تقرير تحليل حجم السوق العالمية لمراقبة المعاملات وكشف الاحتيال وحصتها واتجاهاتها – نظرة عامة على الصناعة وتوقعاتها حتى عام 2031

تحليل سوق مراقبة المعاملات واكتشاف الاحتيال

يشهد سوق مراقبة المعاملات العالمية للكشف عن الاحتيال نموًا قويًا بسبب زيادة المعاملات المالية والتهديدات السيبرانية المعقدة. يتم دمج التقنيات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتعزيز دقة الكشف عن الاحتيال والحد من الإيجابيات الخاطئة. تعمل الضغوط التنظيمية والحاجة إلى الامتثال على دفع التبني عبر الصناعات. تشمل الجهات الفاعلة الرئيسية في السوق الشركات المتخصصة في الأمن السيبراني وتحليلات البيانات. من المتوقع أن يستمر السوق في التوسع حيث تسعى الشركات إلى حماية نفسها من تكتيكات الاحتيال المتطورة.

حجم سوق مراقبة المعاملات للكشف عن الاحتيال

من المتوقع أن تصل قيمة سوق مراقبة معاملات الكشف عن الاحتيال العالمية إلى 81.91 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2031 من 17.01 مليار دولار أمريكي في عام 2023، بنمو بمعدل نمو سنوي مركب قدره 21.8٪ خلال الفترة المتوقعة من 2024 إلى 2031. بالإضافة إلى رؤى السوق مثل القيمة السوقية ومعدل النمو وشرائح السوق والتغطية الجغرافية واللاعبين في السوق وسيناريو السوق، يتضمن تقرير السوق الذي أعده فريق أبحاث سوق Data Bridge تحليلًا متعمقًا من الخبراء وتحليل الاستيراد / التصدير وتحليل التسعير وتحليل استهلاك الإنتاج وتحليل PESTLE.

اتجاهات سوق مراقبة المعاملات واكتشاف الاحتيال

"دمج البيانات الضخمة"

إن دمج البيانات الضخمة في الكشف عن الاحتيال يسمح للمؤسسات بتحليل مجموعات بيانات واسعة النطاق من مصادر مختلفة، مما يمكنها من تحديد الأنماط التي تشير إلى أنشطة احتيالية. من خلال استخدام تحليلات البيانات الضخمة، يمكن للشركات الكشف عن رؤى خفية قد تفوتها الطرق التقليدية. تعمل التحليلات التنبؤية على تعزيز هذه القدرة من خلال استخدام البيانات التاريخية لتوقع السلوك الاحتيالي المحتمل قبل حدوثه. لا تعمل هذه الاتجاهات على تحسين معدلات الكشف فحسب، بل تسمح أيضًا للمؤسسات بتنفيذ تدابير وقائية. في نهاية المطاف، يعمل الاستفادة من البيانات الضخمة على تحويل كيفية تعامل الشركات مع منع الاحتيال، مما يجعلها أكثر فعالية واستجابة.

نطاق التقارير واكتشاف الاحتيال ومراقبة المعاملات وتقسيم السوق

تعريف سوق مراقبة المعاملات واكتشاف الاحتيال

يشير الكشف عن الاحتيال ومراقبة المعاملات إلى الأنظمة والعمليات التي تستخدمها المؤسسات المالية والشركات لتحديد الأنشطة الاحتيالية ومنعها داخل المعاملات. تحلل هذه الأنظمة بيانات المعاملات باستمرار للكشف عن الأنماط أو السلوكيات غير العادية التي قد تشير إلى الاحتيال، مثل الوصول غير المصرح به أو غسل الأموال أو سرقة الهوية. يتم دفع سوق حلول الكشف عن الاحتيال ومراقبة المعاملات من خلال الحجم المتزايد للمعاملات عبر الإنترنت وتعقيد تكتيكات الاحتيال والمتطلبات التنظيمية الصارمة التي تهدف إلى الحد من الجرائم المالية. تنشر المؤسسات تقنيات متقدمة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحليلات في الوقت الفعلي لتعزيز الدقة والكفاءة في تحديد الأنشطة الاحتيالية وضمان الامتثال وحماية الأصول.

ديناميكيات سوق الكشف عن الاحتيال ومراقبة المعاملات

السائقين

• الحاجة المتزايدة إلى أنظمة كشف قوية قادرة على التكيف مع التهديدات الجديدة

مع استمرار تطور مخططات الاحتيال المالي وتزايد تعقيدها، هناك حاجة متزايدة إلى أنظمة قوية لكشف الاحتيال قادرة على التكيف بفعالية مع التهديدات الجديدة. غالبًا ما تكافح طرق كشف الاحتيال التقليدية لمواكبة التغيرات السريعة في تكتيكات الاحتيال، مما يجعل من الضروري للمؤسسات المالية والشركات تنفيذ أنظمة كشف متقدمة. تحتاج هذه الأنظمة إلى الاستفادة من التقنيات المتطورة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل كميات كبيرة من بيانات المعاملات في الوقت الفعلي، وتحديد الأنماط والشذوذ التي قد تشير إلى نشاط احتيالي.

على سبيل المثال،

في فبراير 2024، وفقًا لمدونة نشرتها مؤسسة بيل وميليندا جيتس، تم إطلاق Tazama، وهو برنامج جديد مفتوح المصدر للكشف عن الاحتيال، للمساعدة في مراقبة المعاملات المالية بحثًا عن الاحتيال وغسيل الأموال. يهدف هذا البرنامج إلى دعم الشمول المالي من خلال توفير حل فعال من حيث التكلفة للدول ذات الدخل المنخفض والمتوسط، والتي غالبًا ما تكافح مع أنظمة الحماية من الاحتيال التجاري الباهظة الثمن. يسمح Tazama للبنوك المركزية والمؤسسات المالية بحماية عملائها بشكل أفضل وضمان سلامة المعاملات. تمكن طبيعة البرنامج مفتوحة المصدر من التعاون العالمي لتحسين قدراته، ومعالجة الحاجة المتزايدة إلى أنظمة كشف قوية تتكيف مع التهديدات المتطورة.

• زيادة التركيز على التحقق من الهوية والمصادقة

إن التركيز المتزايد على التحقق من الهوية والمصادقة يعمل على تحويل مشهد اكتشاف الاحتيال ومراقبة المعاملات. من خلال دمج التقنيات المتقدمة مثل المصادقة البيومترية والتحقق متعدد العوامل وتحليل الهوية المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات المالية التحقق من هويات المستخدمين بشكل أكثر دقة واكتشاف الأنشطة الاحتيالية. يساعد هذا النهج القوي في التخفيف من المخاطر المرتبطة بالوصول غير المصرح به والمعاملات الاحتيالية، مما يعزز الأمن العام وموثوقية الأنظمة المالية. مع تطور تقنيات التحقق من الهوية، فإنها ستلعب دورًا حاسمًا في تعزيز آليات اكتشاف الاحتيال وضمان سلامة عمليات مراقبة المعاملات.

على سبيل المثال،

في نوفمبر 2023، اعتمد بنك ويستباك نيوزيلندا برنامجًا متقدمًا للقياسات الحيوية من شركة الأمن السيبراني BioCatch التي تتخذ من إسرائيل مقراً لها لتعزيز أنظمة اكتشاف الاحتيال. قامت التكنولوجيا بتحليل سلوك العملاء عبر الإنترنت، مثل سرعة الكتابة وضغط شاشة اللمس، للكشف عن الأنشطة غير العادية ومنع الاحتيال. بدأ بنك ويستباك في تنفيذ BioCatch في سبتمبر، مع خطط للتشغيل الكامل بحلول نهاية الشهر. أفاد البنك بمنع عشرات الملايين من الدولارات من الاحتيال على مدار العام الماضي، مما يسلط الضوء على تركيزه المتزايد على التحقق من الهوية والمصادقة مع تزايد تعقيد عمليات الاحتيال.

فرص

• استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين الدقة

إن الاستفادة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تعمل على تحسين دقة اكتشاف الاحتيال ومراقبة المعاملات بشكل كبير. تمكن هذه التقنيات الأنظمة من تحليل كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي، وتحديد الأنماط المعقدة والشذوذ التي قد تفوتها الطرق التقليدية. من خلال التعلم المستمر من البيانات الجديدة، تتكيف خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتحسن قدراتها على الكشف، مما يقلل من الإيجابيات الخاطئة ويحسن دقة تنبيهات الاحتيال.

علاوة على ذلك، تعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تعزيز القدرة على التعرف على اتجاهات الاحتيال الناشئة والمخططات المعقدة. وتضمن هذه القدرة الديناميكية على التكيف أن تظل أنظمة المراقبة متقدمة على التهديدات المتطورة، مما يوفر حماية أكثر موثوقية وفعالية ضد الجرائم المالية. ونتيجة لذلك، يمكن للمؤسسات المالية تحقيق مستوى أعلى من الأمان والكفاءة التشغيلية، والاستفادة من الحلول المتقدمة والآلية التي تتناسب مع احتياجاتها.

على سبيل المثال،

في يونيو 2023، أطلقت شركة Oscilar حلها للكشف عن الاحتيال عبر ACH المدعوم بالذكاء الاصطناعي، والمصمم لتعزيز دقة منع الاحتيال في شبكة ACH سريعة التوسع. يستخدم الحل خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة والذكاء الاصطناعي التوليدي لتحديد المعاملات الاحتيالية ومنعها بدقة عالية. وهذا مهم بشكل خاص حيث زاد الاحتيال الائتماني عبر ACH بنسبة 6% من عام 2021 إلى عام 2023، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى الكشف عن الاحتيال بشكل أكثر فعالية. تعالج تقنية Oscilar قيود الأساليب التقليدية، والتي غالبًا ما تكافح لمواكبة تكتيكات الاحتيال المتطورة، وتوفر دفاعًا أكثر قوة وفي الوقت المناسب ضد الأنشطة الاحتيالية المعقدة.

• التعاون مع شركات التكنولوجيا المالية ومقدمي التكنولوجيا

يتيح التعاون مع شركات التكنولوجيا المالية ومقدمي التكنولوجيا للمؤسسات المالية الاستفادة من التقنيات المتقدمة والحلول المبتكرة لتعزيز اكتشاف الاحتيال. تتيح هذه الشراكات دمج الأدوات والخبرات المتطورة، مما يسهل تطوير أنظمة أكثر تطوراً لكشف الاحتيال. من خلال العمل معًا، يمكن للبنوك وشركات التكنولوجيا المالية الاستفادة من أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتحليلات البيانات لتحسين الدقة وتقليل الإيجابيات الكاذبة وتوفير حماية أفضل ضد الأنشطة الاحتيالية.

على سبيل المثال،

في ديسمبر 2023، دخلت Treasury Prime في شراكة مع Effectiv لتعزيز اكتشاف الاحتيال للبنوك وشركات التكنولوجيا المالية. يسمح هذا التعاون لشبكة Treasury Prime باستخدام حل مراقبة المعاملات المتقدم من Effectiv، والذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد المعاملات الاحتيالية والتخفيف منها في الوقت الفعلي. تساعد هذه الشراكة المؤسسات المالية على تقليل الخسائر المالية والأضرار التي تلحق بسمعتها من خلال دمج أدوات منع الاحتيال المتطورة. تؤكد هذه الخطوة على أهمية التعاون مع شركات التكنولوجيا المالية ومقدمي التكنولوجيا لتعزيز اكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر في المشهد المالي سريع التطور.

ضبط النفس/التحدي

• يؤدي الحجم الكبير للمعاملات إلى زيادة تعقيد الكشف

إن إدارة حجم كبير من المعاملات يمثل تحديات كبيرة في الكشف عن الاحتيال. ومع ارتفاع عدد المعاملات ، تزداد أيضًا تعقيدات تحديد الأنشطة الاحتيالية وسط الأنشطة المشروعة. وتكافح الأساليب التقليدية لمواكبة هذا التطور، وغالبًا ما تغفل الأنماط الدقيقة أو تولد نتائج إيجابية كاذبة، مما يؤدي إلى انخفاض الكفاءة وزيادة المخاطر.

وعلاوة على ذلك، فإن الحجم الهائل من البيانات يتطلب أنظمة قوية قادرة على معالجة وتحليل المعلومات في الوقت الحقيقي. وفي غياب التكنولوجيا المتقدمة، قد تجد المؤسسات المالية صعوبة في مراقبة المعاملات بفعالية، مما يجعلها عرضة لمخططات احتيال معقدة يمكن أن تفلت من بين الشقوق.

على سبيل المثال،

في يونيو 2024، وفقًا لمقال نشرته شركة NVIDIA Corporation، قامت شركة American Express بتسريع اكتشاف الاحتيال باستخدام نماذج الذاكرة الطويلة الأمد (LSTM) المدعومة بالذكاء الاصطناعي. من خلال الاستفادة من الحوسبة المتوازية على وحدات معالجة الرسومات، قامت الشركة بمعالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات المعاملاتية بسرعة، مما أتاح اكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي. ساعد هذا النهج شركة American Express في التعامل مع التعقيدات الناشئة عن حجم معاملاتها المرتفع. أدى دمج الحوسبة المتسارعة والذكاء الاصطناعي إلى تعزيز قدرتها على اكتشاف الشذوذ بسرعة، وتحسين الكفاءة التشغيلية وتقليل الخسائر المحتملة بسبب الاحتيال.

• ارتفاع الاستثمار الأولي وتكاليف الصيانة المستمرة

إن تكاليف الاستثمار الأولي المرتفعة والصيانة المستمرة تفرض قيوداً كبيرة على تنفيذ أنظمة الكشف عن الاحتيال المتقدمة. ويمكن لهذه الأعباء المالية أن تردع المؤسسات الصغيرة عن تبني التقنيات المتطورة، مما قد يجعلها عرضة للاحتيال. وقد تؤدي النفقات الكبيرة المرتبطة بإعداد مثل هذه الأنظمة وصيانتها المستمرة إلى إرهاق الميزانيات وتعقيد عملية اتخاذ القرار بالنسبة للمؤسسات التي تفكر في حلول مراقبة المعاملات المحسنة.

على سبيل المثال،

تظهر العديد من الشركات استثمارات أولية كبيرة وتكاليف صيانة مستمرة. تطلب GLAnalytics رسومًا سنوية قدرها 8000 دولار أمريكي، بينما تبدأ CertifID من 150 دولارًا أمريكيًا شهريًا بالإضافة إلى 10 دولارات أمريكية لكل معاملة. تتراوح وحدات Credolab من 600 دولار أمريكي إلى 1000 دولار أمريكي شهريًا. قد تمنع هذه النفقات المرتفعة المؤسسات من تبني أو دعم هذه الخدمات.

يقدم تقرير السوق هذا تفاصيل عن التطورات الحديثة الجديدة واللوائح التجارية وتحليل الاستيراد والتصدير وتحليل الإنتاج وتحسين سلسلة القيمة وحصة السوق وتأثير اللاعبين المحليين والمحليين في السوق وتحليل الفرص من حيث جيوب الإيرادات الناشئة والتغييرات في لوائح السوق وتحليل نمو السوق الاستراتيجي وحجم السوق ونمو سوق الفئات ومنافذ التطبيق والهيمنة وموافقات المنتجات وإطلاق المنتجات والتوسعات الجغرافية والابتكارات التكنولوجية في السوق. للحصول على مزيد من المعلومات حول السوق، اتصل بـ Data Bridge Market Research للحصول على موجز محلل، وسيساعدك فريقنا في اتخاذ قرار سوقي مستنير لتحقيق نمو السوق.

نطاق سوق مراقبة المعاملات واكتشاف الاحتيال

يتم تقسيم سوق مراقبة المعاملات العالمية للكشف عن الاحتيال إلى ستة قطاعات بارزة بناءً على العرض والوظيفة وطريقة النشر وحجم المنظمة والتطبيق والقطاع الرأسي. سيساعدك النمو بين هذه القطاعات على تحليل قطاعات النمو الضئيلة في الصناعات وتزويد المستخدمين بنظرة عامة قيمة على السوق ورؤى السوق لمساعدتهم على اتخاذ قرارات استراتيجية لتحديد تطبيقات السوق الأساسية.

عرض

• حل
• خدمات
  • خدمة احترافية
    • الدعم والصيانة
    • خدمات التكامل
    • خدمات الاستشارات
    • التدريب والتعليم
  • الخدمة المُدارة

وظيفة

• KYC/إدراج العميل
• إدارة الحالة
• قائمة المشاهدة
• لوحة التحكم والتقارير
• آحرون

وضع النشر

• في الموقع
• Cloud

Organization Size

• Small & Medium Sized Organization
  • Cloud
  • On-Premise
• Large Size Organizations
  • Cloud
  • On-Premise

Application

• Payment Fraud Detection
• Money Laundering Detection
• Account Takeover Protection
• Identity Theft Prevention
• Others

Vertical

• Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
  • Solution
  • Services
• Retail
  • Solution
  • Services
• IT & Telecommunication
  • Solution
  • Services
• Government & Defense
  • Solution
  • Services
•  Healthcare
  • Solution
  • Services
• Manufacturing
  • Solution
  • Services
• Energy & Utilities
  • Solution
  • Services
• Others
  • Solution
  • Services

Fraud Detection Transaction Monitoring Market Regional Analysis

The market is analyzed and market size insights and trends are provided by offering, function, deployment mode, organization size, application, and vertical as referenced above.

The countries covered in the market are U.S., Canada, Mexico, Germany, U.K., France, Italy, Spain, Russia, Turkey, Netherlands, Norway, Finland, Denmark, Sweden, Poland, Switzerland, Belgium, Rest of Europe, China, Japan, India, South Korea, Australia, New Zealand, Indonesia, Thailand, Malaysia, Singapore, Philippines, Taiwan, Vietnam, Rest of Asia-Pacific, Brazil, Argentina, rest of South America, U.A.E., Saudi Arabia, South Africa, Egypt, Israel, Oman, Bahrain, Kuwait, Qatar, and rest of Middle East and Africa.

North America region dominates and the fastest growing region in the global fraud detection transaction monitoring market due to the region's advanced technological infrastructure, high adoption of digital payment systems, and significant presence of major financial institutions.

The country section of the report also provides individual market-impacting factors and changes in regulation in the market domestically that impact the current and future trends of the market. Data points such as new sales, replacement sales, country demographics, regulatory acts, and import-export tariffs are some of the major pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, the presence and availability of global brands and their challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, and the impact of sales channels are considered while providing forecast analysis of the country data.

Fraud Detection Transaction Monitoring Market Share

The global fraud detection transaction monitoring market competitive landscape provides details of competitors. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in R&D, new market initiatives, production sites and facilities, company strengths and weaknesses, product launch, product approvals, product width and breadth, application dominance, and product type lifeline curve. The above data points provided are only related to the company’s focus on the market.

Fraud Detection Transaction Monitoring Market Leaders Operating in the Market are:

• Amazon Web Services, Inc. (U.S.)
• LexisNexis (Subsidiary of Reed Elsevier) (U.S.)
• Mastercard (U.S.)
• TATA Consultancy Services Limited (India)
• Fiserv, Inc. (U.S.)
• SAS Institute Inc. (U.S.)
• ACI Worldwide (U.S.)
• Oracle (U.S.)
• NICE (Israel)
• FICO (U.S.)
• SymphonyAI (U.S.)
• UBIQUITY (U.S)
• Verafin Solutions ULC (Subsidiary of Nasdaq Inc.) (Canada)
• GB Group plc (‘GBG’) (U.K.)
• INFORM SOFTWARE (Germany)
• Quantexa (U.K.)
• Sum and Substance Ltd (U.K.)
• DataVisor, Inc. (U.S.)
• Hawk (Germany)
• Featurespace Limited (England)
• INETCO Systems Ltd. (Canada)
• Abra Innovations, Inc. (U.S.)
• Seon Technologies Ltd. (Hungary)
• Feedzai (Portugal)
• Sanction Scanner (U.K.)

Latest Developments in Fraud Detection Transaction Monitoring Market

• In June 2024, according to an article published by the NVIDIA Corporation, American Express accelerated fraud detection using AI-powered long short-term memory (LSTM) models. By leveraging parallel computing on GPUs, the company rapidly processed and analyzed vast amounts of transactional data, enabling real-time fraud detection. This approach helped American Express handle the complexities arising from their high transaction volume. The integration of accelerated computing and AI enhanced their ability to detect anomalies swiftly, improving operational efficiency and reducing potential losses due to fraud
• In July 2023, according to the blog published by BluEnt, companies faced increased challenges in fraud detection due to the high volume of transactions. Advanced technology and automated systems were adopted to analyze large datasets and spot high-risk trends and anomalies. Despite difficulties managing unstructured data where most fraud occurs, financial crime data analytics enabled the effective review of both structured and unstructured data. This approach helped in preventing fraudulent activities and integrating various data sources for improved detection
• In June 2024, ACI Worldwide and RS2 launched a comprehensive payment solution in Brazil, combining their acquiring and issuing technologies. This cloud-enabled platform allowed financial institutions and payment service providers to efficiently introduce new products and services, enhancing security and reducing costs. The integration of advanced fraud management and real-time analytics benefited the companies by expanding their market reach and increasing revenue opportunities
• In October 2023, ACI Worldwide partnered with Nymcard to enhance its fraud and anti-money laundering capabilities. This partnership allowed Nymcard to quickly and efficiently detect and prevent financial fraud using advanced machine learning and analytics. The deployment via ACI’s public cloud improved scalability, security, and operational efficiency, significantly strengthening Nymcard’s market position in MENA
• في يونيو 2024، عززت شركة DataVisor, Inc. قدراتها على تعدد المستأجرين لتوفير حلول قابلة للتطوير وآمنة ومرنة لمنع الاحتيال ومكافحة غسل الأموال. سمح الترقية للمؤسسات بتخصيص استراتيجيات الاحتيال ومكافحة غسل الأموال ونشرها عبر المستأجرين الفرعيين بميزات مثل نماذج التعلم الآلي وقواعد العمل. دعمت هذه التحسينات البنوك الراعية في الامتثال ومكّنت المؤسسات المالية الكبيرة من مركزية البيانات مع تقديم عملية اتخاذ القرار بشأن المستأجرين الفرعيين. استفادت DataVisor من هذا التطور من خلال تعزيز مكانتها في السوق وزيادة اعتماد حلولها بين المؤسسات المصرفية والمالية، مما أدى إلى تعزيز رضا العملاء والاحتفاظ بهم.

SKU-60449