акты требуют от компаний инвестировать в передовые системы обнаружения мошенничества для обеспечения соответствия и защиты данных клиентов. В результате компании все чаще используют сложные системы, способные обнаруживать и предотвращать мошенничество с персональными данными в режиме реального времени, обеспечивая соблюдение нормативных требований и поддерживая доверие потребителей.

Кроме того, достижения в таких технологиях, как биометрия и искусственный интеллект (ИИ), играют важную роль в борьбе с мошенничеством с персональными данными. Эти технологии повышают способность систем обнаружения мошенничества анализировать огромные объемы данных, обнаруживать тенденции и обнаруживать отклонения с высокой точностью. Системы на базе искусственного интеллекта постоянно изучают новые тенденции мошенничества и реагируют на меняющиеся угрозы, обеспечивая динамическую защиту от мошенничества с использованием личных данных. В результате ожидается, что мошенничество с использованием личных данных будет доминировать в сегменте видов мошенничества, составляя наибольший размер рынка в течение прогнозируемого периода, поскольку организации отдают приоритет внедрению этих передовых технологий для защиты от растущих рисков, связанных с цифровыми транзакциями и доступностью персональных данных.

Будет ли растущая цифровизация процесса страхования стимулировать сегмент приложений?

Доминирование сегмента страхования обусловлено растущей цифровизацией процессов страхования, ростом мошеннических действий и технологическим прогрессом. Растущая цифровизация страховой отрасли создает плодородную почву для мошенников, поскольку все больше действий обрабатывается онлайн, генерируя огромные объемы данных. Это цифровое изменение привело к увеличению многочисленных видов мошенничества, включая кражу личных данных, ложные заявления и манипулирование полисами. В ответ страховые компании полагаются на передовое программное обеспечение для обнаружения мошенничества, чтобы защитить себя и своих потребителей.

Эти программы используют передовые технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и аналитика данных, чтобы просеивать большие базы данных, обнаруживая крошечные закономерности и отклонения, которые могут указывать на мошенническую деятельность. Они могут использовать поведение потребителей, историю претензий, активность в социальных сетях и другие соответствующие источники данных для оценки риска и обнаружения мошенничества в режиме реального времени.

Цифровизация страховых операций не только увеличила вероятность мошенничества, но и предоставила эффективные инструменты для борьбы с ним. Используя сложные технологии обнаружения мошенничества, страховщики могут заблаговременно выявлять и предотвращать мошеннические действия, экономя миллионы долларов убытков и сохраняя доверие своих страхователей. Кроме того, поскольку нормативные требования к предотвращению мошенничества ужесточаются, страховые компании увеличивают свои инвестиции в эти технологии, чтобы обеспечить соответствие требованиям и снизить риск.

Получить доступ к методологии отчета о рынке обнаружения онлайн-мошенничества

Страновые/региональные умения

Как растущие случаи мошенничества и кибератак будут стимулировать рынок в Северной Америке?

Рост числа мошенничеств и кибератак в Северной Америке стимулирует спрос на эффективные решения по обнаружению и предотвращению мошенничества. По мере того, как киберпреступники становятся более опытными, их тактика меняется, что представляет огромную угрозу для организаций и финансовых учреждений отдельных лиц. Это может привести к значительным финансовым потерям, утечкам данных и репутационному ущербу, заставляя корпорации искать инновационные технологии для защиты своих активов.

Рост мошенничества и киберпреступности создал у организаций ощущение срочности в плане проактивной защиты. Эта срочность стимулирует увеличение инвестиций в решения по обнаружению и предотвращению мошенничества. Компании готовы вкладывать большие ресурсы в передовые технологии, которые могут обнаруживать и нейтрализовывать мошеннические действия. Этот возросший спрос подпитывает расширение рынка, поскольку поставщики услуг и вендоры пытаются удовлетворить меняющиеся потребности компаний.

Более того, растущая распространенность мошенничества и кибератак повышает осведомленность о важности надежных мер безопасности. Потребители становятся все более осторожными в отношении раскрытия личной информации и участия в онлайн-транзакциях. Эта возросшая осведомленность заставляет компании уделять особое внимание защите от мошенничества, поскольку клиенты ожидают безопасной среды для финансовых транзакций. В результате спрос на комплексные системы обнаружения мошенничества продолжает расти, что стимулирует рост рынка в Северной Америке.

Будут ли быстрая цифровизация и рост передовых технологий способствовать развитию Азиатско-Тихоокеанского региона?

Быстрая цифровизация и передовые технологии окажут большое влияние на рынок обнаружения и предотвращения мошенничества в Азиатско-Тихоокеанском регионе. По мере того, как все больше организаций и частных лиц используют цифровые платформы для финансовых транзакций, возрастает опасность мошенничества и кибератак. Передовые технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и аналитика данных, помогают бороться с этими угрозами, предоставляя передовые инструменты для обнаружения подозрительных закономерностей, отклонений и потенциальных уязвимостей.

Компании и финансовые учреждения смогут более активно защищать свои активы и данные потребителей, поскольку усовершенствованные технологии обнаружения и предотвращения мошенничества получают все более широкое распространение. Эти системы могут оценивать огромные объемы данных в режиме реального времени, что приводит к более быстрому и точному обнаружению мошеннической деятельности. Организации, опережающие новые риски, могут сократить финансовые потери, защитить свою репутацию и сохранить доверие потребителей.

Кроме того, в Азиатско-Тихоокеанском регионе наблюдается рост активности цифровой трансформации в различных отраслях, включая банковское дело, электронную коммерцию и здравоохранение. Поскольку предприятия пытаются защитить свою цифровую инфраструктуру и транзакции, эта волна цифровизации создает огромный рынок для решений по обнаружению и предотвращению мошенничества. Доступность передовых технологий будет стимулировать расширение рынка, предоставляя организациям инструменты, необходимые для снижения рисков и создания безопасной цифровой среды для своих операций.

Конкурентная среда

Рынок обнаружения онлайн-мошенничества — это динамичное и конкурентное пространство, характеризующееся разнообразным кругом игроков, борющихся за долю рынка. Эти игроки стремятся укрепить свое присутствие путем принятия стратегических планов, таких как сотрудничество, слияния, поглощения и политическая поддержка. Организации сосредоточены на инновациях в своей линейке продуктов для обслуживания огромного населения в различных регионах.

Некоторые из видных игроков, работающих на рынке обнаружения онлайн-мошенничества, включают

• FICO
• TransUnion
• BAE Systems
• Kount, Inc.
• Nice Actimize
• LexisNexis Corporation
• Software AG
• Capgemini SE
• RSA Security LLC
• DXC Technologies

Последние разработки

• В апреле 2023 года Experian (Ирландия) представила облачное решение по борьбе с мошенничеством под названием Adrian, которое использует технологию машинного обучения для обнаружения мошенничества без ущерба для качества обслуживания клиентов.
• В сентябре 2022 года TransUnion (США) выпустила TruValidate Device Risk с поведенческой аналитикой, решение для предотвращения мошенничества с использованием устройств распознавание, контекст и поведение пользователя.
• В мае 2022 года LexisNexis Risk Solutions (США) приобрела BehavioSec (Швеция) для улучшения своих предложений по цифровой идентификации и возможностей предотвращения мошенничества.
• В июне 2022 года Fiserv (США) заключила партнерское соглашение с Advanced Fraud Solutions (США) для предложения TrueChecks — решения, которое автоматизирует обнаружение мошенничества с чеками и предотвращает потери для финансовых учреждений.

Область отчета

Рынок обнаружения мошенничества в Интернете, по категориям

Тип мошенничества

• Мошенничество с кредитными/дебетовыми картами
• Кража личных данных, чеков мошенничество
• Мошенничество со стороны внешних поставщиков и подрядчиков (завышенные/поддельные счета, мошенничество с торгами)
• Утечка данных и кража интеллектуальной собственности
• Медицинские претензии
• Налоговое мошенничество
• Мошенничество с банкротством
• Поддельные страховые претензии
• Необеспеченные кредиты.

Применение

• Банковское дело
• Страхование
• Медицина
• Государственные учреждения
• Правоохранительные органы

Регион

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Южная Америка
• Ближний Восток и Африка

Методология исследования рынка

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, свяжитесь с нашим .

Причины приобретения этого отчета

Качественный и количественный анализ рынка на основе сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы Предоставление данных о рыночной стоимости (млрд долларов США) для каждого сегмента и подсегмента Указывает регион и сегмент, которые, как ожидается, будут демонстрировать самый быстрый рост, а также будут доминировать на рынке Анализ по географии, подчеркивающий потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающий факторы, влияющие на рынок в каждом регионе Конкурентная среда, которая включает рейтинг рынка основных игроков, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерства, расширения бизнеса и приобретения за последние пять лет профилированных компаний Расширенные профили компаний, включающие обзор компании, аналитические данные о компании, сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ для основного рынка игрокиТекущие и будущие рыночные перспективы отрасли в отношении