Rapport d’analyse de la taille, de la part et des tendances du marché mondial de la surveillance des transactions de détection de fraude – Aperçu et prévisions du secteur jusqu’en 2031

Analyse du marché de la détection des fraudes et de la surveillance des transactions

Le marché mondial de la surveillance des transactions de détection de fraude connaît une croissance robuste en raison de l'augmentation des transactions financières et des cybermenaces sophistiquées. Des technologies avancées telles que l'IA et l'apprentissage automatique sont intégrées pour améliorer la précision de la détection des fraudes et réduire les faux positifs. Les pressions réglementaires et le besoin de conformité favorisent l'adoption dans tous les secteurs. Les principaux acteurs du marché comprennent des entreprises spécialisées dans la cybersécurité et l'analyse de données. Le marché devrait continuer à se développer à mesure que les entreprises cherchent à se protéger contre l'évolution des tactiques de fraude.

Taille du marché de la détection des fraudes et de la surveillance des transactions

Français Le marché mondial de la surveillance des transactions de détection de fraude devrait atteindre une valeur de 81,91 milliards USD d'ici 2031, contre 17,01 milliards USD en 2023, avec un TCAC de 21,8 % au cours de la période de prévision 2024 à 2031. En plus des informations sur le marché telles que la valeur du marché, le taux de croissance, les segments de marché, la couverture géographique, les acteurs du marché et le scénario du marché, le rapport de marché organisé par l'équipe de recherche sur le marché de Data Bridge comprend une analyse approfondie des experts, une analyse des importations/exportations, une analyse des prix, une analyse de la consommation de production et une analyse PESTLE.

Tendances du marché de la détection des fraudes et de la surveillance des transactions

« Intégration du Big Data »

L’intégration du Big Data dans la détection des fraudes permet aux entreprises d’analyser de vastes ensembles de données provenant de diverses sources, ce qui leur permet d’identifier des modèles suggérant des activités frauduleuses. En utilisant l’analyse du Big Data, les entreprises peuvent découvrir des informations cachées que les méthodes traditionnelles pourraient manquer. L’analyse prédictive améliore cette capacité en utilisant des données historiques pour anticiper les comportements frauduleux potentiels avant qu’ils ne se produisent. Cette tendance améliore non seulement les taux de détection, mais permet également aux entreprises de mettre en œuvre des mesures préventives. En fin de compte, l’exploitation du Big Data transforme la façon dont les entreprises abordent la prévention de la fraude, la rendant plus efficace et plus réactive.

Portée du rapport et segmentation du marché de la surveillance des transactions en matière de détection des fraudes

Définition du marché de la détection des fraudes et de la surveillance des transactions

La détection des fraudes et la surveillance des transactions font référence aux systèmes et processus utilisés par les institutions financières et les entreprises pour identifier et prévenir les activités frauduleuses dans le cadre des transactions. Ces systèmes analysent en permanence les données des transactions pour détecter des modèles ou des comportements inhabituels pouvant indiquer une fraude, tels qu'un accès non autorisé, un blanchiment d'argent ou un vol d'identité. Le marché des solutions de détection des fraudes et de surveillance des transactions est stimulé par le volume croissant des transactions en ligne, la complexité des tactiques de fraude et les exigences réglementaires strictes visant à réduire les délits financiers. Les organisations déploient des technologies avancées telles que l'IA, l'apprentissage automatique et l'analyse en temps réel pour améliorer la précision et l'efficacité de l'identification des activités frauduleuses, garantir la conformité et protéger les actifs.

Détection de fraude Surveillance des transactions Dynamique du marché

Conducteurs

• Besoin croissant de systèmes de détection robustes capables de s'adapter aux nouvelles menaces

Les systèmes de fraude financière continuent d’évoluer et de se perfectionner, ce qui accroît le besoin de systèmes de détection de fraude robustes, capables de s’adapter efficacement aux nouvelles menaces. Les méthodes traditionnelles de détection de fraude ont souvent du mal à suivre l’évolution rapide des tactiques de fraude. Il est donc essentiel pour les institutions financières et les entreprises de mettre en œuvre des systèmes de détection avancés. Ces systèmes doivent exploiter des technologies de pointe telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour analyser de grands volumes de données de transaction en temps réel, en identifiant des modèles et des anomalies pouvant indiquer une activité frauduleuse.

Par exemple,

En février 2024, selon un blog publié par la Fondation Bill & Melinda Gates, Tazama, un nouveau logiciel open source de détection de fraude, a été lancé pour aider à surveiller les transactions financières pour détecter la fraude et le blanchiment d'argent. Ce logiciel vise à soutenir l'inclusion financière en fournissant une solution rentable pour les pays à revenu faible et intermédiaire, qui sont souvent aux prises avec des systèmes coûteux de protection contre la fraude commerciale. Tazama permet aux banques centrales et aux institutions financières de mieux protéger leurs clients et de garantir l'intégrité des transactions. La nature open source du logiciel permet une collaboration mondiale pour améliorer ses capacités, répondant au besoin croissant de systèmes de détection robustes qui s'adaptent à l'évolution des menaces.

• Accent accru sur la vérification et l’authentification de l’identité

L’importance accrue accordée à la vérification et à l’authentification de l’identité transforme le paysage de la détection des fraudes et de la surveillance des transactions. En intégrant des technologies avancées telles que l’authentification biométrique, la vérification multifactorielle et l’analyse d’identité basée sur l’IA, les institutions financières peuvent vérifier plus précisément l’identité des utilisateurs et détecter les activités frauduleuses. Cette approche robuste permet d’atténuer les risques associés aux accès non autorisés et aux transactions frauduleuses, améliorant ainsi la sécurité et la fiabilité globales des systèmes financiers. À mesure que les technologies de vérification de l’identité évoluent, elles joueront un rôle crucial dans le renforcement des mécanismes de détection des fraudes et dans la garantie de l’intégrité des processus de surveillance des transactions.

Par exemple,

En novembre 2023, Westpac NZ a adopté un logiciel biométrique avancé de la société de cybersécurité israélienne BioCatch pour améliorer ses systèmes de détection de fraude. La technologie a analysé le comportement en ligne des clients, comme la vitesse de frappe et la pression sur l'écran tactile, pour détecter les activités inhabituelles et prévenir la fraude. Westpac a commencé à mettre en œuvre BioCatch en septembre, avec des plans pour une opération complète d'ici la fin du mois. La banque a déclaré avoir empêché des dizaines de millions de dollars de fraude au cours de l'année écoulée, soulignant l'accent accru qu'elle met sur la vérification et l'authentification de l'identité à mesure que les escroqueries deviennent plus sophistiquées.

Opportunités

• Utilisation de l'IA et des algorithmes d'apprentissage automatique pour améliorer la précision

L’utilisation d’algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique améliore considérablement la précision de la détection des fraudes et de la surveillance des transactions. Ces technologies permettent aux systèmes d’analyser de vastes quantités de données en temps réel, en identifiant des modèles complexes et des anomalies que les méthodes traditionnelles pourraient manquer. En apprenant en permanence à partir de nouvelles données, les algorithmes d’IA adaptent et affinent leurs capacités de détection, réduisant ainsi les faux positifs et améliorant la précision des alertes de fraude.

De plus, l’IA et l’apprentissage automatique améliorent la capacité à reconnaître les tendances émergentes en matière de fraude et les stratagèmes sophistiqués. Cette adaptabilité dynamique garantit que les systèmes de surveillance restent en avance sur les menaces en constante évolution, offrant une protection plus fiable et plus efficace contre les crimes financiers. En conséquence, les institutions financières peuvent atteindre un niveau de sécurité et d’efficacité opérationnelle plus élevé, en bénéficiant de solutions automatisées avancées qui s’adaptent à leurs besoins.

Par exemple,

En juin 2023, Oscilar a lancé sa solution de détection de fraude ACH basée sur l'IA, conçue pour améliorer la précision de la prévention de la fraude dans le réseau ACH en pleine expansion. La solution utilise des algorithmes d'apprentissage automatique avancés et une IA générative pour identifier et prévenir les transactions frauduleuses avec une grande précision. Cela est particulièrement important car la fraude au crédit ACH a augmenté de 6 % entre 2021 et 2023, soulignant la nécessité d'une détection de fraude plus efficace. La technologie d'Oscilar répond aux limites des méthodes traditionnelles, qui ont souvent du mal à suivre le rythme de l'évolution des tactiques de fraude, offrant une défense plus robuste et plus rapide contre les activités frauduleuses sophistiquées.

• Collaborer avec des entreprises Fintech et des fournisseurs de technologie

La collaboration avec des entreprises de technologie financière et des fournisseurs de technologie permet aux institutions financières de tirer parti de technologies avancées et de solutions innovantes pour une meilleure détection des fraudes. Ces partenariats permettent l’intégration d’outils et d’expertises de pointe, facilitant le développement de systèmes de détection des fraudes plus sophistiqués. En travaillant ensemble, les banques et les entreprises de technologie financière peuvent exploiter les dernières avancées en matière d’IA, d’apprentissage automatique et d’analyse de données pour améliorer la précision, réduire les faux positifs et mieux se protéger contre les activités frauduleuses.

Par exemple,

En décembre 2023, Treasury Prime s'est associé à Effectiv pour améliorer la détection des fraudes pour les banques et les fintechs. Cette collaboration permet au réseau de Treasury Prime d'utiliser la solution avancée de surveillance des transactions d'Effectiv, qui utilise l'IA pour identifier et atténuer les transactions frauduleuses en temps réel. Ce partenariat aide les institutions financières à réduire les pertes financières et les atteintes à la réputation en intégrant des outils sophistiqués de prévention de la fraude. Cette initiative souligne l'importance de collaborer avec les entreprises de fintech et les fournisseurs de technologie pour renforcer la détection des fraudes et la gestion des risques dans un paysage financier en évolution rapide.

Retenue/Défi

• Le volume élevé de transactions augmente la complexité de la détection

La gestion d'un volume élevé de transactions présente des défis considérables en matière de détection des fraudes. À mesure que le nombre de transactions augmente, il devient de plus en plus difficile d'identifier les activités frauduleuses parmi les activités légitimes. Les méthodes traditionnelles ont du mal à suivre le rythme, manquant souvent des modèles subtils ou générant de faux positifs, ce qui entraîne des inefficacités et des risques accrus.

De plus, le volume considérable de données nécessite des systèmes robustes capables de traiter et d’analyser les informations en temps réel. Sans technologie avancée, les institutions financières peuvent avoir du mal à surveiller efficacement les transactions, ce qui les rend vulnérables aux fraudes sophistiquées qui peuvent passer entre les mailles du filet.

Par exemple,

En juin 2024, selon un article publié par NVIDIA Corporation, American Express a accéléré la détection des fraudes en utilisant des modèles de mémoire à long terme (LSTM) alimentés par l’IA. En exploitant le calcul parallèle sur les GPU, l’entreprise a rapidement traité et analysé de vastes quantités de données transactionnelles, permettant ainsi de détecter les fraudes en temps réel. Cette approche a aidé American Express à gérer les complexités découlant de son volume de transactions élevé. L’intégration du calcul accéléré et de l’IA a renforcé sa capacité à détecter rapidement les anomalies, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle et réduisant les pertes potentielles dues à la fraude.

• Investissement initial élevé et coûts de maintenance continus

Les investissements initiaux élevés et les coûts de maintenance permanents constituent des contraintes importantes pour la mise en œuvre de systèmes avancés de détection des fraudes. Ces charges financières peuvent dissuader les petites institutions d'adopter des technologies de pointe, les rendant potentiellement vulnérables à la fraude. Les dépenses importantes associées à la mise en place et à la maintenance continue de tels systèmes peuvent grever les budgets et compliquer le processus de prise de décision des institutions qui envisagent des solutions avancées de surveillance des transactions.

Par exemple,

Plusieurs entreprises présentent des investissements initiaux importants et des coûts de maintenance continus. GLAnalytics exige des frais annuels de 8 000 USD, tandis que CertifID démarre à 150 USD par mois plus 10 USD par transaction. Les modules de credolab coûtent entre 600 USD et 1 000 USD par mois. Ces dépenses élevées peuvent dissuader les organisations d'adopter ou de maintenir ces services.

Ce rapport de marché fournit des détails sur les nouveaux développements récents, les réglementations commerciales, l'analyse des importations et des exportations, l'analyse de la production, l'optimisation de la chaîne de valeur, la part de marché, l'impact des acteurs du marché national et local, les opportunités d'analyse en termes de poches de revenus émergentes, les changements dans la réglementation du marché, l'analyse stratégique de la croissance du marché, la taille du marché, la croissance des catégories de marché, les niches d'application et la domination, les approbations de produits, les lancements de produits, les expansions géographiques, les innovations technologiques sur le marché. Pour obtenir plus d'informations sur le marché, contactez Data Bridge Market Research pour un briefing d'analyste, notre équipe vous aidera à prendre une décision de marché éclairée pour atteindre la croissance du marché.

Portée du marché de la surveillance des transactions de détection de fraude

Le marché mondial de la surveillance des transactions de détection de fraude est segmenté en six segments notables en fonction de l'offre, de la fonction, du mode de déploiement, de la taille de l'organisation, de l'application et du secteur vertical. La croissance parmi ces segments vous aidera à analyser les segments de faible croissance dans les industries et fournira aux utilisateurs un aperçu précieux du marché et des informations sur le marché pour les aider à prendre des décisions stratégiques pour identifier les principales applications du marché.

Offre

• Solution
• Services
  • Service professionnel
    • Assistance et maintenance
    • Services d'intégration
    • Services de consultation
    • Formation et éducation
  • Service géré

Fonction

• KYC/Intégration des clients
• Gestion des cas
• Dépistage de la liste de surveillance
• Tableau de bord et rapports
• Autres

Mode de déploiement

• Sur site
• 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
• En juin 2024, DataVisor, Inc. a amélioré ses capacités de multi-location pour fournir des solutions de prévention de la fraude et de lutte contre le blanchiment d'argent évolutives, sécurisées et flexibles. La mise à niveau a permis aux organisations de personnaliser les stratégies de lutte contre la fraude et le blanchiment d'argent et de les déployer sur des sous-locataires avec des fonctionnalités telles que des modèles d'apprentissage automatique et des règles métier. Ces améliorations ont aidé les banques sponsors à se conformer et ont permis aux grandes institutions financières de centraliser les données tout en offrant une prise de décision en sous-location. Ce développement a profité à DataVisor en renforçant sa position sur le marché et en augmentant l'adoption de ses solutions parmi les institutions bancaires et financières, augmentant ainsi la satisfaction et la fidélisation des clients

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