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銀行業務における不正検知・防止の世界市場:2024-2029年


Global Fraud Detection & Prevention in Banking Market: 2024-2029

概要 弊社の調査レポート「銀行業務における不正検知と防止」は、インスタント決済、ブロックチェーン、CBDC(中央銀行デジタル通貨)など、進化する決済タイプの影響を含め、銀行業務と金融業界に関し... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
Juniper Research
ジュニパーリサーチ社
2024年6月17日 GBP4,250
企業ライセンス
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102 英語

日本語のページは自動翻訳を利用し作成しています。
実際のレポートは英文でご納品いたします。


 

サマリー

概要
弊社の調査レポート「銀行業務における不正検知と防止」は、インスタント決済、ブロックチェーン、CBDC(中央銀行デジタル通貨)など、進化する決済タイプの影響を含め、銀行業務と金融業界に関して進化する不正の状況を詳細に評価・分析しています。不正分析・防止技術の調査では、政府規制の範囲の変化や、善玉・悪玉双方の人工知能の利用など、市場を混乱させるその他の取り組みや不正スキームについても検証しています。
 
また、銀行不正検知に関する調査では、誤検知や、行動分析やトランザクションモニタリングの利用拡大など、銀行分野における新たなトレンドなど、銀行における不正検知・防止における今後の課題についても考察しています。
 
さらに、この不正検知・防止市場レポートでは、不正リスク市場セグメントの機会についても取り上げています。AIや機械学習などの新技術に沿った、銀行やその他の金融機関向けの不正検知・防止機能の高度な手法の開発に関する戦略的洞察とともに、包括的なアプローチを提供しています。
 
高度な分析を通じて、不正検知・防止ベンダー、銀行、金融機関が、AIやリアルタイムデータなどの高度な不正検知の側面を取り入れ、将来に向けて不正検知・防止ソリューションを適応させる際に考慮すべき重要な将来の機会と技術を浮き彫りにしています。
 
本レポートでは、ジュニパーリサーチのCompetitor Leaderboardにおいて、金融サービス分野の不正検知・防止ベンダー15社をランキングしており、金融不正市場の競合状況を把握したい関係者にとって貴重な資料となる。
 
この調査パッケージには詳細なデータセットが含まれており、銀行、信用組合、貸金業者、投資会社が不正検知・防止ソリューションを利用している総数、不正検知・防止ソリューションに対する年間総支出額、銀行取引と送金における不正取引の総数、不正取引総額など、さまざまな指標や不正事例に関する60カ国の予測を提供しています。
 
主な特徴
市場ダイナミクス: 銀行業界における不正検知・防止ソリューションの導入と発展を形作る主な推進要因、課題、革新の戦略的分析:
主な要点と戦略的提言: 主な要点と戦略的提言:銀行業務における不正検知・防止市場における主な開発機会と主な発見を詳細に分析し、関係者への主な戦略的提言を添えています。
ベンチマーク業界予測: 国内および海外送金の総送金額と、消費者向けインスタントペイメントによる総送金額の予測を掲載しています。このデータは8つの主要予測地域と60カ国に分けて掲載しています。
ジュニパーリサーチの競合リーダーボード: Juniper ResearchのCompetitor Leaderboardを通じて、不正検知・不正防止ソリューション分野のベンダー15社の主要プレイヤーの能力と能力を評価します。
 
市場データと予測レポート
銀行業界の不正検知・防止市場に関する市場をリードする調査スイートには、54の表と24,000以上のデータポイントからなる予測データ一式へのアクセスが含まれています。この調査パッケージの指標には以下が含まれます:
 
不正検知・防止ソリューションを利用する銀行・金融機関の総数
銀行業務における不正検知・防止への総支出額
不正取引総額
これらの指標は、以下の主要市場について提供されています:
 
銀行および金融機関
信用組合
金融業者
投資会社
Juniper Research Interactive Forecast Excelには以下の機能があります:
 
統計分析: データ期間中の全地域・国について表示される特定の指標を検索することができます。グラフは簡単に修正でき、クリップボードへのエクスポートも可能です。
国別データツール: このツールでは、予測期間中のすべての地域と国の指標を見ることができます。検索バーで表示される指標を絞り込むことができます。
国別比較ツール: 特定の国を選択して比較することができます。このツールには、グラフをエクスポートする機能が含まれています。
What-if分析:5つのインタラクティブなシナリオを通じて、予測指標を独自の仮定と比較することができます。
 
市場動向と戦略レポート
ジュニパーリサーチ社の最新レポートは、銀行業務における不正検知・防止市場を詳細に調査し、現在の不正傾向や、AIやML(機械学習)などのさまざまな技術の利用拡大や期待、この分野における既存および差し迫った規制など、市場を形成する要因を評価しています。本レポートでは、銀行業界における不正検知・防止プロバイダーの戦略的機会について包括的な分析を行い、主要な業種、発展途上の課題、関係者はどのようにこれらを乗り切るべきかを取り上げています。
 
競合リーダーボードレポート
ジュニパーリサーチのCompetitor Leaderboardでは、決済不正検知・防止分野の主要ベンダー15社について、詳細な評価と市場での位置付けを掲載しています。ベンダーの位置付けは、キャパシティと能力の評価に基づいて、確立されたリーダー、有力な挑戦者、または破壊者と挑戦者のいずれかに分類しています。リーダーボードに掲載されたベンダーは以下の通りです:
Accertify
ACIワールドワイド
コンプライ・アドバンテージ
ディスカバー
フィーチャー・スペース
フィードザイ
フィーザブ
フラウディオ
GBG
レクシスネクシスリスクソリューションズ
マスターカード
SEON
タレス
トランスユニオン
ビザ
ジュニパーリサーチのCompetitor Leaderboardは、堅牢で包括的なスコアリング手法に裏打ちされたもので、読者は、市場をリードするプレイヤーをより深く理解することができます。
 


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目次

1. 市場動向と戦略
1. 主な要点と戦略的提言
1.1 主要な要点 . 4
1.2 戦略的提言 . 5
2. 市場概況
2.1 はじめに . 7
2.2 定義と範囲 . 7
図 2.1: 不正行為の視覚化 . 7
2.3 不正行為の種類 . 8
2.3.1 第一当事者による不正 . 8
i. 申請詐欺と偽アカウント . 8
ii. マネー・ミュール . 8
iii. フロンティング .
iv. スリーパー詐欺 . 8
v. APP詐欺 . 9
vi. ソーシャル・エンジニアリング .
2.3.2 マネーロンダリング .
図 2.2: マネーロンダリングの視覚化 9
2.3.3 チャージバック詐欺 . 9
図 2.3: チャージバック詐欺の視覚化 . 10
2.3.4 ATO . 10
図 2.4: アカウント乗っ取りの視覚化 .
2.3.5 合成 ID . 11
図 2.5: 合成 ID 詐欺の視覚化 . 12
i. 合成 ID 詐欺の検出 . 13
2.4 発行者詐欺の検知と防止に利用されるソリューション . 13
2.4.1 不正検知・防止システム . 13
図 2.6: 不正検知の種類と手法 . 13
i. バイオメトリクス . 14
ii. トークン化 . 14
iii. 行動分析学 . 14
iv. AMLソフトウェア . 14
3. 新興不正市場
3.1 主要テーマと関与分野 . 17
3.2 主要トレンドと現在の市場促進要因 . 17
3.3 支払いタイプ . 19
3.3.1 オープンバンキング .
i. オープンバンキングによる詐欺の増加 .
図 3.1: オープンバンキングの視覚化 .
ii. オープンバンキングによる不正行為の減少 .
図 3.2: オープンバンキングの視覚化 .
3.3.2 BNPL . 20
i. BNPL による不正行為の増加 . 20
図3.3: Buy Now Pay Later の流れ .
ii. BNPLを通じた不正の減少 . 21
3.3.3 CBDC . 21
図 3.4: CBDC の視覚化 .
i. CBDC を通じた不正の増加 . 22
ii. CBDC を通じた不正の減少 . 22
iii. CBDC による不正の軽減 . 22
3.3.4 暗号通貨 . 23
i. 暗号通貨を通じた詐欺の増加 . 23
ii. 暗号通貨詐欺の軽減 . 23
3.3.5 リアルタイム決済 . 23
図 3.5: 即時決済の可視化 . 24
i. リアルタイム決済による不正の増加 . 24
ii. リアルタイム決済による不正の減少 . 25
3.3.6 送金 . 25
i. 送金による詐欺の増加 . 26
図 3.6: 図3.6:不正送金総件数(百万件)、主要8地域別、2024年~2029年
主要8地域別、2024年~2029年 . 26
II. 送金詐欺の減少 . 26
3.4 テクノロジー . 27
3.4.1 AI .
i. 不正検知における AI の利点 . 27
図 3.7: 不正検知における AI のメリット . 27
ii. 詐欺師によるAIの活用方法 . 27
3.4.2 ML . 28
i. 不正検知におけるML の利点 . 28
ii. 詐欺師によるMLの活用方法 . 28
3.4.3 API . 28
i. 不正検知におけるAPIの利点 . 28
ii. 詐欺師によるAPIの利用方法 . 28
iii. オープンバンキングAPI . 29
iv. FAPI(金融グレードAPI) . 29
3.5 規制 . 30
3.5.1 英国高速決済規制 . 30
3.5.2 PSD2 . 31
3.5.3 RTS(規制技術基準)の決済サービス事業者への影響 .
プロバイダーへの影響 . 31
i. 不正行為の検出 . 31
ii. 在宅勤務、個人デバイス、企業アクセスの融合 32
iii. SCA の免除 . 32
iv. 意味合い . 33
v. インドにおけるネットワーク・トークン化 . 33
vi. 規制の違い . 34
4. セグメント分析
4.1 はじめに . 36
4.1.1 銀行と信用組合 . 36
図 4.1: 図4.1:銀行と信用組合による不正検知・防止への総支出額(百万ドル
世界全体、主要 8 地域別、2024-2029 年 . 36
4.1.2 フィンテック . 37
図4.2:不正検知・防止ソリューションを利用するフィンテック企業の総数(2024年~2029年
ソリューション、2024年~2029年 . 37
4.1.3 貸金業者 . 38
i. 不正行為にさらされる機会を減らす . 38
ii. リスク管理の強化 . 38
iii. ローンポートフォリオの質の向上 . 38
iv. 信頼と評判の保護 . 38
図 4.3: 図4.3:世界の貸金業者による不正検知・防止への総支出額(百万ドル)の主要8地域別内訳(2024~2029年
(百万ドル)、主要 8 地域別、2024-2029 年 . 38
4.1.4 投資会社 . 39
図4.4: 図4.4:投資会社による不正検知・防止への総支出額(百万ドル
主要 8 地域別、2024-2029 年 . 39
4.2 主な課題 . 40
 
2. 競合リーダーボード
1. ジュニパーリサーチの競合リーダーボード
1.1 本レポートを読む理由 . 4
表 1.1: ジュニパーリサーチの競合リーダーボード ベンダー: 銀行における不正検出と防止 .
防止 . 5
図 1.2: ジュニパーリサーチの競合リーダーボード? 銀行業務における
防止 .
表 1.3: ジュニパーリサーチの競合リーダーボード: 銀行業務における不正検知・防止
防止 ベンダーランキング .
表 1.4: ジュニパーリサーチの競合リーダーボード 銀行業務における不正検知・防止?
防止 ? ヒートマップ . 7
2. 企業プロファイル
2.1 発行体不正防止ベンダーのプロフィール . 9
2.1.1 Accertify . 9
i. 企業情報 . 9
ii. 地理的な広がり . 9
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 9
iv. オファリングのハイレベルビュー .
図 2.1: Accertify 金融機関不正防止ソリューション . 9
v. ジュニパーリサーチの見解 主な強みと戦略的機会 . 10
2.1.2 ACI ワールドワイド . 10
i. コーポレート . 10
ii. 地理的な広がり . 10
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 10
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解: 主な強みと戦略的機会 . 11
2.1.3 ComplyAdvantage . 12
i. 会社情報 . 12
ii. 地理的な広がり . 12
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 12
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解: 主な強みと戦略的機会 . 13
2.1.4 ディスカバー .
i. 企業情報 . 13
ii. 地理的な広がり . 13
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ . 13
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解: 主な強みと戦略的機会 . 14
2.1.5 Feauturespace . 14
i. 企業情報 . 14
ii. 地理的な広がり . 15
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 15
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解: 主な強みと戦略的機会 . 16
2.1.6 フィードザイ . 16
i. 企業情報 . 16
ii. 地理的な広がり . 16
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 16
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解: 主な強みと戦略的機会 . 17
2.1.7 ファイザーブ . 17
i. 企業情報 . 17
ii. 地理的な広がり . 17
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ . 17
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解: 主な強みと戦略的機会 . 19
2.1.8 Fraudio . 19
i. 会社情報 . 19
ii. 地理的な広がり . 19
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 19
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解: 主な強みと戦略的機会 . 20
2.1.9 GBG . 20
i. 企業情報 . 20
ii. 地理的な広がり . 21
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 21
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解: 主な強みと戦略的機会 . 21
2.1.10 レクシスネクシスのリスクソリューション . 21
i. 企業情報 . 21
ii. 地理的な広がり . 22
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 22
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解: 主な強みと戦略的機会 . 23
2.1.11 マスターカード .
i. 企業情報 . 24
ii. 地理的な広がり . 24
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 24
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解: 主な強みと戦略的機会 . 26
2.1.12 シオン . 26
i. 会社情報 . 26
ii. 地理的な広がり . 26
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 26
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解: 主な強みと戦略的機会 . 27
2.1.13 タレス . 27
i. コーポレート . 27
ii. 地理的な広がり . 27
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 28
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解: 主な強みと戦略的機会 . 28
2.1.14 TransUnion . 28
i. コーポレート . 28
ii. 地理的な広がり . 29
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 29
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解: 主な強みと戦略的機会 . 29
2.1.15 ビザ . 30
i. コーポレート . 30
ii. 地理的な広がり . 30
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 30
iv. オファリングのハイレベルビュー . 30
v. ジュニパー・リサーチの見解: 主な強みと戦略的機会 . 31
2.2 ジュニパーリサーチのリーダーボード評価手法 . 32
2.2.1 限界と解釈 . 32
表 2.4: 銀行業務におけるジュニパーリサーチの不正検知・防止評価基準 .
評価基準 . 33
 
3. データと予測
1. 市場概要
1.1 はじめに . 4
1.2 定義と範囲 . 4
図 1.1: 不正行為の視覚化 . 4
2. 手法の前提条件と概要
2.1 予測の導入 . 7
2.2 方法論と前提条件 . 7
図 2.1: 不正検知・防止への支出方法 . 9
図 2.2: 不正取引額の予測 . 10
3. 予測の概要
3.1 発行体の不正防止予測概要 . 12
3.1.1 不正検知・防止ソリューションを利用する銀行およびその他金融機関の数.
検知・防止ソリューションを利用する銀行およびその他の金融機関の数 . 12
図と表3.1:不正検知・防止ソリューションを利用する銀行および金融機関の総数(m
図と表3.1: 不正検知・防止ソリューションを利用する銀行および金融機関の総数 (m), 主要8地域別, 2024-2029 12
3.1.2 不正検知・防止ソリューションの年間総支出額 . 13
図と表3.2: 銀行とその他金融機関の不正検知・防止ソリューションへの総支出額(m)
銀行およびその他金融機関の不正検知・防止ソリューションへの総支出額(百万ドル)、主要8地域別、2024年~2029年
. 13
表3.3: 銀行および信用組合による不正検知・防止ソリューションの総支出額(百万ドル)、2024-2029年
表 3.3: 銀行および信用組合による不正検知・防止ソリューションの総支出額 (百万ドル) (企業分野別)、2024-2029 年 . 13
3.1.3 銀行業務と送金業務における不正取引の総件数
送金. 14
図と表 3.4: 図と表3.4:銀行取引と送金における不正取引の総件数(m
(m)、主要8 地域別 2024-2029 . 14
3.1.4 銀行取引と送金における不正取引の総額
送金 . 15
図と表3.5:デジタルバンキングと送金における不正取引の総額(百万ドル) .
図と表 3.5: デジタルバンキングと送金における不正取引の総額(百万ドル)、主要 8 地域別、2024-2029 年。15
4. 銀行とその他の金融機関の支出
4.1 銀行と信用組合の不正検知・防止支出 . 17
4.1.1 不正検知・防止ソリューションを利用する銀行と信用組合の数.
ソリューションを使用している銀行と信用組合の数. 17
図と表 4.1: 図と表4.1:不正検知・防止ソリューションを利用する銀行と信用組合の総数(m
主要8地域別、2024年~2029年。17
17 4.1.2 銀行および信用組合による不正検知・防止ソリューションへの総支出額(m)
ソリューションへの総支出額。18
図と表4.2:銀行と信用組合による不正検知・防止ソリューションの総支出額(ドル
図と表4.2: 銀行と信用組合による不正検知・防止ソリューションへの総支出 (百万ドル)、主要8地域別内訳 2024-2029 . 18
4.2 フィンテックによる不正検知・防止への支出. 19
4.2.1 不正検知・防止ソリューションを利用するフィンテック企業数 . 19
図と表4.3: 不正検知・防止ソリューションを利用するフィンテックの総数(m
2024年~2029年における主要8地域別の割合 . 19
4.2.2 フィンテック企業による不正検知・防止ソリューションへの総支出額 . 20
図と表4.4: フィンテック企業による不正検知・防止ソリューションへの総支出額(百万ドル) .
2024年~2029年における主要8地域別の割合 . 20
4.3 投資会社の不正検知・防止支出 . 21
4.3.1 不正検知・防止ソリューションを利用する投資会社数 .
ソリューションを使用している投資会社の数. 21
図と表4.5:不正検知・防止ソリューションを利用する投資会社の総数(m
主要8地域別、2024~2029年)。21
4.3.2 投資会社による不正検知・防止ソリューションへの総支出額。
投資会社による不正検知・防止ソリューションへの総支出額. 22
図と表4.6:不正検知・防止ソリューションを利用する投資会社の総支出額(ドル
2024-2029 年における主要 8 地域別の割合。22
4.4 貸金業者の不正検知・防止支出 . 23
4.4.1 不正検知・防止ソリューションを利用する金融機関数 . 23
図と表4.7: 不正検知・防止ソリューションを利用する貸金業者の総数(m
主要8地域別、2024年~2029年 . 23
4.4.2 貸金業者による不正検知・防止ソリューションへの総支出額 . 24
図と表4.8: 貸金業者による不正検知・防止ソリューションへの総支出額(百万ドル)
主要8地域別、2024年~2029年 . 24
5. 銀行取引と送金における不正取引
5.1 デジタルバンキングにおける不正取引 .
5.1.1 デジタルバンキングにおける不正取引の総件数 .
図と表5.1: デジタルバンキングにおける不正取引の総件数(m)
主要8地域別、2024年~2029年 . 26
5.1.2 デジタルバンキングにおける不正取引総額 .
図と表5.2:デジタルバンキングにおける不正取引総額(百万ドル)、
主要 8 地域別、2024 年~2029 年 . 27
5.2 送金における不正取引率 . 28
5.2.1 送金における不正取引の総件数 . 28
図と表 5.3: 送金における不正取引の総件数(m
2024-2029 年、主要 8 地域別 . 28
5.2.2 送金における不正取引総額 . 29
図と表 5.4: 送金における不正取引総額(百万ドル)、
主要 8 地域別、2024 年~2029 年 . 29

 

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Summary

このレポートでは、インスタント決済、ブロックチェーン、CBDC(中央銀行デジタル通貨)など、進化する決済タイプの影響を含め、銀行業務と金融業界に関して進化する不正の状況を詳細に評価・分析しています。
 
Report Description
Overview
Our Fraud Detection & Prevention in Banking research report provides a detailed evaluation and analysis of the evolving fraud landscape when it comes to banking and the financial industry, including the impact of evolving payment types such as instant payments, blockchain and CBDCs (central bank digital currencies). The fraud analytics and prevention techniques study examines other initiatives and fraudulent schemes disrupting the market, such as the changing scope of government regulations and the use of artificial intelligence by both good and bad actors.
 
The banking fraud detection research also considers future challenges within fraud detection and prevention for banking, such as false positives and emerging trends in the banking sector space, including the increased use of behavioural analysis and transaction monitoring.
 
In addition, this fraud detection and prevention market report covers fraud risks market segment opportunities; providing a comprehensive approach with strategic insights into the development of advanced methods of fraud detection and prevention capabilities for banks and other financial institutions, in line with new technologies, such as AI and machine learning.
 
Through advanced analytics, It highlights future opportunities and technologies that are important for fraud detection and prevention vendors, banks and financial institutions to consider when adapting fraud detection and prevention solutions for the future, incorporating advanced fraud detection aspects such as AI and real-time data.
 
The report positions 15 fraud detection in banking and prevention vendors in the financial services sector across the Juniper Research Competitor Leaderboard; delivering an invaluable resource for stakeholders seeking to understand the competitive landscape in the financial fraud market.
 
The research suite contains a detailed dataset; providing forecasts for 60 countries across a wide range of different metrics and instances of fraud, including total number of banks, credit unions, lenders and investment companies using types of fraud detection and prevention solutions, total annual spend on fraud detection and prevention solutions, total number of fraudulent transactions in banking and money transfer and total fraudulent transaction value.
 
Key Features
Market Dynamics: A strategic analysis of the major drivers, challenges, and innovations shaping the adoption and development of the fraud detection and prevention in banking industry, including:
Key Takeaways & Strategic Recommendations: In-depth analysis of key development opportunities and key findings within the fraud detection and prevention in banking market, accompanied by key strategic recommendations for stakeholders.
Benchmark Industry Forecasts: Includes forecasts for the total money transfer for both domestic and international money movement, as well as the total money sent through consumer instant payments. This data is split by our 8 key forecast regions and 60 countries.
Juniper Research Competitor Leaderboard: Key player capability and capacity assessment for 15 vendors in the fraud detection and fraud prevention solutions space, via a Juniper Research Competitor Leaderboard.
 
Market Data & Forecasting Report
The market-leading research suite for the Fraud Detection and Prevention in Banking market includes access to the full set of forecast data of 54 tables and over 24,000 datapoints. Metrics in the research suite include:
 
Total number of Banks and Financial Institutions Using Fraud Detection and Prevention Solutions
Total Spend on Fraud Detection and Prevention in Banking
Total Fraudulent Transaction Value
These metrics are provided for the following key market verticals:
 
Banks and Financial Institutions
Credit Unions
Lenders
Investment Companies
Juniper Research Interactive Forecast Excel contains the following functionality:
 
Statistics Analysis: Users benefit from the ability to search for specific metrics, displayed for all regions and countries across the data period. Graphs are easily modified and can be exported to the clipboard.
Country Data Tool: This tool lets users look at metrics for all regions and countries in the forecast period. Users can refine the metrics displayed via a search bar.
Country Comparison Tool: Users can select and compare specific countries. The ability to export graphs is included in this tool.
What-if Analysis: Here, users can compare forecast metrics against their own assumptions, via 5 interactive scenarios.
 
Market Trends & Strategies Report
Juniper Research’s new report examines the Fraud Detection and Prevention in Banking market landscape in detail; assessing current fraud trends and factors shaping the market, such as the growing use and anticipation surrounding different technologies such as AI and ML (Machine Learning), and the existing and impending regulations in the space. The report delivers comprehensive analysis of the strategic opportunities for fraud detection and prevention providers within banking; addressing key verticals, developing challenges, and how stakeholders should navigate these.
 
Competitor Leaderboard Report
Juniper Research’s Competitor Leaderboard provides detailed evaluation and market positioning for 15 leading vendors in the payment fraud detection and prevention space. The vendors are positioned either as established leaders, leading challengers or disruptors and challengers, based on capacity and capability assessments. The vendors in the Leaderboard include:
  • Accertify
  • ACI Worldwide
  • Comply Advantage
  • Discover
  • Featurespace
  • Feedzai
  • Fiserv
  • Fraudio
  • GBG
  • LexisNexis Risk Solutions
  • Mastercard
  • SEON
  • Thales
  • TransUnion
  • Visa
Backed by a robust and comprehensive scoring methodology, Juniper Research’s Competitor Leaderboard allows readers to gain greater insight into leading market players; enabling them to view which companies have the highest market prospects and the strategies being implemented.
 

 



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Table of Contents

1. Market Trends & Strategies
1. Key Takeaways & Strategic Recommendations
1.1 Key Takeaways . 4
1.2 Strategic Recommendations . 5
2. Market Landscape
2.1 Introduction . 7
2.2 Definitions and Scope . 7
Figure 2.1: Visualisation of Fraud . 7
2.3 Types of Fraud . 8
2.3.1 First-party Fraud . 8
i. Application Fraud and Fake Accounts . 8
ii. Money Mules . 8
iii. Fronting . 8
iv. Sleeper Fraud . 8
v. APP Fraud . 9
vi. Social Engineering . 9
2.3.2 Money Laundering . 9
Figure 2.2: Visualisation of Money Laundering. 9
2.3.3 Chargeback Fraud . 9
Figure 2.3: Visualisation of Chargeback Fraud . 10
2.3.4 ATO . 10
Figure 2.4: Visualisation of Account Takeover . 10
2.3.5 Synthetic Identity . 11
Figure 2.5: Visualisation of Synthetic Identity Fraud . 12
i. Detection of Synthetic Identity Fraud . 13
2.4 Solutions Utilised in Issuer Fraud Detection & Prevention . 13
2.4.1 Fraud Detection and Prevention Systems . 13
Figure 2.6: Types of Fraud Detection and Techniques . 13
i. Biometrics . 14
ii. Tokenisation . 14
iii. Behavioural Analytics . 14
iv. AML Software . 14
3. Emerging Fraud Market
3.1 Key Themes and Areas Involved . 17
3.2 Key Trends & Current Market Drivers . 17
3.3 Payment Types . 19
3.3.1 Open Banking . 19
i. Increase in Fraud Through Open Banking . 19
Figure 3.1: Visualisation of Open Banking . 19
ii. Decrease in Fraud Through Open Banking . 20
Figure 3.2: Visualisation of Open Banking . 20
3.3.2 BNPL . 20
i. Increase in Fraud Through BNPL . 20
Figure 3.3: Buy Now Pay Later Flow . 21
ii. Decrease in Fraud Through BNPL . 21
3.3.3 CBDCs . 21
Figure 3.4: Visualisation of CBDC . 22
i. Increase in Fraud Through CBDCs . 22
ii. Decrease in Fraud Through CBDCs . 22
iii. Mitigating CBDC Fraud . 22
3.3.4 Cryptocurrency . 23
i. Increase in Fraud Through Cryptocurrency . 23
ii. Mitigating Cryptocurrency Fraud . 23
3.3.5 Real-time Payments . 23
Figure 3.5: Visualisation of Instant Payments . 24
i. Increase in Fraud Through Real-time Payments . 24
ii. Decrease in Fraud Through Real-time Payments . 25
3.3.6 Money Transfer . 25
i. Increase in Fraud Through Money Transfer . 26
Figure 3.6: Total Number of Fraudulent Money Transfer Transactions (m), Split
by 8 Key Regions, 2024-2029 . 26
ii. Decrease in Fraud Through Money Transfer . 26
3.4 Technologies . 27
3.4.1 AI . 27
i. Benefits of AI in Fraud Detection . 27
Figure 3.7: Benefits of AI in Fraud Detection . 27
ii. How AI Is Being Utilised by Fraudsters . 27
3.4.2 ML . 28
i. Benefits of ML in Fraud Detection . 28
ii. How ML Is Being Utilised by Fraudsters . 28
3.4.3 APIs . 28
i. Benefits of APIs in Fraud Detection . 28
ii. How APIs Are Being Utilised by Fraudsters . 28
iii. Open Banking APIs . 29
iv. FAPI (Financial-grade API) . 29
3.5 Regulations . 30
3.5.1 UK Faster Payments Regulation . 30
3.5.2 PSD2 . 31
3.5.3 RTS (Regulatory Technical Standards) Implications for Payment Service
Providers . 31
i. Fraud Detection . 31
ii. Merger of Home Working, Personal Devices and Corporate Access 32
iii. Exemptions from SCA . 32
iv. Implications . 33
v. Network Tokenisation in India . 33
vi. Regulation Differences . 34
4. Segment Analysis
4.1 Introduction . 36
4.1.1 Banks and Credit Unions . 36
Figure 4.1: Total Spend on Fraud Detection and Prevention by Banks and Credit
Unions ($m), Globally, Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 36
4.1.2 Fintechs . 37
Figure 4.2: Total Number of Fintechs Using Fraud Detection and Prevention
Solutions, 2024-2029 . 37
4.1.3 Lenders . 38
i. Reducing Exposure to Fraud . 38
ii. Enhance Risk Management . 38
iii. Improved Quality of Loan Portfolio . 38
iv. Protect Trust and Reputation . 38
Figure 4.3: Total Spend on Fraud Detection and Prevention by Lenders Globally
($m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 38
4.1.4 Investment Companies . 39
Figure 4.4: Total Spend on Fraud Detection and Prevention from Investment
Companies ($m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 39
4.2 Key Challenges . 40
 
2. Competitor Leaderboard
1. Juniper Research Competitor Leaderboard
1.1 Why Read This Report . 4
Table 1.1: Juniper Research Competitor Leaderboard Vendors: Fraud Detection
& Prevention in Banking . 5
Figure 1.2: Juniper Research Competitor Leaderboard ? Fraud Detection &
Prevention in Banking . 6
Table 1.3: Juniper Research Competitor Leaderboard: Fraud Detection &
Prevention in Banking Vendor Ranking . 6
Table 1.4: Juniper Research Competitor Leaderboard Fraud Detection &
Prevention in Banking ? Heatmap . 7
2. Company Profiles
2.1 Issuer Fraud Prevention Vendor Profiles . 9
2.1.1 Accertify . 9
i. Corporate Information . 9
ii. Geographical Spread . 9
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 9
iv. High-level View of Offering . 9
Figure 2.1: Accertify Financial Institution Fraud Prevention Solution . 9
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 10
2.1.2 ACI Worldwide . 10
i. Corporate . 10
ii. Geographical Spread . 10
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 10
iv. High-level View of Offering . 11
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 11
2.1.3 ComplyAdvantage . 12
i. Corporate Information . 12
ii. Geographical Spread . 12
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 12
iv. High-level View of Offering . 12
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 13
2.1.4 Discover . 13
i. Corporate Information . 13
ii. Geographical Spread . 13
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 13
iv. High-level View of Offering . 13
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 14
2.1.5 Feauturespace . 14
i. Corporate Information . 14
ii. Geographical Spread . 15
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 15
iv. High-level View of Offering . 15
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 16
2.1.6 Feedzai . 16
i. Corporate Information . 16
ii. Geographical Spread . 16
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 16
iv. High-level View of Offering . 17
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 17
2.1.7 Fiserv . 17
i. Corporate Information . 17
ii. Geographical Spread . 17
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 17
iv. High-level View of Offering . 18
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 19
2.1.8 Fraudio . 19
i. Corporate Information . 19
ii. Geographical Spread . 19
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 19
iv. High-level View of Offering . 20
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 20
2.1.9 GBG . 20
i. Corporate Information . 20
ii. Geographical Spread . 21
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 21
iv. High-level View of Offering . 21
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 21
2.1.10 LexisNexis Risk Solution . 21
i. Corporate Information . 21
ii. Geographical Spread . 22
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 22
iv. High-level View of Offering . 22
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 23
2.1.11 Mastercard . 24
i. Corporate Information . 24
ii. Geographical Spread . 24
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 24
iv. High-level View of Offering . 25
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 26
2.1.12 SEON . 26
i. Corporate Information . 26
ii. Geographical Spread . 26
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 26
iv. High-level View of Offering . 26
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 27
2.1.13 Thales . 27
i. Corporate . 27
ii. Geographical Spread . 27
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 28
iv. High-level View of Offering . 28
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 28
2.1.14 TransUnion . 28
i. Corporate . 28
ii. Geographical Spread . 29
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 29
iv. High-level View of Offering . 29
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 29
2.1.15 Visa . 30
i. Corporate . 30
ii. Geographical Spread . 30
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 30
iv. High-level View of Offering . 30
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 31
2.2 Juniper Research Leaderboard Assessment Methodology . 32
2.2.1 Limitations & Interpretations . 32
Table 2.4: Juniper Research Fraud Detection & Prevention in Banking Assessment
Criteria . 33
 
3. Data & Forecasting
1. Market Overview
1.1 Introduction . 4
1.2 Definitions and Scope . 4
Figure 1.1: Visualisation of Fraud . 4
2. Methodology Assumptions and Summary
2.1 Forecast Introduction . 7
2.2 Methodology & Assumptions . 7
Figure 2.1: Spend on Fraud Detection & Prevention Methodology . 9
Figure 2.2: Fraudulent Transaction Value Forecast . 10
3. Forecast Summary
3.1 Issuer Fraud Prevention Forecast Summary . 12
3.1.1 Number of Bank and Other Financial Institutions Using Fraud
Detection & Prevention Solutions . 12
Figure & Table 3.1: Total Number of Banks and Financial Institutions Using
Fraud Detection & Prevention Solutions (m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 12
3.1.2 Total Annual Spend on Fraud Detection & Prevention Solutions . 13
Figure & Table 3.2: Total Spend on Fraud Detection & prevention Solutions by
Banks and Other Financial Institutions ($m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029
. 13
Table 3.3: Total Spend from Banks and Credit Unions Using Fraud Detection &
Prevention Solutions ($m), Split by Company Vertical, 2024-2029 . 13
3.1.3 Total Number of Fraudulent Transactions across Banking and Money
Transfer. 14
Figure & Table 3.4: Total Number of Fraudulent Transactions across Banking
and Money Transfer (m), Split by 8 Key Regions 2024-2029 . 14
3.1.4 Total Value of Fraudulent Transactions across Banking and Money
Transfer . 15
Figure & Table 3.5: Total Value of Fraudulent Transactions across Digital
Banking and Money Transfer ($m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029. 15
4. Banks and Other Financial Institutions Spend
4.1 Banks and Credit Unions Fraud Detection & Prevention Spend . 17
4.1.1 Number of Banks and Credit Unions Using Fraud Detection &
Prevention Solutions. 17
Figure & Table 4.1: Total Number of Banks and Credit Unions Using Fraud
Detection & Prevention Solutions (m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 17
4.1.2 Total Spend by Banks and Credit Unions on Fraud Detection &
Prevention Solutions. 18
Figure & Table 4.2: Total Spend from Banks and Credit Unions Using Fraud
Detection & Prevention Solutions ($m), Split by 8 Key Regions 2024-2029 . 18
4.2 Fintechs Fraud Detection & prevention Spend. 19
4.2.1 Number of Fintechs Using Fraud Detection & Prevention Solutions . 19
Figure & Table 4.3: Total Number of Fintechs Using Fraud Detection &
Prevention Solutions (m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 19
4.2.2 Total Spend by Fintechs on Fraud Detection & Prevention Solutions . 20
Figure & Table 4.4: Total Spend from Fintechs Using Fraud Detection &
Prevention Solutions ($m), Split by 8 Key Regions 2024-2029 . 20
4.3 Investment Companies Fraud Detection & prevention Spend . 21
4.3.1 Number of Investment Companies Using Fraud Detection &
Prevention Solutions. 21
Figure & Table 4.5: Total Number of Investment Companies Using Fraud
Detection & Prevention Solutions (m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 21
4.3.2 Total Spend by Investment Companies on Fraud Detection &
Prevention Solutions. 22
Figure & Table 4.6: Total Spend from Investment Companies Using Fraud
Detection & Prevention Solutions ($m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 22
4.4 Lenders Fraud Detection & prevention Spend . 23
4.4.1 Number of Lenders Using Fraud Detection & Prevention Solutions . 23
Figure & Table 4.7: Total Number of Lenders Using Fraud Detection & Prevention
Solutions (m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 23
4.4.2 Total Spend by Lenders on Fraud Detection & Prevention Solutions . 24
Figure & Table 4.8: Total Spend from Lenders Using Fraud Detection &
Prevention Solutions ($m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 24
5. Fraudulent Transactions in Banking and Money Transfer
5.1 Fraudulent Transactions in Digital Banking . 26
5.1.1 Total Number of Fraudulent Transactions in Digital Banking . 26
Figure & Table 5.1: Total Number of Fraudulent Transactions within Digital
Banking (m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 26
5.1.2 Total Fraudulent Transaction Values in Digital Banking . 27
Figure & Table 5.2: Total Fraudulent Transaction Values in Digital Banking ($m),
Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 27
5.2 Fraudulent Transaction Rates in Money Transfer . 28
5.2.1 Total Number of Fraudulent Transactions in Money Transfer . 28
Figure & Table 5.3: Total Number of Fraudulent Transactions within Money
Transfer (m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 28
5.2.2 Total Fraudulent Transaction Values in Money Transfer . 29
Figure & Table 5.4: Total Fraudulent Transaction Values in Money Transfer ($m),
Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 29

 

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