 銀行詐欺防止市場：2026-2030年Banking Fraud Prevention Market: 2026-2031 概要 私たちの 銀行詐欺防止 本調査レポートは、現在銀行業界に影響を与えている不正の種類と、それらを克服するために用いられる進化する手法について、包括的かつ詳細な分析を提供します。これ... もっと見る
サマリー概要 私たちの 銀行詐欺防止本調査レポートは、現在銀行業界に影響を与えている不正の種類と、それらを克服するために用いられる進化する手法について、包括的かつ詳細な分析を提供します。これにより、銀行、金融機関、フィンテック企業などの関係者は、不正の将来的な影響、不正防止における主要なトレンド、および不正防止ソリューションの競争環境を理解することができます。また、主要市場プレーヤーにおける不正防止ソリューション導入の地域的な機会についても検証します。
このスイートには、個別に購入できる複数のオプションが含まれています。これには、金融機関における不正発生率と不正防止対策費に関するデータへのアクセス、銀行不正防止市場における最新のトレンドと機会を明らかにする洞察に満ちた調査、そして銀行向け不正防止ソリューションを提供する18社の市場リーダーに関する詳細な分析をまとめた文書が含まれます。これらの要素すべてを網羅したフルリサーチスイートを、大幅な割引価格で購入することも可能です。 本レポートは、銀行業界における不正行為の急速な変化を理解するための重要な資料であり、関係者が効果的な将来戦略を策定する上で役立ちます。包括的な洞察と広範な情報網羅性を備えたこの調査レポートは、急速に変化する状況に対応し、計画を立てる上で非常に貴重なツールとなります。 レポートの内容はすべて英語で提供されます。 主な機能
市場データおよび予測レポート 銀行詐欺防止市場向けの市場をリードする調査スイートには、54の表と44,700を超えるデータポイントからなる予測データの全セットへのアクセスが含まれています。調査スイートに含まれる指標は以下のとおりです。
支出と導入予測は、以下の市場セグメント別に分類されています。
Juniper Research Interactive Forecast Excelには、以下の機能が含まれています。
市場動向と戦略に関するレポート この報告書では、銀行詐欺防止市場の状況を詳細に分析し、急速に進化するこの市場の発展を形作る様々な市場動向と要因を評価します。例えば、金融機関がAIを利用した不正行為や高度化するソーシャルエンジニアリング攻撃といった新たな脅威に対抗するために、高度な不正検出技術をどのように導入しているかを評価します。さらに、本レポートでは、行動分析、機関間の情報共有、アイデンティティインテリジェンスなど、銀行における不正防止を形作る主要な動向を探ります。これに加え、関係者がこの急速に変化する市場をより適切に乗り切るための戦略的な提言も提示します。
競合他社ランキングレポート 競合企業ランキングレポートでは、銀行詐欺防止分野における主要ベンダー18社の詳細な評価と市場ポジショニングを提供します。これらのベンダーは、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、または破壊的・挑戦者のいずれかに分類されます。18社のベンダーは以下のとおりです。
この文書は、Juniper Researchの競合企業ランキングを中心に構成されています。これは、堅牢な方法論に基づき、競合状況を一目で把握できるベンダーポジショニングツールです。
目次
1. 市場動向と戦略 目次
1. 市場概要
1.1 主な要点と戦略的提言 4
1.2 戦略的提言 5
2. 市場概況
2.1 市場概況とセグメンテーション 7
2.1.1 はじめに 7
2.1.2 定義と適用範囲 7
2.2 詐欺の種類 7
図2.1：詐欺の種類 8
2.2.1 第一者による不正行為 8
i. アプリケーション詐欺と偽アカウント 8
ii. マネーミュール 8
iii. 正面9
iv. スリーパー詐欺 9
v. APP詐欺 9
vi. ソーシャルエンジニアリング詐欺 9
2.2.2 マネーロンダリング 10
2.2.3 チャージバック詐欺 10
2.2.4 ATO 10
2.2.5 合成同一性 11
i. 合成身元詐欺の検出 12
2.2.6 内部脅威 12
2.3 発行体不正検出・防止に用いられるソリューション 13
2.3.1 不正検出・防止システム 13
i. 生体認証 13
ii. トークン化 14
iii. 行動分析 14
iv. AMLソフトウェア 15
2.4 課題 16
2.4.1 はじめに 16
図2.2：金融機関が詐欺に直面する主な課題
風景 16
2.4.2 インフレと金融の不確実性 16
2.4.3 技術進歩 17
2.4.4 銀行サービスへのアクセスが限られている人々を保護する緊急の必要性 18
2.4.5 サイバーセキュリティ人材不足 18
3. 解決策と機会
3.1 解決策と機会20
3.1.1 AI 20
i. 不正検出と防止におけるAIの利点 20
ii. 不正検出と防止におけるAIの欠点 20
3.1.2 機械学習 21
i. 不正検出と防止における機械学習の利点
21
ii. 不正検出における機械学習の欠点と
予防21
3.1.3 API 22
i. 不正検出と防止におけるAPIの利点 22
ii. 不正検出および防止におけるAPIの欠点 23
3.1.4 量子耐性暗号 23
i. 不正検出と
予防23
ii. 不正検出における量子耐性暗号の欠点
予防23
3.1.5 エージェントAI24
i. 不正検出と防止におけるエージェント型AIの利点 24
ii. 不正検出および防止におけるエージェント型AIの欠点 24
3.2 規則25
3.2.1 欧州連合 ? 決済サービス指令3（PSD3）および決済
サービス規制（PSR）25
3.2.2 欧州連合マネーロンダリング対策機関
(AMLA) 25
3.2.3 ブラジルのPIX特別返還メカニズム2.0（MED2.0）25
3.2.4 米国 ? Nacha 2026 不正監視規則 26
3.2.5 ナイジェリアにおける即時決済詐欺対策 26
3.2.6 インド準備銀行によるデジタル決済の認証メカニズム
取引手順 26
4. セグメント分析：ビジネス分野別
4.1 セグメント分析 28
4.1.1 はじめに 28
4.1.2 銀行および信用組合 28
4.1.3 フィンテック企業 28
4.1.4 貸し手 29
4.1.5 投資会社29
4.1.6 付加価値サービス 30
4.1.7 請求書ファイナンス 30
4.1.8 買掛金および売掛金の自動化 30
4.1.9 貿易金融 31
5. 国別準備度指数
5.1 はじめに 33
図5.1：ジュニパー・リサーチ国別準備指数地域別定義 33
表5.2：ジュニパーリサーチ国別準備度指数採点基準：銀行
不正防止 34
図5.3：ジュニパーリサーチ国別準備度指数：銀行詐欺防止
マーケット35
表5.4：銀行詐欺防止市場国別準備度指数：市場
セグメント36
5.2 重点市場37
5.3 成長市場38
5.4 飽和市場 39
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
40
表5.6：ジュニパー・リサーチ国別準備指数ヒートマップ：ラテンアメリカ。41
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
（1/2ページ）42
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
（2ページ中2ページ目）43
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：極東および中国
44
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
45
表5.10：ジュニパー・リサーチ国別準備度指数ヒートマップ：インド
亜大陸46
表5.11：ジュニパー・リサーチ国別準備指数ヒートマップ：アジアのその他の地域
パシフィック47
表5.12：ジュニパー・リサーチ国別準備度指数ヒートマップ：アフリカおよび中東
東48
2. 競技者ランキング 目次
1. 競技者ランキング
1.1 このレポートを読む理由 5
図1.1：ジュニパーリサーチの競合企業ランキング：銀行詐欺防止
ベンダーと製品ポートフォリオ 6
図1.2：ジュニパーリサーチのリーダーボード：銀行詐欺防止ベンダー7社
表1.3：ジュニパーリサーチ社ランキング：銀行詐欺防止ベンダー
ポジショニング7
図1.4：ジュニパーリサーチのリーダーボードヒートマップ：銀行詐欺防止
ベンダー8
1.2 銀行詐欺防止ベンダープロファイル 9
1.2.1 認証 9
i. 企業情報 9
ii. 地理的分布 9
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 9
iv. 提供サービスの概要 9
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10
1.2.2 ACIワールドワイド10
i. 企業情報 10
表1.5：ACIの世界売上高（百万ドル）、2023-2025年10月
ii. 地理的分布 10
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 11
iv. 提供サービスの概要 11
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12
1.2.3 ComplyAdvantage 12
i. 企業情報 12
表1.6 ComplyAdvantageの投資ラウンド（百万ドル）、2016-2021年 12
ii. 地理的分布 12
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 12
iv. 提供サービスの概要13
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14
1.2.4 金融サービスを発見する 14
i. 企業情報 14
図1.7：ディスカバー・ファイナンシャル・サービス社の収益（百万ドル）、2022-2024年 14
ii. 地理的分布 14
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 14
iv. 提供サービスの概要15
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的発展
機会15
1.2.5 委託 16
i. 企業情報 16
ii. 地理的分布 16
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 16
iv. 提供サービスの概要17
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17
1.2.6 Feedzai 17
i. 企業情報 17
表1.8：Feedzaiの投資ラウンド（百万ドル）、2011-2021年 18
ii. 地理的分布 18
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 18
iv. 提供サービスの概要18
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19
1.2.7 FICO 19
i. 企業情報 19
表1.9 FICOの財務状況（百万ドル）、2023-2025年 20
ii. 地理的分布 20
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 20
iv. 提供サービスの概要 20
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的展開
チャンス21
1.2.8 FIS Global21
i. 企業情報 21
表1.10 FISグローバル財務概況（百万ドル）、2023-2025年 21
ii. 地理的分布 21
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 21
iv. 提供サービスの概要 22
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的発展
チャンス22
1.2.9 Fiserv 23
i. 企業情報 23
表1.11：Fiservの財務概況（百万ドル）、2023-2025年 23
ii. 地理的分布 23
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 23
iv. 提供サービスの概要 24
v. ジュニパー・リサーチの見解：主な強みと戦略的発展
チャンス24
1.2.10 ホーク25
i. 企業情報 25
表1.12：ホークの投資ラウンド（百万ドル）2021-2025年 25
ii. 地理的分布 25
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 25
iv. 提供サービスの概要26
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27
1.2.11 IBM 27
i. 企業情報 27
表1.13：IBMの売上高（百万ドル）、2023-2025年 27
ii. 地理的分布 27
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 27
iv. 提供サービスの概要28
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28
1.2.12 LexisNexisR リスクソリューション 28
i. 企業情報 28
表1.14：RELXRの財務概要（百万ドル）、2021-2025年 29
表1.15：リスクセグメント別財務概況（百万ドル）、2022-2025年 29
ii. 地理的分布 29
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 29
iv. 提供サービスの概要30
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31
1.2.13 マスターカード 31
i. 企業情報 31
図1.16：マスターカードの収益（百万ドル）、2022-2024年 32
ii. 地理的分布 32
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 32
iv. 提供サービスの概要32
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34
1.2.14 NICE アクティマイズ 34
i. 企業情報 34
表1.17：NICEの財務実績（百万ドル）、2022-2024年 34
ii. 地理的分布 34
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 34
iv. 提供サービスの概要 35
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35
1.2.15 SEON 35
i. 企業情報 35
図1.18：SEONの投資ラウンド、2018-2025年 35
ii. 地理的分布 36
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 36
iv. 提供サービスの概要 36
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36
1.2.16 タレス37
i. 企業情報 37
表1.19：タレスの財務概況（百万ドル）、2022-2025年 37
ii. 地理的分布 37
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 37
iv. 提供サービスの概要 38
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38
1.2.17 トゥキタキ 39
i. 企業情報 39
ii. 地理的分布 39
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 39
iv. 提供サービスの概要 39
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40
1.2.18 トランスユニオン 40
i. 企業情報 40
表1.20：トランスユニオンの収益（百万ドル）、2022-2024年 40
ii. 地理的分布 40
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 41
iv. 提供サービスの概要41
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41
1.2.19 ビザ 42
i. 企業情報 42
表1.21：Visaの収益（百万ドル）、2023-2025年 42
ii. 地理的分布 42
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ 42
iv. 提供サービスの概要43
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43
表1.22：ジュニパーリサーチ競合企業ランキング採点基準：銀行業界
不正防止 46
1.4 関連研究 47
3. データと予測 目次
1. 市場概要
1.1 はじめに 4
1.2 定義と適用範囲 4
1.2.1 予測の概要 5
1.2.2 方法論と前提条件 5
i. 方法論 5
ii. 前提条件 5
図1.1：銀行詐欺防止市場2026-2031：予測方法7
2. 予測概要
2.1 発行体による不正防止予測概要 9
2.1.1 不正検出・防止システムを導入している銀行およびその他の金融機関の数
解答9
図と表2.1：不正検出と不正防止システムを使用している銀行およびその他の金融機関の数
予防策、8つの主要地域別内訳、2026-2031年 9
2.1.2 不正検出・防止ソリューションへの年間総支出額
銀行・金融機関 10
図表2.2：不正検出・防止のための年間総支出額
銀行・金融機関によるソリューション（百万ドル）、主要8地域別内訳、2026-2031年 10
2.1.3 デジタルバンキングとオンラインバンキングにおける不正取引の総数
送金 11
図と表2.3：デジタル取引における不正取引の総数
銀行業務および送金（男性）、8つの主要地域別内訳、2026-2031年 11
2.1.4 銀行および金融における不正取引の総額
移籍 12
図表2.4：不正な銀行取引および送金の総額
取引額（百万ドル）、主要8地域別内訳、2026-2031年12月
3．銀行およびその他の金融機関
3.1.1 不正検出と不正防止システムを使用している銀行および信用組合の数
予防策14
図と表3.1：不正検出・防止システムを導入している銀行と信用組合
ソリューション、8つの主要地域別分析、2026-2031年 14
3.1.2 銀行および信用組合による不正検出および不正対策への総支出額
予防策15
図と表 3.2: 銀行と信用組合による不正検出と不正対策への総支出額
予防ソリューション（百万ドル）、8つの主要地域別内訳、2026-2031年 15
4. フィンテック企業
4.1.1 不正検出・防止ソリューションを利用しているフィンテック企業の数…17社
図表4.1：不正検出・防止システムを導入しているフィンテック企業の数
ソリューション、8つの主要地域別内訳、2026-2031年 17
4.1.2 フィンテック企業による不正検出・防止ソリューションへの総支出額 18
図表4.2：フィンテック企業による不正検出・防止への総支出額
ソリューション（百万ドル）、8つの主要地域別内訳、2026-2031年 18
5. 投資会社
5.1.1 不正検出と不正防止システムを使用している投資会社の数
予防策20
図と表5.1：不正検出と不正防止システムを使用している投資会社の数
予防策、8つの主要地域別内訳、2026-2031年 20
5.1.2 投資会社による不正検出および対策への総支出額
予防策21
図表5.2：投資額別の不正検出・防止への総支出額
企業数（百万ドル）、主要8地域別内訳、2026-2031年 2
6. 貸し手
6.1.1 不正検出・防止ソリューションを利用している貸付機関の数 23
図表6.1：不正検出・防止システムを導入している貸付機関の数
ソリューション、8つの主要地域別内訳、2026-2031年 23
6.1.2 貸付機関による不正検出・防止ソリューションへの総支出額 24
図表6.2：貸付機関による不正検出・防止への総支出額
ソリューション（百万ドル）、8つの主要地域別内訳、2026-2031年 24
7. デジタルバンキングおよび送金における不正取
7.1.1 デジタルバンキングにおける不正取引の総数 26
図表7.1：デジタルバンキングにおける不正取引の総数
（m）8つの主要地域に分割、2026-2031年 26
7.1.2 デジタルバンキングにおける不正取引の総額 27
図表7.2：デジタルバンキングにおける不正取引の総額
（百万ドル）、8つの主要地域別内訳、2026-2031年 27
7.1.3 送金における不正取引の総数 28件
図表7.3：送金における不正取引の総数
（m）8つの主要地域に分割、2026-2031年 28
7.1.4 送金における不正取引の総額 29
図表7.4：送金における不正取引の総額
（百万ドル）、8つの主要地域別内訳、2026-2031年 29
Summary
Overview
Our Banking Fraud Prevention research suite provides a comprehensive and in-depth analysis of the types of fraud currently impacting the banking sector, and the evolving methods that can be used to overcome them. This enables stakeholders such as banks, financial institutions, and fintechs to understand the future impacts of fraud, key trends within prevention, and the competitive environment for fraud prevention solutions. It also examines regional opportunities in fraud prevention solution adoption for key market players.
The suite includes several different options that can be purchased separately. This includes access to data mapping the fraud incidence rate and fraud prevention spend by financial institutions, an insightful study uncovering the latest trends and opportunities within the banking fraud prevention market, and a document containing extensive analysis of 18 market leaders offering fraud prevention solutions to banks. The coverage can also be purchased as a Full Research Suite, containing all these elements, at a substantial discount.
This report serves as an essential resource for understanding the rapidly evolving nature of fraud in the banking space; empowering stakeholders to shape effective future strategies. With its comprehensive insights and extensive coverage, this research suite is an invaluable tool for navigating and planning in a fast-growing landscape.
All report content is delivered in the English language.
Key Features
Market Data & Forecasting Report
The market-leading research suite for the Banking Fraud Prevention market includes access to the full set of forecast data, consisting of 54 tables and over 44,700 datapoints. Metrics in the research suite include:
Spend and adoption forecasts are split by the following market segments:
The Juniper Research Interactive Forecast Excel contains the following functionality:
Market Trends & Strategies Report
This report examines the Banking Fraud Prevention market landscape in detail; gauging different market trends and factors that are shaping the evolution of this rapidly evolving market. For example, assessing how financial institutions are deploying advanced fraud detection technologies to counter emerging threats such as AI-enabled fraud and increasingly sophisticated social engineering attacks. Furthermore the report explores the key developments shaping banking fraud prevention, including behavioural analytics, cross-institution intelligence sharing, and identity intelligence. This is accompanied by strategic recommendations for how stakeholders can better navigate this fast-changing market.
Competitor Leaderboard Report
The Competitor Leaderboard report provides a detailed evaluation and market positioning for 18 leading vendors in the Banking Fraud Prevention space. These vendors are positioned either as an Established Leader, Leading Challenger, or Disruptor & Challenger; based on capacity and capability assessments. The 18 vendors comprise:
This document is centred around the Juniper Research Competitor Leaderboard; a vendor positioning tool that provides an at-a-glance view of the competitive landscape, backed by a robust methodology.
Table of Contents
1. Market Trends &Strategies Table of Contents
1. Market Summary
1.1 Key Takeaways & Strategic Recommendations 4
1.2 Strategic Recommendations 5
2. Market Landscape
2.1 Market Landscape & Segmentation 7
2.1.1 Introduction 7
2.1.2 Definitions & Scope 7
2.2 Types of Fraud 7
Figure 2.1: Types of Fraud 8
2.2.1 First-party Fraud 8
i. Application Fraud & Fake Accounts 8
ii. Money Mules 8
iii. Fronting 9
iv. Sleeper Fraud 9
v. APP Fraud 9
vi. Social Engineering Fraud 9
2.2.2 Money Laundering 10
2.2.3 Chargeback Fraud 10
2.2.4 ATO 10
2.2.5 Synthetic Identity 11
i. Detection of Synthetic Identity Fraud 12
2.2.6 Insider Threat 12
2.3 Solutions Used in Issuer Fraud Detection & Prevention 13
2.3.1 Fraud Detection & Prevention Systems 13
i. Biometric Identification 13
ii. Tokenisation 14
iii. Behavioural Analytics 14
iv. AML Software 15
2.4 Challenges 16
2.4.1 Introduction 16
Figure 2.2: Major Challenges Faced by Financial Institutions in the Fraud
Landscape 16
2.4.2 Inflation & Financial Uncertainty 16
2.4.3 Technological Advancement 17
2.4.4 Urgent Need to Protect the ‘Underbanked’ 18
2.4.5 Cybersecurity Talent Shortage 18
3. Solutions & Opportunities
3.1 Solutions & Opportunities20
3.1.1 AI 20
i. Advantages of AI in Fraud Detection and Prevention 20
ii. Disadvantages of AI in Fraud Detection and Prevention 20
3.1.2 Machine Learning 21
i. Advantages of Machine Learning in Fraud Detection and Prevention
21
ii. Disadvantages of Machine Learning in Fraud Detection and
Prevention 21
3.1.3 APIs 22
i. Advantages of APIs in Fraud Detection and Prevention 22
ii. Disadvantages of APIs in Fraud Detection and Prevention 23
3.1.4 Quantum-safe Cryptography 23
i. Advantages of Quantum-safe Cryptography in Fraud Detection and
Prevention 23
ii. Disadvantages of Quantum-safe Cryptography in Fraud Detection
and Prevention 23
3.1.5 Agentic AI24
i. Advantages of Agentic AI in Fraud Detection and Prevention 24
ii. Disadvantages of Agentic AI in Fraud Detection and Prevention 24
3.2 Regulations 25
3.2.1 European Union – Payment Services Directive 3 (PSD3) and Payment
Services Regulation (PSR) 25
3.2.2 The European Union Authority for Anti-Money Laundering Authority
(AMLA) 25
3.2.3 Brazil’s PIX Special Return Mechanism 2.0 (MED2.0) 25
3.2.4 United States – Nacha 2026 Fraud Monitoring Rules 26
3.2.5 Nigeria Instant Payment Fraud Controls 26
3.2.6 Reserve Bank of India Authentication Mechanisms for Digital Payment
Transactions Directions 26
4. Segment Analysis: Business Verticals
4.1 Segment Analysis 28
4.1.1 Introduction 28
4.1.2 Banks & Credit Unions 28
4.1.3 Fintechs 28
4.1.4 Lenders 29
4.1.5 Investment Companies29
4.1.6 Value-added Services 30
4.1.7 Invoice Financing 30
4.1.8 Accounts Payable and Accounts Receivable Automation 30
4.1.9 Trade Financing 31
5. Country Readiness Index
5.1 Introduction 33
Figure 5.1: Juniper Research Country Readiness Index Regional Definitions 33
Table 5.2: Juniper Research Country Readiness Index Scoring Criteria: Banking
Fraud Prevention 34
Figure 5.3: Juniper Research Country Readiness Index: Banking Fraud Prevention
Market 35
Table 5.4: Banking Fraud Prevention Market Country Readiness Index: Market
Segments 36
5.2 Focus Markets37
5.3 Growth Markets38
5.4 Saturated Markets 39
Table 5.5: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: North America
40
Table 5.6: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: Latin America . 41
Table 5.7: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: West Europe
(Page 1 of 2) 42
Table 5.7: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: West Europe
(Page 2 of 2) 43
Table 5.8: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: Far East & China
44
Table 5.9: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: Far East & China
45
Table 5.10: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: Indian
Subcontinent 46
Table 5.11: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: Rest of Asia
Pacific 47
Table 5.12: Juniper Research Country Readiness Index Heatmap: Africa & Middle
East 48
2. Competitor Leader board Table of Contents
1. Competitor Leaderboard
1.1 Why Read This Report 5
Figure 1.1: Juniper Research Competitor Leaderboard: Banking Fraud Prevention
Vendors & Product Portfolio 6
Figure 1.2: Juniper Research Leaderboard: Banking Fraud Prevention Vendors 7
Table 1.3: Juniper Research Leaderboard: Banking Fraud Prevention Vendor
Positioning 7
Figure 1.4: Juniper Research Leaderboard Heatmap: Banking Fraud Prevention
Vendors 8
1.2 Banking Fraud Prevention Vendor Profiles 9
1.2.1 Accertify 9
i. Corporate Information 9
ii. Geographical Spread 9
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 9
iv. High-level View of Offerings 9
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 10
1.2.2 ACI Worldwide 10
i. Corporate Information 10
Table 1.5: ACI Worldwide Revenue ($m), 2023-202510
ii. Geographical Spread 10
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 11
iv. High-level View of Offerings 11
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 12
1.2.3 ComplyAdvantage 12
i. Corporate Information 12
Table 1.6 ComplyAdvantage’s Investment Rounds ($m), 2016-2021 12
ii. Geographical Spread 12
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 12
iv. High-level View of Offerings13
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 14
1.2.4 Discover Financial Services 14
i. Corporate Information 14
Figure 1.7: Discover Financial Services Revenue ($m), 2022-2024 14
ii. Geographical Spread 14
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 14
iv. High-level View of Offerings15
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 15
1.2.5 Entrust 16
i. Corporate Information 16
ii. Geographical Spread 16
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 16
iv. High-level View of Offerings17
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 17
1.2.6 Feedzai 17
i. Corporate Information 17
Table 1.8: Feedzai’s Investment Rounds ($m), 2011-2021 18
ii. Geographical Spread 18
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 18
iv. High-level View of Offerings18
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 19
1.2.7 FICO 19
i. Corporate Information 19
Table 1.9 FICO’s Financial Snapshot ($m), 2023-2025 20
ii. Geographical Spread 20
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 20
iv. High-level View of Offerings 20
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 21
1.2.8 FIS Global21
i. Corporate Information 21
Table 1.10 FIS Global Financial Snapshot ($m), 2023-2025 21
ii. Geographical Spread 21
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 21
iv. High-level View of Offerings 22
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 22
1.2.9 Fiserv 23
i. Corporate Information 23
Table 1.11: Fiserv’s Financial Snapshot ($m), 2023-2025 23
ii. Geographical Spread 23
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 23
iv. High-level View of Offerings 24
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 24
1.2.10 Hawk 25
i. Corporate Information 25
Table 1.12: Hawk’s Investment Rounds ($m) 2021-2025 25
ii. Geographical Spread 25
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 25
iv. High-level View of Offerings26
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 27
1.2.11 IBM 27
i. Corporate Information 27
Table 1.13: IBM’s Revenue ($m), 2023-2025 27
ii. Geographical Spread 27
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 27
iv. High-level View of Offerings28
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 28
1.2.12 LexisNexis® Risk Solutions 28
i. Corporate Information 28
Table 1.14: Financial Snapshot for RELX® ($m), 2021-2025 29
Table 1.15: Risk Segment Financial Snapshot ($m), 2022-2025 29
ii. Geographical Spread 29
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 29
iv. High-level View of Offerings30
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 31
1.2.13 Mastercard 31
i. Corporate Information 31
Figure 1.16: Mastercard’s Revenue ($m), 2022-2024 32
ii. Geographical Spread 32
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 32
iv. High-level View of Offerings32
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 34
1.2.14 NICE Actimize 34
i. Corporate Information 34
Table 1.17: NICE’s Financial Performance ($m), 2022-2024 34
ii. Geographical Spread 34
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 34
iv. High-level View of Offerings 35
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 35
1.2.15 SEON 35
i. Corporate Information 35
Figure 1.18: SEON Investment Rounds, 2018-2025 35
ii. Geographical Spread 36
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 36
iv. High-level View of Offerings 36
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 36
1.2.16 Thales 37
i. Corporate Information 37
Table 1.19: Thales Financial Snapshot ($m), 2022-2025 37
ii. Geographical Spread 37
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 37
iv. High-level View of Offerings 38
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 38
1.2.17 Tookitaki 39
i. Corporate Information 39
ii. Geographical Spread 39
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 39
iv. High-level View of Offerings 39
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 40
1.2.18 TransUnion 40
i. Corporate Information 40
Table 1.20: TransUnion Revenue ($m), 2022-2024 40
ii. Geographical Spread 40
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 41
iv. High-level View of Offerings41
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 41
1.2.19 Visa 42
i. Corporate Information 42
Table 1.21: Visa Revenue ($m), 2023-2025 42
ii. Geographical Spread 42
iii. Key Clients & Strategic Partnerships 42
iv. High-level View of Offerings43
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Development
Opportunities 43
Table 1.22: Juniper Research Competitor Leaderboard Scoring Criteria: Banking
Fraud Prevention 46
1.4 Related Research 47
3. Data & Forecasting Table of Contents
1. Market Overview
1.1 Introduction 4
1.2 Definitions & Scope 4
1.2.1 Forecast Introduction 5
1.2.2 Methodology & Assumptions 5
i. Methodology 5
ii. Assumptions 5
Figure 1.1: Banking Fraud Prevention Market 2026-2031: Forecast Methodology 7
2. Forecast Summary
2.1 Issuer Fraud Prevention Forecast Summary 9
2.1.1 Number of Banks & Other FIs Using Fraud Detection & Prevention
Solutions 9
Figure & Table 2.1: Number of Banks & Other FIs Using Fraud Detection &
Prevention Solutions, Split by 8 Key Regions, 2026-2031 9
2.1.2 Total Annual Spend on Fraud Detection & Prevention Solutions by
Banks & FIs 10
Figure & Table 2.2: Total Annual Spend on Fraud Detection & Prevention
Solutions by Banks & FIs ($m), Split by 8 Key Regions, 2026-2031 10
2.1.3 Total Number of Fraudulent Transactions across Digital Banking &
Money Transfers 11
Figure & Table 2.3: Total Number of Fraudulent Transactions across Digital
Banking & Money Transfers (m), Split by 8 Key Regions, 2026-2031 11
2.1.4 Total Value of Fraudulent Transactions across Banking & Money
Transfers 12
Figure & Table 2.4: Total Value of Fraudulent Banking & Money Transfer
Transactions ($m), Split by 8 Key Regions, 2026-203112
3. Banks & Other Financial Institutions
3.1.1 Number of Banks and Credit Unions Using Fraud Detection &
Prevention Solutions14
Figure & Table 3.1: Banks & Credit Unions Using Fraud Detection & Prevention
Solutions, Split by 8 Key Regions, 2026-2031 14
3.1.2 Total Spend by Banks & Credit Unions on Fraud Detection &
Prevention Solutions15
Figure & Table 3.2: Total Spend by Banks & Credit Unions on Fraud Detection &
Prevention Solutions ($m), Split by 8 Key Regions, 2026-2031 15
4. Fintechs
4.1.1 Number of Fintechs Using Fraud Detection & Prevention Solutions .. 17
Figure & Table 4.1: Number of Fintechs Using Fraud Detection & Prevention
Solutions, Split by 8 Key Regions, 2026-2031 17
4.1.2 Total Spend by Fintechs on Fraud Detection & Prevention Solutions . 18
Figure & Table 4.2: Total Spend by Fintechs on Fraud Detection & Prevention
Solutions ($m), Split by 8 Key Regions, 2026-2031 18
5. Investment Companies
5.1.1 Number of Investment Companies Using Fraud Detection &
Prevention Solutions20
Figure & Table 5.1: Number of Investment Companies Using Fraud Detection &
Prevention Solutions, Split by 8 Key Regions, 2026-2031 20
5.1.2 Total Spend by Investment Companies on Fraud Detection &
Prevention Solutions21
Figure & Table 5.2: Total Fraud Detection & Prevention Spend by Investment
Companies ($m), Split by 8 Key Regions, 2026-2031 21
6. Lenders
6.1.1 Number of Lenders Using Fraud Detection & Prevention Solutions 23
Figure & Table 6.1: Number of Lenders Using Fraud Detection & Prevention
Solutions, Split by 8 Key Regions, 2026-2031 23
6.1.2 Total Spend by Lenders on Fraud Detection & Prevention Solutions . 24
Figure & Table 6.2: Total Spend by Lenders on Fraud Detection & Prevention
Solutions ($m), Split by 8 Key Regions, 2026-2031 24
7. Fraudulent Transactions in Digital Banking & Money Transfers
7.1.1 Total Number of Fraudulent Transactions in Digital Banking 26
Figure & Table 7.1: Total Number of Fraudulent Transactions in Digital Banking
(m), Split by 8 Key Regions, 2026-2031 26
7.1.2 Total Value of Fraudulent Transactions in Digital Banking 27
Figure & Table 7.2: Total Value of Fraudulent Transactions in Digital Banking
($m), Split by 8 Key Regions, 2026-2031 27
7.1.3 Total Number of Fraudulent Transactions in Money Transfer 28
Figure & Table 7.3: Total Number of Fraudulent Transactions in Money Transfer
(m), Split by 8 Key Regions, 2026-2031 28
7.1.4 Total Value of Fraudulent Transactions in Money Transfer 29
Figure & Table 7.4: Total Value of Fraudulent Transactions in Money Transfer
($m), Split by 8 Key Regions, 2026-2031 29
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