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

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

Le marché nord-américain 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 des transactions de détection de fraude en Amérique du Nord devrait atteindre une valeur de 33,63 milliards USD d'ici 2031, contre 6,53 milliards USD en 2023, avec un TCAC de 22,9 % 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

• Rising need for Robust Detection Systems that can Adapt to New Threats

As financial fraud schemes continue to evolve and become more sophisticated, there is a rising need for robust fraud detection systems that can effectively adapt to new threats. Traditional fraud detection methods often struggle to keep pace with the rapid changes in fraud tactics, making it essential for financial institutions and businesses to implement advanced detection systems. These systems need to leverage cutting-edge technologies such as artificial intelligence and machine learning to analyze large volumes of transaction data in real time, identifying patterns and anomalies that may indicate fraudulent activity.

For Instances,

In February 2024, according blog published by the Bill & Melinda Gates Foundation, Tazama, a new open-source fraud detection software, was launched to help monitor financial transactions for fraud and money laundering. This software aims to support financial inclusion by providing a cost-effective solution for low- and middle-income countries, which often struggle with expensive commercial fraud protection systems. Tazama allows central banks and financial institutions to protect their customers better and ensure transaction integrity. The software's open-source nature enables global collaboration to improve its capabilities, addressing the rising need for robust detection systems that adapt to evolving threats.

• Increased Focus on Identity Verification and Authentication

Heightened emphasis on identity verification and authentication is transforming the landscape of fraud detection and transaction monitoring. By incorporating advanced technologies such as biometric authentication, multi-factor verification, and AI-driven identity analysis, financial institutions can more accurately verify user identities and detect fraudulent activities. This robust approach helps mitigate risks associated with unauthorized access and fraudulent transactions, enhancing the overall security and reliability of financial systems. As identity verification technologies evolve, they will play a crucial role in strengthening fraud detection mechanisms and ensuring the integrity of transaction monitoring processes.

For instance,

In November 2023, Westpac NZ adopted advanced biometrics software from Israel-based cybersecurity company BioCatch to enhance its fraud detection systems. The technology analyzed customers' online behavior, such as typing speed and touch screen pressure, to detect unusual activities and prevent fraud. Westpac began implementing BioCatch in September, with plans for full operation by the end of the month. The bank reported preventing tens of millions of dollars in fraud over the past year, highlighting its increased focus on identity verification and authentication as scams grow more sophisticated.

Opportunities

• Utilizing AI and Machine Learning Algorithms to Enhance Accuracy

Leveraging AI and machine learning algorithms significantly improves the accuracy of fraud detection and transaction monitoring. These technologies enable systems to analyze vast amounts of data in real time, identifying complex patterns and anomalies that traditional methods might miss. By continuously learning from new data, AI algorithms adapt and refine their detection capabilities, reducing false positives and improving the precision of fraud alerts.

Moreover, AI and machine learning enhance the ability to recognize emerging fraud trends and sophisticated schemes. This dynamic adaptability ensures that monitoring systems stay ahead of evolving threats, providing more reliable and effective protection against financial crimes. As a result, financial institutions can achieve a higher level of security and operational efficiency, benefiting from advanced, automated solutions that scale with their needs.

For instance,

In June 2023, Oscilar launched its AI-powered ACH Fraud Detection solution, designed to enhance the accuracy of fraud prevention in the rapidly expanding ACH Network. The solution utilizes advanced machine learning algorithms and generative AI to identify and prevent fraudulent transactions with high precision. This is particularly important as ACH credit fraud increased by 6% from 2021 to 2023, highlighting the need for more effective fraud detection. Oscilar’s technology addresses the limitations of traditional methods, which often struggle to keep pace with evolving fraud tactics, offering a more robust and timely defense against sophisticated fraudulent activities.

• Collaborating with Fintech Companies and Technology Providers

Collaborating with fintech companies and technology providers allows financial institutions to leverage advanced technologies and innovative solutions for enhanced fraud detection. These partnerships enable the integration of cutting-edge tools and expertise, facilitating the development of more sophisticated fraud detection systems. By working together, banks and fintech firms can harness the latest advancements in AI, machine learning, and data analytics to improve accuracy, reduce false positives, and better protect against fraudulent activities.

For instance,

In December 2023, Treasury Prime partnered with Effectiv to enhance fraud detection for banks and fintechs. The collaboration allows Treasury Prime’s network to use Effectiv's advanced Transaction Monitoring solution, which employs AI to identify and mitigate fraudulent transactions in real time. This partnership helps financial institutions reduce financial losses and reputational damage by integrating sophisticated fraud prevention tools. The move underscores the importance of collaborating with fintech companies and technology providers to strengthen fraud detection and risk management in a rapidly evolving financial landscape.

Restraint/Challenge

• High Volume of Transactions Increases Detection Complexity

Managing a high volume of transactions presents significant challenges in fraud detection. As the number of transactions rises, so does the complexity of identifying fraudulent activities amidst legitimate ones. Traditional methods struggle to keep pace, often missing subtle patterns or generating false positives, leading to inefficiencies and increased risks.

Furthermore, the sheer volume of data requires robust systems capable of processing and analyzing information in real-time. Without advanced technology, financial institutions may find it difficult to effectively monitor transactions, leaving them vulnerable to sophisticated fraud schemes that can slip through the cracks.

For instances,

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.

• High Initial Investment and Ongoing Maintenance Costs

High initial investment and ongoing maintenance costs present significant constraints for implementing advanced fraud detection systems. These financial burdens can deter smaller institutions from adopting cutting-edge technologies, potentially leaving them vulnerable to fraud. The substantial expenses associated with both the setup and continuous upkeep of such systems may strain budgets and complicate the decision-making process for institutions considering enhanced transaction monitoring solutions.

For Instances,

Several companies show significant initial investments and ongoing maintenance costs. GLAnalytics demands an annual fee of USD 8,000, while CertifID starts at USD 150 per month plus USD 10 per transaction. credolab’s modules range from USD 600 to USD 1,000 per month. These high expenses may deter organizations from adopting or sustaining these services.

This market report provides details of new recent developments, trade regulations, import-export analysis, production analysis, value chain optimization, market share, impact of domestic and localized market players, analyses opportunities in terms of emerging revenue pockets, changes in market regulations, strategic market growth analysis, market size, category market growths, application niches and dominance, product approvals, product launches, geographic expansions, technological innovations in the market. To gain more info on the market contact Data Bridge Market Research for an Analyst Brief, our team will help you take an informed market decision to achieve market growth.

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

Le marché nord-américain 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
• Nuage

Taille de l'organisation

• Petite et moyenne organisation
  • Nuage
  • Sur site
• Organisations de grande taille
  • Nuage
  • Sur site

Application

• Détection de fraude aux paiements
• Détection du blanchiment d'argent
• Protection contre la prise de contrôle de compte
• Prévention du vol d'identité
• Autres

Verticale

• Banque, services financiers et assurances (BFSI)
  • Solution
  • Services
• Vente au détail
  • Solution
  • Services
• Informatique et télécommunications
  • Solution
  • Services
• Gouvernement et défense
  • Solution
  • Services
•  Soins de santé
  • Solution
  • Services
• Fabrication
  • Solution
  • Services
• Énergie et services publics
  • Solution
  • Services
• Autres
  • Solution
  • Services

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

Le marché est analysé et des informations sur la taille et les tendances du marché sont fournies par offre, fonction, mode de déploiement, taille de l'organisation, application et verticale comme référencé ci-dessus.

Les pays couverts sur le marché sont les États-Unis, le Canada et le Mexique.

Les États-Unis dominent le marché nord-américain de la surveillance des transactions de détection de fraude en raison de l'infrastructure technologique avancée de la région, de la forte adoption des systèmes de paiement numérique et de la présence significative d'institutions financières majeures.

La section par pays du rapport fournit également des facteurs individuels ayant un impact sur le marché et des changements dans la réglementation du marché national qui ont un impact sur les tendances actuelles et futures du marché. Des points de données tels que les nouvelles ventes, les ventes de remplacement, la démographie du pays, les actes réglementaires et les tarifs douaniers d'import-export sont quelques-uns des principaux indicateurs utilisés pour prévoir le scénario du marché pour les différents pays. En outre, la présence et la disponibilité des marques nord-américaines et les défis auxquels elles sont confrontées en raison de la concurrence importante ou rare des marques locales et nationales, ainsi que l'impact des canaux de vente sont pris en compte lors de l'analyse prévisionnelle des données nationales.

Part de marché de la détection des fraudes et de la surveillance des transactions

Le paysage concurrentiel du marché de la surveillance des transactions de détection de fraude en Amérique du Nord fournit des détails sur les concurrents. Les détails inclus sont la présentation de l'entreprise, les finances de l'entreprise, les revenus générés, le potentiel du marché, les investissements en R&D, les nouvelles initiatives du marché, les sites et installations de production, les forces et les faiblesses de l'entreprise, le lancement du produit, les approbations de produits, la largeur et l'étendue du produit, la domination des applications et la courbe de survie du type de produit. Les points de données ci-dessus fournis ne concernent que l'orientation de l'entreprise sur le marché.

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.)
• DataVisor, Inc. (U.S.)
• Hawk (Germany)
• Featurespace Limited (England)
• INETCO Systems Ltd. (Canada)
• Abra Innovations, Inc. (U.S.)
• Seon Technologies Ltd. (Hungary)
• Feedzai (Portugal)

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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