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 eコマース不正防止市場：2025-2030年eCommerce Fraud Prevention Market: 2025-2030 概要 当社の eコマース不正防止 調査スイートは、この進化する市場に関する詳細かつ洞察に富んだ分析を提供します。金融機関、法執行機関、規制当局、テクノロジーベンダーなどの関係者が、将来の成長、... もっと見る
サマリー
概要
当社のeコマース不正防止調査スイートは、この進化する市場に関する詳細かつ洞察に富んだ分析を提供します。金融機関、法執行機関、規制当局、テクノロジーベンダーなどの関係者が、将来の成長、主要トレンド、競争環境を理解することを可能にします。
本スイートには、eコマース不正防止市場のデータマッピング導入状況や将来の成長予測へのアクセスを含む、個別購入可能な複数のオプションが含まれます。本調査は市場の最新動向と機会を明らかにする洞察に富んだ研究であり、eコマース不正対策における21社の市場リーダーを詳細に分析しています。これらの要素を全て含むフルリサーチスイートとして購入することも可能で、大幅な割引が適用されます。
これらの文書は総合的に、急速に台頭するこの市場を理解するための重要なツールを提供し、小売業者、決済サービスプロバイダー、銀行、テクノロジーベンダーが将来戦略を策定することを可能にします。比類のないカバー範囲により、この調査は不確実で急成長する市場の将来を予測する上で非常に有用なリソースとなっています。
レポート内容は全て英語で提供されます。
主な特徴
市場データ＆予測レポート
eコマース不正防止市場における市場をリードする調査スイートには、44の表と30,465以上のデータポイントからなる予測データの完全なセットへのアクセスが含まれます。調査スイートの指標には以下が含まれます：
これらの指標は、以下の主要市場分野について提供されています。
ジュニパーリサーチのインタラクティブ予測Excelには以下の機能が含まれます：
市場動向＆戦略レポート
本レポートは、eコマース不正防止市場の動向を詳細に分析し、この急成長市場を形作る市場トレンドと要因を評価します。 本レポートは、eコマース不正防止ソリューションプロバイダー向けの戦略的機会を包括的に分析。主要業界におけるオンライン金融犯罪・違法活動への新たな課題、主要地域における不正防止法の改正動向を扱います。疑わしい取引を検知する次世代技術アプローチの評価と、ステークホルダーがこれらをどう活用すべきかを提示。さらに「国別準備度指数」を通じ、eコマース不正防止ソリューション成長の主要国別機会を評価します。
競合リーダーボードレポート
競合リーダーボードレポートは、 eコマース不正防止分野における 21社の主要ベンダーの詳細な評価と市場ポジショニングを提供します。ベンダーは、能力と機能の評価に基づき、確立されたリーダー、有力な挑戦者、またはディスラプター兼挑戦者として位置付けられます。ジュニパーリサーチの競合リーダーボード（ eコマース不正防止）には、以下の主要プレイヤーが含まれます
この文書は、堅牢な方法論に基づいて市場における競争環境を一目で把握できるベンダーポジショニングツールである、ジュニパーリサーチの競合他社リーダーボードを中心に構成されています。
目次
1. 市場動向と戦略 目次
1. 主なポイントと戦略的提言
1.1 主なポイント
1.2 戦略的提言
2. 市場概況
2.1 はじめに
2.2 定義および範囲
2.3 加盟店による不正行為の種類
図2.1：加盟店詐欺の可視化
2.3.1 ファーストパーティ・フラウド
i. チャージバック詐欺
ii. フレンドリー・フラッド
iii. 規約の悪用
2.3.2 ATO（不正利用）
2.3.3 その他の種類の不正
i. クリーン・フラッド
ii. アフィリエイト詐欺
iii. ボットネット
iv. トライアングレーション詐欺
図2.2：トライアングレーション詐欺の可視化
v. 合成ID詐欺
2.4 加盟店における不正検知・防止に用いられるソリューション
2.4.1 加盟店向け不正検知・防止ツール
図2.3：加盟店向け不正防止の手法
i. 生体認証
ii. 行動分析
iii. トークン化
iv. API
v. 3Dセキュア認証 2.0
2.5 実物商品およびデジタル商品
図2.4：世界の不正CNP取引総額（百万ドル）、8つの主要地域別内訳
主要地域別、2025年～2030年
2.5.1 遠隔での実物商品の購入
図 2.5：世界の遠隔実物商品購入における不正取引総額
（百万ドル）、主要8地域別、2025年～2030年
2.5.2 遠隔デジタル商品
図2.6：世界における不正な遠隔デジタル商品購入の総額
（百万ドル）、主要8地域別、2025年～2030年
3. 新興の加盟店向け不正防止市場
3.1 主要テーマおよび関連分野
3.2 主要なトレンドおよび現在の市場推進要因
3.2.1 eコマースの急速な台頭
3.2.2 新たな不正手法と戦術
i. 生成AI
ii. FaaS
3.2.3 顧客の新しい技術に対する理解不足
3.2.4 ディープフェイク
3.2.5 事業コストの削減
3.3 BNPL
i. BNPLの不正手口
ii. BNPLの不正防止策
3.4 技術
3.4.1 AI
i. 加盟店における不正防止におけるAIの利点
図3.1：加盟店における不正防止におけるAIの利点
ii. 加盟店における不正防止におけるAIの欠点
3.4.2 機械学習
i. 加盟店における不正防止における機械学習（ML）の利点
ii. eコマース不正防止における機械学習の欠点
3.4.3 eコマース不正防止API
3.5 PSD2
3.5.1 PSD2が加盟店に与える影響
3.6 3DS2 および取引の生体認証
3.6.1 認証方法
i. OTP
ii. 生体認証
図3.2：生体認証の種類
3.6.2 3DS2がもたらす影響
4. セグメント分析
4.1 はじめに
4.1.1 不正の影響を受ける様々な加盟店
i. 総合小売業者
ii. 専門小売業者
iii. ストリーミングサービス
iv. ホスピタリティ業界
4.2 リモート販売のデジタル商品および実物商品
4.2.1 デジタル商品
図4.1：リモートデジタル商品の取引総数（百万件）、地域別内訳
主要8地域別、2025-2030年
i. ビデオゲーム
ii. 音楽
iii. 動画
iv. チケット
4.2.2 実物商品
図4.2：世界の遠隔実物商品取引総額（百万ドル）、
主要8地域別内訳、2025年～2030年
4.3 主な課題
4.3.1 組織的な詐欺
i. 散在型スパイダー
ii. AI音楽ストリーミング詐欺
4.3.2 物理的生体認証の欠如
5. 国別準備度指数
5.1 はじめに
図5.1：ジュニパー・リサーチの国別準備度指数における地域定義
表5.2：ジュニパー・リサーチ「国別準備度指数」の評価基準：
eコマース詐欺防止
図5.3：ジュニパー・リサーチ 国別準備度指数：eコマース不正
防止市場 2025
図5.4：eコマース不正防止市場 国別準備度指数：
市場セグメント
5.2 重点市場
5.2.1 不正、本人確認、および決済リスクの融合
5.2.2 広範なデジタルコマース戦略の一環としての不正防止
5.2.3 国別評価：米国
5.3 成長市場
5.3.1 国別評価：英国
5.4 飽和市場
5.5 発展途上市場
表 5.5：ジュニパー・リサーチ国別準備度指数ヒートマップ：北米
表 5.6：ジュニパー・リサーチ国別準備度指数ヒートマップ：ラテンアメリカ . 48
表 5.7：ジュニパー・リサーチ国別準備度指数ヒートマップ：西ヨーロッパ
表 5.8：ジュニパー・リサーチ国別準備度指数ヒートマップ：中東・東欧
ヨーロッパ
表 5.9：ジュニパー・リサーチ 国別準備度指数ヒートマップ：極東および中国
表 5.10：ジュニパー・リサーチによる国別準備度指数ヒートマップ：インド
表 5.11：ジュニパー・リサーチ 国別準備度指数 ヒートマップ：その他のアジア
表 5.11：ジュニパー・リサーチによる国別準備度指数ヒートマップ：その他のアジア
太平洋
図 5.12：ジュニパー・リサーチによる国別準備度指数ヒートマップ：アフリカおよび
中東
2. 競合他社ランキング 目次
1. ジュニパー・リサーチの競合他社ランキング
1.1 本レポートを読むべき理由
図 1.1：ジュニパー・リサーチの競合他社ランキング ベンダー：eコマース
不正検知・防止
図 1.2: ジュニパー・リサーチ競合他社ランキング：eコマース不正
検知・防止ベンダー
表 1.3：ジュニパー・リサーチ競合他社ランキング：eコマース不正
検知・防止ベンダー
表 1.4：ジュニパー・リサーチ ヒートマップ：eコマース不正検知・防止
ベンダー
2. ベンダー概要
2.1 eコマース不正検知・防止ベンダーのプロファイル
2.1.1 Accertify
i. 企業概要
ii. 事業展開地域
iii. 主要顧客および戦略的提携
iv. 提供サービスの概要
図2.1：チャージバック管理におけるAccertifyの4つの主要分野
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.2 ACI Worldwide
i. 企業概要
表 2.2：ACI Worldwide の収益（百万ドル）、2022 年～2024 年
ii. 地域別分布
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.3 ClearSale
i. 企業概要
表 2.3：ClearSale の売上高（百万ドル）、2022-2024年
ii. 地域別展開
iii. 主要顧客および戦略的提携
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.4 DataDome
i. 企業概要
表 2.4：ディスカバー・フィナンシャル・サービスの収益（百万ドル）、2018年～2023年
ii. 地域別展開
iii. 主要顧客および戦略的提携
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.5 ディスカバー・ファイナンシャル・サービス
i. 企業概要
図2.5：ディスカバー・ファイナンシャル・サービスの収益（百万ドル）、2022年～2024年
ii. 地域別展開
iii. 主要顧客および戦略的提携
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.6 エクスペリアン
i. 企業概要
表 2.6：エクスペリアンの財務概要（百万ドル）、2022-2025年
ii. 地域別展開
iii. 主要顧客および戦略的提携
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.7 フォーター
i. 企業概要
ii. 地理的展開
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.8 フラウド
i. 企業
図 2.7：Fraudio の資金調達ラウンド（単位：百万ドル）、2020-2023年
ii. 地域別分布
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ
iv. 提供サービスの概要
図2.8：Fraudioの集中型ML AIブレイン
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.9 FraudNet
i. 企業
図 2.9：FraudNet の資金調達ラウンド（単位：百万ドル）、2018-2023年
ii. 地理的展開
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.10 Kount
i. 企業概要
ii. 地理的展開
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.11 MangoPay
i. 企業概要
ii. 地理的展開
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.12 マスターカード
i. 企業概要
図 2.10：マスターカードの収益（百万ドル）、2022-2024年
ii. 地域別展開
iii. 主要顧客および戦略的提携
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.13 リスクファイド
i. 企業概要
表 2.11：Riskified の収益（百万ドル）、2022-2024年
ii. 地域別展開
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.14 RSAセキュリティ
i. 企業概要
ii. 地域別展開
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.15 SEON
i. 企業概要
図 2.12：SEON の資金調達ラウンド（2018年～2025年）
ii. 地理的展開
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.16 Sift
i. 企業概要
表 2.13：Sift の資金調達ラウンド：2013 年～2022 年
ii. 地理的展開
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.17 Signifyd
i. 企業概要
図 2.14：Signifyd の資金調達ラウンド（単位：百万ドル）、2012年～2021年
ii. 地理的展開
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ
iv. 提供サービスの概要
v. Juniper Researchの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.18 トランスユニオン
i. 企業概要
表 2.15：トランスユニオンの売上高（百万ドル）、2022-2024年
ii. 地域別分布
iii. 主要顧客および戦略的提携
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.19 ベスタ
i. 企業概要
図 2.16：Vesta の資金調達ラウンド（単位：百万ドル）、2003-2025年
ii. 地理的展開
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ
iv. 提供サービスの概要
図2.17：Vestaの支払い保証を示す可視化図
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.20 Visa 決済ソリューション
i. 法人向け
表 2.18：Visa の収益（百万ドル）、2022-2024 年
ii. 地域別展開
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ
iv. 提供サービスの概要
図2.19：Visa Acceptance Solutionsの支払者認証の仕組み
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.1.21 ワールドペイ
i. 企業
ii. 地理的展開
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ
iv. 提供サービスの概要
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
機会
2.2 ジュニパー・リサーチのリーダーボード評価手法
2.2.1 制限事項および解釈
表 2.21：ジュニパー・リサーチの e コマース不正防止評価基準
2.3 関連調査
3. データおよび予測 目次
1. eコマース不正防止の予測手法
1.1 方法論および前提条件
図1.1：航空券の予測方法論
図1.2：リモートデジタル商品の予測手法
図1.3：遠隔物理商品予測手法
図1.4：FDPソフトウェアの予測手法
2. 航空券の予測
2.1 オンライン航空券
2.1.1 年間発行オンライン航空eチケット総数
図および表 2.1：2025年～2030年の8つの主要地域別、年間世界発行オンライン航空eチケット総数
（単位：百万枚）、主要8地域別、2025年～2030年
2.1.2 発行された不正なオンライン航空eチケットの総数
図および表 2.2：世界全体で発行された不正なオンライン航空券の総数
（単位：百万枚）、主要8地域別、2025年～2030年
2.1.3 不正なオンライン航空eチケット取引の総額
図および表 2.3：不正なオンライン航空eチケット取引の総額
世界全体（百万ドル）、主要8地域別、2025年～2030年
2.2 モバイル航空会社mチケット
2.2.1 年間発行モバイル航空mチケット総数
図および表 2.4：年間発行されるモバイル航空券（mTicket）の総数
世界全体（百万枚）、主要8地域別、2025年～2030年
2.2.2 発行された不正なモバイル航空券の総数
図および表 2.5：発行された不正なモバイル航空券の総数
世界全体（百万枚）、主要8地域別、2025年～2030年
2.2.3 不正なモバイル航空 mTicket 取引の総額
図および表 2.6：不正なモバイル航空 mチケット
取引総額（百万米ドル）、主要8地域別、2025年～2030年
3. リモートデジタル商品の予測
3.1 オンライン遠隔デジタル商品
3.1.1 オンライン遠隔デジタル商品購入の取引総額（
航空券を除く
図および表 3.1：航空券を除くリモートオンラインデジタル
（単位：百万件）、主要8地域別、2025年～
2030年
3.1.2 不正な遠隔オンラインデジタル商品購入の総件数
図および表 3.2：世界における不正な遠隔デジタル商品購入の総件数
（単位：百万件）、主要8地域別、2025年～2030年
3.1.3 不正な遠隔オンラインデジタル商品取引の総額
図および表 3.3：不正な遠隔オンラインデジタル商品取引の総額
（単位：百万米ドル）、主要8地域別、2025年～2030年
3.2 モバイル遠隔デジタル商品
3.2.1 モバイル遠隔デジタル商品購入の総取引額（以下を除く）
航空券を除く
図および表 3.4：航空券を除くリモートモバイルデジタル
（単位：百万件）、主要8地域別、2025年～
2030年
3.2.2 不正なリモートモバイルデジタル商品購入の総件数
図および表 3.5：世界における不正なリモートモバイルデジタル商品
（単位：百万件）、主要8地域別、2025年～2030年
3.2.3 不正なリモートモバイルデジタル商品取引の総額
図および表 3.6：不正な遠隔モバイルデジタル商品の
取引総額（百万ドル）、主要8地域別、2025年～2030年
4. リモート物理商品の予測
4.1 遠隔オンライン実物商品
4.1.1 遠隔オンライン実物商品購入の総取引額
図および表 4.1：リモートオンライン実物商品の
世界全体の購入額（百万ドル）、主要8地域別、2025年～2030年
4.1.2 遠隔オンライン実物商品購入における不正取引総数
図および表 4.2：世界全体の不正な遠隔オンライン実物商品
（単位：百万件）、主要8地域別、2025年～2030年
4.2 リモートモバイル実物商品
4.2.1 遠隔モバイル実物商品購入の取引総数
図および表 4.3：2025-2030年のモバイル端末による実物商品の
（単位：百万件）、主要8地域別、2025年～2030年
4.2.2 リモートモバイル実物商品購入における不正取引総数
図および表 4.4：8つの主要地域別の不正な遠隔モバイル実物商品
（単位：百万件）、主要8地域別、2025年～2030年
4.2.3 不正な遠隔モバイル実物商品取引の総額
図および表 4.5：不正なモバイル遠隔実物商品取引の総額
取引総額（百万ドル）、主要8地域別、2025-2030年
5. FDPソフトウェアの予測
5.1 FDP支出
5.1.1 FDPに支出するeコマース事業者の数
図および表 5.1：FDPに支出するeコマース事業者の数
世界全体（百万件）、主要8地域別、2025年～2030年
5.1.2 航空会社を含むeコマースCNP取引の総額
図および表 5.2：航空会社を含むeコマースCNP取引の総額
図および表5.2：航空会社を含むeコマースCNP取引総額（全世界、単位：百万ドル）、主要8地域別、2025-2030年
5.1.3 eコマース事業者のFDP総支出額
図および表 5.3：eコマース事業者のFDP総支出（全世界、百万ドル）、
8つの主要地域別、2025年～2030年
Summary
Overview
Our eCommerce Fraud Prevention research suite provides a detailed and insightful analysis of this evolving market; enabling stakeholders from financial institutions, law enforcement agencies, regulatory bodies and technology vendors to understand future growth, key trends, and the competitive environment.
The suite includes several different options that can be purchased separately, including access to data mapping adoption and future growth of the eCommerce fraud prevention market. The research is an insightful study uncovering the latest trends and opportunities within the market and providing extensive analysis of the 21 market leaders in the fight against eCommerce fraud. The coverage can also be purchased as a full research suite, containing all of these elements, and including a substantial discount.
Collectively, these documents provide a critical tool for understanding this rapidly emerging market; enabling merchants, payment service providers, banks and technology vendors to shape their future strategy. Its unparalleled coverage makes this research an incredibly useful resource for charting the future of such an uncertain and rapidly growing market.
All report content is delivered in the English language.
Key Features
Market Data & Forecasts Report
The market-leading research suite for the eCommerce Fraud Prevention market includes access to the full set of forecast data of 44 tables and over 30,465 datapoints. Metrics in the research suite include:
These metrics are provided for the following key market verticals
Juniper Research’s Interactive Forecast Excel contains the following functionality:
Market Trends & Strategies Report
This report examines the eCommerce Fraud Prevention market landscape in detail; assessing market trends and factors shaping the evolution of this rapidly growing market. The report delivers comprehensive analysis of the strategic opportunities for eCommerce fraud prevention solution providers; addressing key verticals’ developing challenges in online financial crimes and illicit activities, and revision of fraud prevention laws across key regions. It offers an assessment of the next generation of technological approaches for detecting suspicious transactions and how stakeholders should navigate these. It also includes evaluation of key country-level opportunities for eCommerce fraud prevention solution growth, via the Country Readiness Index.
Competitor Leaderboard Report
The Competitor Leaderboard report provides a detailed evaluation and market positioning for 21 leading vendors in the eCommerce Fraud Prevention space. The vendors are positioned as established leaders, leading challengers, or disruptors and challengers, based on capacity and capability assessments. Juniper Research’s Competitor Leaderboard for eCommerce Fraud Prevention includes the following key players
This document is centered around the Juniper Research Competitor Leaderboard; a vendor positioning tool that provides an at-a-glance view of the competitive landscape in a market, backed by a robust methodology.
Table of Contents
1. Market Trends & Strategies Table of Contents
1. Key Takeaways & Strategic Recommendations
1.1 Key Takeaways
1.2 Strategic Recommendations
2. Market Landscape
2.1 Introduction
2.2 Definitions & Scope
2.3 Types of Merchant Fraud
Figure 2.1: Visualisation of Merchant Fraud
2.3.1 First-party Fraud
i. Chargeback Fraud
ii. Friendly Fraud
iii. Policy Abuse
2.3.2 ATO Fraud
2.3.3 Other Types of Fraud
i. Clean Fraud
ii. Affiliate Fraud
iii. Botnets
iv. Triangulation Fraud
Figure 2.2: Visualisation of Triangulation Fraud
v. Synthetic Identity Fraud
2.4 Solutions Used in Merchant Fraud Detection & Prevention
2.4.1 Merchant Fraud Detection & Prevention Tools
Figure 2.3: Methods of Merchant Fraud Prevention
i. Biometrics
ii. Behavioural Analytics
iii. Tokenisation
iv. APIs
v. 3D Secure Authentication 2.0
2.5 Physical & Digital Goods
Figure 2.4: Total Value of Fraudulent CNP Transactions Globally ($m), Split by 8
Key Regions, 2025-2030
2.5.1 Remote Physical Goods
Figure 2.5: Total Value of Fraudulent Remote Physical Goods Purchases Globally
($m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
2.5.2 Remote Digital Goods
Figure 2.6: Total Value of Fraudulent Remote Digital Goods Purchases Globally
($m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
3. Emerging Merchant Fraud Prevention Market
3.1 Key Themes & Areas Involved
3.2 Key Trends & Current Market Drivers
3.2.1 Rapid Rise of eCommerce
3.2.2 Emerging Fraudulent Methods & Tactics
i. Generative AI
ii. FaaS
3.2.3 Customers Are Poorly Educated on New Technologies
3.2.4 Deepfakes
3.2.5 Cutting Business Costs
3.3 BNPL
i. BNPL Fraud Methods
ii. BNPL Fraud Prevention Methods
3.4 Technologies
3.4.1 AI
i. Benefits of AI in Merchant Fraud Prevention
Figure 3.1: AI Benefits in Merchant Fraud Prevention
ii. Drawbacks of AI in Merchant Fraud Prevention
3.4.2 ML
i. Benefits of ML in Merchant Fraud Prevention
ii. Drawbacks of ML in eCommerce Fraud Prevention
3.4.3 eCommerce Fraud Prevention APIs
3.5 PSD2
3.5.1 How PSD2 Affects Merchants
3.6 3DS2 & Biometric Authorisation of Transactions
3.6.1 Methods of Authentication
i. OTPs
ii. Biometrics
Figure 3.2: Types of Biometric Authentication
3.6.2 3DS2 Implications
4. Segment Analysis
4.1 Introduction
4.1.1 Different Merchants That Are Affected by Fraud
i. Generalist Retailers
ii. Specialist Retailers
iii. Streaming Services
iv. Hospitality
4.2 Remote Digital & Physical Goods
4.2.1 Digital Goods
Figure 4.1: Total Number of Transactions for Remote Digital Goods (m), Split by
8 Key Regions, 2025-2030
i. Video Games
ii. Music
iii. Video
iv. Ticketing
4.2.2 Physical Goods
Figure 4.2: Total Value of Remote Physical Goods Transactions Globally ($m),
Split by 8 Key Regions, 2025-2030
4.3 Key Challenges
4.3.1 Organised Fraud
i. Scattered Spider
ii. AI Music Streaming Scam
4.3.2 Lack of Physical Biometrics
5. Country Readiness Index
5.1 Introduction
Figure 5.1: Juniper Research Country Readiness Index Regional Definitions
Table 5.2: Juniper Research Country Readiness Index Scoring Criteria:
eCommerce Fraud Prevention
Figure 5.3: Juniper Research Country Readiness Index: eCommerce Fraud
Prevention Market 2025
Figure 5.4: eCommerce Fraud Prevention Market Country Readiness Index:
Market Segments
5.2 Focus Markets
5.2.1 Convergence of Fraud, Identity, and Payment Risk
5.2.2 Fraud Prevention as Part of Broader Digital Commerce Strategy
5.2.3 Country-level Assessment: US
5.3 Growth Markets
5.3.1 Country-level Assessment: The UK
5.4 Saturated Markets
5.5 Developing Markets
Table 5.5: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: North America
Table 5.6: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: Latin America . 48
Table 5.7: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: West Europe
Table 5.8: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: Central & East
Europe
Table 5.9: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: Far East & China
Table 5.10: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: Indian
Subcontinent
Table 5.11: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: Rest of Asia
Pacific
Figure 5.12: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: Africa &
Middle East
2. Competitor Leaderboard Table of Contents
1. Juniper Research Competitor Leaderboard
1.1 Why Read This Report?
Figure 1.1: Juniper Research Competitor Leaderboard Vendors: eCommerce
Fraud Detection & Prevention
Figure 1.2: Juniper Research Competitor Leaderboard: eCommerce Fraud
Detection & Prevention Vendors
Table 1.3: Juniper Research Competitor Leaderboard: eCommerce Fraud
Detection & Prevention Vendors
Table 1.4: Juniper Research Heatmap: eCommerce Fraud Detection & Prevention
Vendors
2. Vendor Profiles
2.1 eCommerce Fraud Detection & Prevention Vendor Profiles
2.1.1 Accertify
i. Corporate
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients & Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
Figure 2.1: Accertify’s Four Key Areas for Chargeback Management
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.2 ACI Worldwide
i. Corporate
Table 2.2: ACI Worldwide Revenue ($m), 2022-2024
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients & Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.3 ClearSale
i. Corporate
Table 2.3: ClearSale Revenue ($m), 2022-2024
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients & Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.4 DataDome
i. Corporate
Table 2.4: Discover Financial Services Revenue ($m), 2018-2023
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients & Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.5 Discover Financial Services
i. Corporate
Figure 2.5: Discover Financial Services Revenue ($m), 2022-2024
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients & Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.6 Experian
i. Corporate
Table 2.6: Experian Financial Snapshot ($m), 2022-2025
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients & Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.7 Forter
i. Corporate
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients & Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.8 Fraudio
i. Corporate
Figure 2.7: Fraudio Funding Rounds ($m), 2020-2023
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients & Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
Figure 2.8: Fraudio’s Centralised ML AI Brain
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.9 FraudNet
i. Corporate
Figure 2.9: FraudNet Funding Rounds ($m), 2018-2023
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients & Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.10 Kount
i. Corporate
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients & Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.11 MangoPay
i. Corporate
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients and Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.12 Mastercard
i. Corporate
Figure 2.10: Mastercard Revenue ($m), 2022-2024
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients & Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.13 Riskified
i. Corporate
Table 2.11: Riskified Revenue ($m), 2022-2024
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients and Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.14 RSA Security
i. Corporate
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients and Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.15 SEON
i. Corporate
Figure 2.12: SEON Investment Rounds, 2018-2025
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients and Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.16 Sift
i. Corporate
Table 2.13: Sift Funding Rounds: 2013-2022
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients and Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.17 Signifyd
i. Corporate
Figure 2.14: Signifyd’s Investment Rounds ($m), 2012-2021
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients and Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.18 TransUnion
i. Corporate
Table 2.15: TransUnion Revenue ($m), 2022-2024
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients and Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.19 Vesta
i. Corporate
Figure 2.16: Vesta Investment Rounds ($m), 2003-2025
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients and Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
Figure 2.17: Visualisation Displaying Vesta’s Payment Guarantee
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.20 Visa Acceptance Solutions
i. Corporate
Table 2.18: Visa Revenue ($m), 2022-2024
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients and Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
Figure 2.19: How Visa Acceptance Solutions’ Payer Authentication Works
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.1.21 Worldpay
i. Corporate
ii. Geographical Spread
iii. Key Clients and Strategic Partnerships
iv. High-level View of Offerings
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities
2.2 Juniper Research Leaderboard Assessment Methodology
2.2.1 Limitations & Interpretations
Table 2.21: Juniper Research eCommerce Fraud Prevention Assessment Criteria
2.3 Related Research
3. Data & Forecasting Table of Contents
1. eCommerce Fraud Prevention Forecast Methodology
1.1 Methodology & Assumptions
Figure 1.1: Airline Tickets Forecast Methodology
Figure 1.2: Remote Digital Goods Forecast Methodology
Figure 1.3: Remote Physical Goods Forecast Methodology
Figure 1.4: FDP Software Forecast Methodology
2. Airline Tickets Forecast
2.1 Online Airline eTickets
2.1.1 Total Number of Online Airline eTickets Issued per annum
Figure & Table 2.1: Total Number of Online Airline eTickets Issued Globally per
annum (m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
2.1.2 Total Number of Fraudulent Online Airline eTickets Issued
Figure & Table 2.2: Total Number of Fraudulent Online Airline eTickets Issued
Globally (m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
2.1.3 Total Value of Fraudulent Online Airline eTicket Transactions
Figure & Table 2.3: Total Value of Fraudulent Online Airline eTicket Transactions
Globally ($m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
2.2 Mobile Airline mTickets
2.2.1 Total Number of Mobile Airline mTickets Issued per annum
Figure & Table 2.4: Total Number of Mobile Airline mTickets Issued per annum
Globally (m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
2.2.2 Total Number of Fraudulent Mobile Airline mTickets Issued
Figure & Table 2.5: Total Number of Fraudulent Mobile Airline mTickets Issued
Globally (m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
2.2.3 Total Value of Fraudulent Mobile Airline mTicket Transactions
Figure & Table 2.6: Total Value of Fraudulent Mobile Airline mTicket
Transactions Globally ($m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
3. Remote Digital Goods Forecast
3.1 Online Remote Digital Goods
3.1.1 Total Transactions for Remote Online Digital Goods Purchases, Less
Airline Tickets
Figure & Table 3.1: Total Number of Transactions for Remote Online Digital
Goods Purchases, Less Airline Tickets, Globally (m), Split by 8 Key Regions, 2025-
2030
3.1.2 Total Number of Fraudulent Remote Online Digital Goods Purchases
Figure & Table 3.2: Total Number of Fraudulent Remote Digital Goods Purchases
Globally (m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
3.1.3 Total Value of Fraudulent Remote Online Digital Goods Transactions
Figure & Table 3.3: Total Value of Fraudulent Remote Online Digital Goods
Transactions Globally ($m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
3.2 Mobile Remote Digital Goods
3.2.1 Total Transactions for Remote Mobile Digital Goods Purchases, Less
Airline Tickets
Figure & Table 3.4: Total Number of Transactions for Remote Mobile Digital
Goods Purchases, Less Airline Tickets, Globally (m), Split by 8 Key Regions, 2025-
2030
3.2.2 Total Number of Fraudulent Remote Mobile Digital Goods Purchases
Figure & Table 3.5: Total Number of Fraudulent Remote Mobile Digital Goods
Purchased Globally (m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
3.2.3 Total Value of Fraudulent Remote Mobile Digital Goods Transactions
Figure & Table 3.6: Total Value of Fraudulent Remote Mobile Digital Goods
Transactions Globally ($m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
4. Remote Physical Goods Forecast
4.1 Remote Online Physical Goods
4.1.1 Total Transactions for Remote Online Physical Goods Purchases
Figure & Table 4.1: Total Transactions for Remote Online Physical Goods
Purchases Globally (m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
4.1.2 Total Number of Fraudulent Remote Online Physical Goods Purchases
Figure & Table 4.2: Total Number of Fraudulent Remote Physical Goods
Purchases Globally (m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
4.2 Remote Mobile Physical Goods
4.2.1 Total Transactions for Remote Mobile Physical Goods Purchases
Figure & Table 4.3: Total Transactions for Remote Mobile Physical Goods
Purchases Globally (m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
4.2.2 Total Number of Fraudulent Remote Mobile Physical Goods Purchases
Figure & Table 4.4: Total Number of Fraudulent Remote Mobile Physical Goods
Purchases (m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
4.2.3 Total Value of Fraudulent Remote Mobile Physical Goods Transactions
Figure & Table 4.5: Total Value of Fraudulent Remote Mobile Physical Goods
Transactions Globally ($m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
5. FDP Software Forecast
5.1 FDP Spend
5.1.1 Number of eCommerce Merchants That Spend on FDP
Figure & Table 5.1: Number of eCommerce Merchants That Spend on FDP
Globally (m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
5.1.2 Total Value of eCommerce CNP Transactions, Including Airlines
Figure & Table 5.2: Total Value of eCommerce CNP Transactions, Including
Airlines, Globally ($m), Split by 8 Key Regions, 2025-2030
5.1.3 Total FDP Spend by eCommerce Merchants
Figure & Table 5.3: Total FDP Spend by eCommerce Merchants Globally ($m),
Split by 8 Key Regions, 2025-2030
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