Informe de análisis de tamaño, participación y tendencias del mercado de monitoreo de transacciones de detección de fraude global: descripción general de la industria y pronóstico hasta 2032

Análisis de mercado de monitoreo de transacciones y detección de fraude

El mercado global de monitoreo de transacciones para detección de fraudes está experimentando un sólido crecimiento debido al aumento de  las transacciones financieras  y las sofisticadas amenazas cibernéticas. Se están integrando tecnologías avanzadas como la IA y el aprendizaje automático para mejorar la precisión de la detección de fraudes y reducir los falsos positivos. Las presiones regulatorias y la necesidad de cumplimiento están impulsando la adopción en todas las industrias. Los actores clave del mercado incluyen empresas especializadas en  ciberseguridad  y análisis de datos. Se espera que el mercado continúe expandiéndose a medida que las empresas buscan protegerse de las tácticas de fraude en evolución.

Tamaño del mercado de monitoreo de transacciones y detección de fraude

El tamaño del mercado global de monitoreo de transacciones de detección de fraude se valoró en USD 20,54 mil millones en 2024 y se proyecta que alcance los USD 99,80 mil millones para 2032, con una CAGR del 21,84% durante el período de pronóstico de 2025 a 2032.

Tendencias del mercado de monitoreo de transacciones y detección de fraude

'Integración de Big Data'

La integración de big data en la detección de fraudes permite a las organizaciones analizar amplios conjuntos de datos de diversas fuentes, lo que les permite identificar patrones que sugieren actividades fraudulentas. Al emplear el análisis de big data, las empresas pueden descubrir información oculta que los métodos tradicionales podrían pasar por alto. El análisis predictivo mejora esta capacidad al utilizar datos históricos para anticipar posibles comportamientos fraudulentos antes de que ocurran. Esta tendencia no solo mejora las tasas de detección, sino que también permite a las organizaciones implementar medidas preventivas. En última instancia, el aprovechamiento del big data transforma la forma en que las empresas abordan la prevención del fraude, haciéndola más eficaz y receptiva.

Alcance del informe y segmentación del mercado       

Definición del mercado de monitoreo de transacciones y detección de fraude

La detección de fraudes y el monitoreo de transacciones se refieren a los sistemas y procesos que utilizan las instituciones financieras y las empresas para identificar y prevenir actividades fraudulentas dentro de las transacciones. Estos sistemas analizan continuamente los datos de las transacciones para detectar patrones o comportamientos inusuales que puedan indicar fraude, como acceso no autorizado, lavado de dinero o robo de identidad. El mercado de soluciones de detección de fraudes y monitoreo de transacciones está impulsado por el creciente volumen de transacciones en línea, la complejidad de las tácticas de fraude y los estrictos requisitos regulatorios destinados a reducir los delitos financieros. Las organizaciones implementan tecnologías avanzadas como IA, aprendizaje automático y análisis en tiempo real para mejorar la precisión y la eficiencia en la identificación de actividades fraudulentas, garantizar el cumplimiento y salvaguardar los activos.

Dinámica del mercado de monitoreo de transacciones y detección de fraude

Conductores

• Creciente necesidad de sistemas de detección robustos que puedan adaptarse a nuevas amenazas

A medida que los esquemas de fraude financiero continúan evolucionando y se vuelven más sofisticados, existe una creciente necesidad de sistemas de detección de fraude robustos que puedan adaptarse de manera efectiva a las nuevas amenazas. Los métodos tradicionales de detección de fraude a menudo tienen dificultades para seguir el ritmo de los rápidos cambios en las tácticas de fraude, por lo que es esencial que las instituciones financieras y las empresas implementen sistemas de detección avanzados. Estos sistemas deben aprovechar tecnologías de vanguardia como  la inteligencia artificial  y el aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos de transacciones en tiempo real, identificando patrones y anomalías que puedan indicar actividad fraudulenta.

Por ejemplo,

En febrero de 2024, según un blog publicado por la Fundación Bill y Melinda Gates, se lanzó Tazama, un nuevo software de detección de fraude de código abierto, para ayudar a monitorear las transacciones financieras en busca de fraude y lavado de dinero. Este software tiene como objetivo apoyar la inclusión financiera al brindar una solución rentable para los países de ingresos bajos y medios, que a menudo luchan con costosos sistemas de protección contra el fraude comercial. Tazama permite a los bancos centrales y las instituciones financieras proteger mejor a sus clientes y garantizar la integridad de las transacciones. La naturaleza de código abierto del software permite la colaboración global para mejorar sus capacidades, abordando la creciente necesidad de sistemas de detección robustos que se adapten a las amenazas en evolución.

• Mayor atención a la verificación y autenticación de identidad

El énfasis creciente en la verificación y autenticación de identidad está transformando el panorama de la detección de fraudes y el monitoreo de transacciones. Al incorporar tecnologías avanzadas como la autenticación biométrica, la verificación multifactorial y el análisis de identidad impulsado por IA, las instituciones financieras pueden verificar con mayor precisión las identidades de los usuarios y detectar actividades fraudulentas. Este sólido enfoque ayuda a mitigar los riesgos asociados con el acceso no autorizado y las transacciones fraudulentas, mejorando la seguridad y confiabilidad generales de los sistemas financieros. A medida que evolucionen las tecnologías de verificación de identidad, desempeñarán un papel crucial en el fortalecimiento de los mecanismos de detección de fraudes y en garantizar la integridad de los procesos de monitoreo de transacciones.

Por ejemplo,

En noviembre de 2023, Westpac NZ adoptó un software biométrico avanzado de la empresa de ciberseguridad israelí BioCatch para mejorar sus sistemas de detección de fraudes. La tecnología analizaba el comportamiento en línea de los clientes, como la velocidad de escritura y la presión en la pantalla táctil, para detectar actividades inusuales y prevenir el fraude. Westpac comenzó a implementar BioCatch en septiembre, con planes de estar en pleno funcionamiento para fines de mes. El banco informó haber evitado decenas de millones de dólares en fraudes durante el año pasado, lo que destaca su mayor enfoque en la verificación y autenticación de la identidad a medida que las estafas se vuelven más sofisticadas.

Oportunidades

• Utilización de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la precisión

El uso de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático mejora significativamente la precisión de la detección de fraudes y el monitoreo de transacciones. Estas tecnologías permiten que los sistemas analicen grandes cantidades de datos en tiempo real, identificando patrones complejos y anomalías que los métodos tradicionales podrían pasar por alto. Al aprender continuamente de nuevos datos, los algoritmos de inteligencia artificial adaptan y perfeccionan sus capacidades de detección, lo que reduce los falsos positivos y mejora la precisión de las alertas de fraude.

Además, la IA y el aprendizaje automático mejoran la capacidad de reconocer tendencias emergentes de fraude y esquemas sofisticados. Esta adaptabilidad dinámica garantiza que los sistemas de monitoreo se mantengan a la vanguardia de las amenazas en evolución, brindando una protección más confiable y efectiva contra los delitos financieros. Como resultado, las instituciones financieras pueden lograr un mayor nivel de seguridad y eficiencia operativa, beneficiándose de soluciones avanzadas y automatizadas que se adaptan a sus necesidades.

Por ejemplo,

En junio de 2023, Oscilar lanzó su solución de detección de fraudes ACH impulsada por IA, diseñada para mejorar la precisión de la prevención del fraude en la red ACH en rápida expansión. La solución utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático e IA generativa para identificar y prevenir transacciones fraudulentas con alta precisión. Esto es particularmente importante ya que el fraude de crédito ACH aumentó un 6% entre 2021 y 2023, lo que destaca la necesidad de una detección de fraudes más eficaz. La tecnología de Oscilar aborda las limitaciones de los métodos tradicionales, que a menudo tienen dificultades para seguir el ritmo de las tácticas de fraude en evolución, ofreciendo una defensa más sólida y oportuna contra actividades fraudulentas sofisticadas.

• Colaborando con empresas de tecnología financiera y proveedores de tecnología

La colaboración con empresas de tecnología financiera y proveedores de tecnología permite a las instituciones financieras aprovechar tecnologías avanzadas y soluciones innovadoras para una mejor detección del fraude. Estas alianzas permiten la integración de herramientas y conocimientos de vanguardia, lo que facilita el desarrollo de sistemas de detección de fraude más sofisticados. Al trabajar juntos, los bancos y las empresas de tecnología financiera pueden aprovechar los últimos avances en inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis de datos para mejorar la precisión, reducir los falsos positivos y brindar una mejor protección contra las actividades fraudulentas.

Por ejemplo,

En diciembre de 2023, Treasury Prime se asoció con Effectiv para mejorar la detección de fraudes para bancos y fintechs. La colaboración permite que la red de Treasury Prime utilice la solución avanzada de monitoreo de transacciones de Effectiv, que emplea inteligencia artificial para identificar y mitigar transacciones fraudulentas en tiempo real. Esta asociación ayuda a las instituciones financieras a reducir las pérdidas financieras y el daño a la reputación mediante la integración de sofisticadas herramientas de prevención de fraudes. La medida subraya la importancia de colaborar con empresas fintech y proveedores de tecnología para fortalecer la detección de fraudes y la gestión de riesgos en un panorama financiero en rápida evolución.

Restricción/Desafío

• El alto volumen de transacciones aumenta la complejidad de la detección

La gestión de un gran volumen de transacciones presenta importantes desafíos en materia de detección de fraudes. A medida que aumenta el número de  transacciones  , también lo hace la complejidad de identificar actividades fraudulentas en medio de otras legítimas. Los métodos tradicionales tienen dificultades para seguir el ritmo, ya que a menudo pasan por alto patrones sutiles o generan falsos positivos, lo que genera ineficiencias y mayores riesgos.

Además, el gran volumen de datos requiere sistemas robustos capaces de procesar y analizar información en tiempo real. Sin tecnología avanzada, las instituciones financieras pueden tener dificultades para supervisar eficazmente las transacciones, lo que las deja vulnerables a sofisticados esquemas de fraude que pueden pasar desapercibidos.

Por ejemplo,

En junio de 2024, según un artículo publicado por NVIDIA Corporation, American Express aceleró la detección de fraudes mediante modelos de memoria a corto y largo plazo (LSTM) impulsados ​​por IA. Al aprovechar la computación paralela en GPU, la empresa procesó y analizó rápidamente grandes cantidades de datos transaccionales, lo que permitió la detección de fraudes en tiempo real. Este enfoque ayudó a American Express a manejar las complejidades derivadas de su alto volumen de transacciones. La integración de la computación acelerada y la IA mejoró su capacidad para detectar anomalías rápidamente, lo que mejoró la eficiencia operativa y redujo las posibles pérdidas debido al fraude.

• Alta inversión inicial y costos de mantenimiento continuo

Los elevados costes de inversión inicial y de mantenimiento continuo plantean importantes limitaciones a la hora de implementar sistemas avanzados de detección de fraudes. Estas cargas financieras pueden disuadir a las instituciones más pequeñas de adoptar tecnologías de vanguardia, dejándolas potencialmente vulnerables al fraude. Los gastos sustanciales asociados tanto a la instalación como al mantenimiento continuo de dichos sistemas pueden sobrecargar los presupuestos y complicar el proceso de toma de decisiones de las instituciones que estén considerando soluciones mejoradas de monitoreo de transacciones.

Por ejemplo,

Varias empresas muestran importantes inversiones iniciales y costos de mantenimiento continuo. GLAnalytics exige una tarifa anual de USD 8.000, mientras que CertifID comienza en USD 150 por mes más USD 10 por transacción. Los módulos de credolab varían de USD 600 a USD 1.000 por mes. Estos altos gastos pueden disuadir a las organizaciones de adoptar o mantener estos servicios.

Este informe de mercado proporciona detalles de los nuevos desarrollos recientes, regulaciones comerciales, análisis de importación y exportación, análisis de producción, optimización de la cadena de valor, participación de mercado, impacto de los actores del mercado nacional y localizado, analiza las oportunidades en términos de bolsillos de ingresos emergentes, cambios en las regulaciones del mercado, análisis estratégico del crecimiento del mercado, tamaño del mercado, crecimientos del mercado de categorías, nichos de aplicación y dominio, aprobaciones de productos, lanzamientos de productos, expansiones geográficas, innovaciones tecnológicas en el mercado. Para obtener más información sobre el mercado, comuníquese con Data Bridge Market Research para obtener un informe de analista, nuestro equipo lo ayudará a tomar una decisión de mercado informada para lograr el crecimiento del mercado.

Alcance del mercado de monitoreo de transacciones y detección de fraude

El mercado global de monitoreo de transacciones para detección de fraudes se divide en seis segmentos importantes según la oferta, la función, el modo de implementación, el tamaño de la organización, la aplicación y la vertical. El crecimiento entre estos segmentos le ayudará a analizar los segmentos de crecimiento reducido en las industrias y brindará a los usuarios una valiosa descripción general del mercado y conocimientos del mercado para ayudarlos a tomar decisiones estratégicas para identificar las principales aplicaciones del mercado.

Ofrenda

• Solución
• Servicios
  • Servicio Profesional
    • Soporte y mantenimiento
    • Servicios de Integración
    • Servicios de Consultoría
    • Formación y educación
  • Servicio gestionado

Función

• KYC/Incorporación de clientes
• Gestión de casos
• Lista de vigilancia de proyección
• Panel de control y generación de informes
• Otros

Modo de implementación

• En las instalaciones
• Nube

Tamaño de la organización

• Organizaciones pequeñas y medianas
  • Nube
  • En las instalaciones
• Organizaciones de gran tamaño
  • Nube
  • En las instalaciones

Solicitud

• Detección de fraudes en los pagos
• Detección de lavado de dinero
• Protección contra apropiación indebida de cuentas
• Prevención del robo de identidad
• Otros

Vertical

• Banca, servicios financieros y seguros (BFSI)
  • Solución
  • Servicios
• Minorista
  • Solución
  • Servicios
• Informática y telecomunicaciones
  • Solución
  • Servicios
• Gobierno y defensa
  • Solución
  • Servicios
•  Cuidado de la salud
  • Solución
  • Servicios
• Fabricación
  • Solución
  • Servicios
• Energía y servicios públicos
  • Solución
  • Servicios
• Otros
  • Solución
  • Servicios

Análisis regional del mercado de monitoreo de transacciones y detección de fraude

Se analiza el mercado y se proporcionan información y tendencias sobre el tamaño del mercado por oferta, función, modo de implementación, tamaño de la organización, aplicación y vertical como se menciona anteriormente.

Los países cubiertos en el mercado son EE. UU., Canadá, México, Alemania, Reino Unido, Francia, Italia, España, Rusia, Turquía, Países Bajos, Noruega, Finlandia, Dinamarca, Suecia, Polonia, Suiza, Bélgica, resto de Europa, China, Japón, India, Corea del Sur, Australia, Nueva Zelanda, Indonesia, Tailandia, Malasia, Singapur, Filipinas, Taiwán, Vietnam, resto de Asia-Pacífico, Brasil, Argentina, resto de Sudamérica, Emiratos Árabes Unidos, Arabia Saudita, Sudáfrica, Egipto, Israel, Omán, Bahréin, Kuwait, Qatar y resto de Medio Oriente y África.

La región de América del Norte domina y es la región de más rápido crecimiento en el mercado global de monitoreo de transacciones de detección de fraude debido a la infraestructura tecnológica avanzada de la región, la alta adopción de sistemas de pago digital y la presencia significativa de importantes instituciones financieras.

La sección de países del informe también proporciona factores individuales que impactan en el mercado y cambios en la regulación en el mercado a nivel nacional que afectan las tendencias actuales y futuras del mercado. Los puntos de datos como nuevas ventas, ventas de reemplazo, demografía del país, leyes regulatorias y aranceles de importación y exportación son algunos de los principales indicadores utilizados para pronosticar el escenario del mercado para países individuales. Además, la presencia y disponibilidad de marcas globales y sus desafíos enfrentados debido a la competencia grande o escasa de las marcas locales y nacionales, y el impacto de los canales de venta se consideran al proporcionar un análisis de pronóstico de los datos del país.

Cuota de mercado de monitoreo de transacciones y detección de fraude

El panorama competitivo del mercado global de monitoreo de transacciones de detección de fraude proporciona detalles de los competidores. Los detalles incluidos son una descripción general de la empresa, las finanzas de la empresa, los ingresos generados, el potencial de mercado, la inversión en I+D, las nuevas iniciativas de mercado, los sitios e instalaciones de producción, las fortalezas y debilidades de la empresa, el lanzamiento de productos, las aprobaciones de productos, la amplitud y la extensión de los productos, el dominio de las aplicaciones y la curva de vida del tipo de producto. Los puntos de datos proporcionados anteriormente solo están relacionados con el enfoque de la empresa en el mercado.

Los líderes del mercado de monitoreo de transacciones y detección de fraude que operan en el mercado son:

• Amazon Web Services, Inc. (Estados Unidos)
• LexisNexis (filial de Reed Elsevier) (EE. UU.)
• Mastercard (Estados Unidos)
• Servicios de consultoría TATA Limited (India)
• Fiserv, Inc. (Estados Unidos)
• SAS Institute Inc. (Estados Unidos)
• ACI Worldwide (Estados Unidos)
• Oracle (Estados Unidos)
• NIZA (Israel)
• FICO (EE.UU.)
• SymphonyAI (Estados Unidos)
• UBICUIDAD (EE.UU.)
• Verafin Solutions ULC (filial de Nasdaq Inc.) (Canadá)
• GB Group plc ('GBG') (Reino Unido)
• INFORM SOFTWARE (Alemania)
• Quantexa (Reino Unido)
• Sum and Substance Ltd (Reino Unido)
• DataVisor, Inc. (Estados Unidos)
• Halcón (Alemania)
• Featurespace Limited (Inglaterra)
• INETCO Systems Ltd. (Canadá)
• Abra Innovations, Inc. (Estados Unidos)
• Seon Technologies Ltd. (Hungría)
• Feedzai (Portugal)
• Escáner de sanciones (Reino Unido)

Últimos avances en el mercado de monitoreo de transacciones para detección de fraude

• En junio de 2024, según un artículo publicado por NVIDIA Corporation, American Express aceleró la detección de fraudes mediante modelos de memoria a corto y largo plazo (LSTM) impulsados ​​por IA. Al aprovechar la computación paralela en GPU, la empresa procesó y analizó rápidamente grandes cantidades de datos transaccionales, lo que permitió la detección de fraudes en tiempo real. Este enfoque ayudó a American Express a manejar las complejidades derivadas de su alto volumen de transacciones. La integración de la computación acelerada y la IA mejoró su capacidad para detectar anomalías rápidamente, lo que mejoró la eficiencia operativa y redujo las posibles pérdidas debido al fraude.
• En julio de 2023, según el blog publicado por BluEnt, las empresas se enfrentaron a mayores desafíos en la detección de fraudes debido al alto volumen de transacciones. Se adoptaron tecnologías avanzadas y sistemas automatizados para analizar grandes conjuntos de datos y detectar tendencias y anomalías de alto riesgo. A pesar de las dificultades para gestionar los datos no estructurados, donde se produce la mayor parte del fraude, el análisis de datos sobre delitos financieros permitió la revisión eficaz de datos estructurados y no estructurados. Este enfoque ayudó a prevenir actividades fraudulentas e integrar varias fuentes de datos para mejorar la detección.
• En junio de 2024, ACI Worldwide y RS2 lanzaron una solución integral de pagos en Brasil, combinando sus tecnologías de adquisición y emisión. Esta plataforma basada en la nube permitió a las instituciones financieras y a los proveedores de servicios de pago introducir de manera eficiente nuevos productos y servicios, mejorando la seguridad y reduciendo los costos. La integración de la gestión avanzada del fraude y el análisis en tiempo real benefició a las empresas al ampliar su alcance de mercado y aumentar las oportunidades de ingresos.
• En octubre de 2023, ACI Worldwide se asoció con Nymcard para mejorar sus capacidades de lucha contra el fraude y el blanqueo de dinero. Esta asociación le permitió a Nymcard detectar y prevenir de manera rápida y eficiente el fraude financiero mediante el uso de aprendizaje automático y análisis avanzados. La implementación a través de la nube pública de ACI mejoró la escalabilidad, la seguridad y la eficiencia operativa, lo que fortaleció significativamente la posición de mercado de Nymcard en la región MENA.
• En junio de 2024, DataVisor, Inc. mejoró sus capacidades de multiarrendamiento para brindar soluciones de prevención de fraude y AML escalables, seguras y flexibles. La actualización permitió a las organizaciones personalizar las estrategias de prevención de fraude y AML e implementarlas en subarrendatarios con funciones como modelos de aprendizaje automático y reglas comerciales. Estas mejoras ayudaron a los bancos patrocinadores con el cumplimiento y permitieron a las grandes instituciones financieras centralizar los datos al mismo tiempo que ofrecían la toma de decisiones de subarrendamiento. Este desarrollo benefició a DataVisor al fortalecer su posición en el mercado y aumentar la adopción de sus soluciones entre las instituciones bancarias y financieras, lo que impulsó la satisfacción y la retención de los clientes.

SKU-60449