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市場調査レポート
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1655805

保険金詐欺検出の世界市場：市場規模の分析 (コンポーネント別、活用領域別、展開方式別、組織規模別、地域別) と将来予測 (2022～2032年)

Global Insurance Fraud Detection Market Size Study, by Component, by Application Area, by Deployment Mode, by Organization Size, and Regional Forecasts 2022-2032

出版日
ページ情報
英文 285 Pages
納期
2～3営業日
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保険金詐欺検出の世界市場：市場規模の分析 (コンポーネント別、活用領域別、展開方式別、組織規模別、地域別) と将来予測 (2022～2032年)
出版日: 2025年02月10日
発行: Bizwit Research & Consulting LLP
ページ情報: 英文 285 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

世界の保険金詐欺検出市場は、2023年に約62億8,000万米ドルと評価され、予測期間2024年から2032年にかけて25.80%という驚異的なCAGRで成長すると予測されています。

保険金詐欺検出システムは、保険業界における不正行為に対抗する上で極めて重要な存在となっています。これらのシステムは、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、予測分析などの先進技術を活用して、データ内の疑わしいパターンや異常を特定します。保険業界が世界的に詐欺事件の頻度が高まり、多額の金銭的損失に直面している中、この技術的進化は極めて重要です。保険金詐欺から個人情報の盗難に至るまで、これらのソリューションは保険会社の業務効率を高めると同時に、保険契約者を保護し、業界の健全性を維持します。

保険詐欺事件の急増とAI主導型アナリティクスの採用拡大が、保険金詐欺検出市場の成長を後押ししています。不正請求、なりすまし、請求の不一致により、強固な不正検知システムへの需要が高まっています。例えば、予測分析や機械学習アルゴリズムのような革新的なソリューションは現在、不正検知プラットフォームに統合され、保険会社が不正行為に先手を打って対処できるようになっています。さらに、世界各国の政府や業界利害関係者が保険不正防止メカニズムの強化に積極的に投資しており、市場の拡大に拍車をかけています。しかし、導入コストの高さやデータプライバシーへの懸念といった課題が、予測期間中の成長を若干妨げる可能性があります。

また、クラウドベースのソリューションが普及し、スケーラブルで柔軟な導入オプションが提供されるなど、情勢は進化しています。こうした進化により、保険会社は膨大なデータセットをリアルタイムで分析できるようになり、業務の中断を最小限に抑えながら不正を検知する能力を高めています。さらに、ブロックチェーン技術の統合により、利害関係者間での安全かつ透明性の高いデータ共有が保証され、信頼と協力が促進されます。同市場はまた、中小企業 (SME) の間でも大きな導入が進んでおり、中小企業独自の要件に合わせた費用対効果の高いソリューションがその原動力となっています。

世界保険金詐欺検出市場の地域情勢別では、ダイナミックな成長パターンが見られます。北米は、先進技術の早期導入、確立された保険インフラ、厳格な規制の枠組みにより、2023年時点で市場を独占しています。同地域の主要企業は、不正検知能力を強化するために研究開発に多額の投資を行っています。一方、アジア太平洋地域は、急速なデジタル変革、保険普及率の増加、中国やインドなどの新興国における不正検知ソリューションの認知度向上などを背景に、予測期間中に最も急速な成長を遂げると予測されます。

市場の詳細なセグメントとサブセグメントは以下の通りです：

目次

第1章 世界の保険金詐欺検出市場：エグゼクティブサマリー

  • 世界の保険金詐欺検出の市場規模と予測 (2022～2032年)
  • 地域別概要
  • セグメント別概要
    • コンポーネント別
    • 活用領域別
  • 主要動向
  • 景気後退の影響
  • アナリストの提言と結論

第2章 世界の保険金詐欺検出市場：定義と分析の前提

  • 分析目的
  • 市場の定義
  • 分析の前提
    • 包含と除外
    • 制限事項
    • 供給サイド分析
      • 可用性
      • インフラ
      • 規制枠組み
      • 市場競争
      • 経済性 (消費者の視点)
    • 需要サイド分析
      • 規制枠組み
      • 技術進歩
      • 環境への配慮
      • 消費者の意識と受容
  • 分析手法
  • 分析対象期間
  • 通貨換算レート

第3章 世界の保険金詐欺検出市場の力学

  • 市場促進要因
    • 保険金詐欺事件の急増
    • AI駆動型分析の採用増加
    • 政府と業界による詐欺防止への投資
  • 市場の課題
    • 高い導入コスト
    • データプライバシーに関する懸念
  • 市場機会
    • クラウドベースのソリューションの普及
    • ブロックチェーン技術の統合
    • 中小企業での導入が急増

第4章 世界の保険金詐欺検出市場：産業分析

  • ポーターのファイブフォースモデル
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
    • ポーターのファイブフォースモデルへの将来的アプローチ
    • ポーターのファイブフォースの影響分析
  • PESTEL分析
    • 政治的
    • 経済的
    • 社会的
    • 技術的
    • 環境的
    • 法的
  • 主な投資機会
  • 主要成功戦略
  • ディスラプションの動向
  • 業界専門家の視点
  • アナリストの提言と結論

第5章 世界の保険金詐欺検出の市場規模と予測：コンポーネント別 (2022～2032年)

  • セグメントダッシュボード
  • 世界の保険金詐欺検出市場：収益動向分析、コンポーネント別 (2022年・2032年)
    • ソリューション
    • サービス

第6章 世界の保険金詐欺検出の市場規模と予測：活用領域別 (2022～2032年)

  • セグメントダッシュボード
  • 世界の保険金詐欺検出市場：収益動向分析、活用領域別 (2022年・2032年)
    • 請求詐欺
    • 個人情報の盗難
    • 決済・課金詐欺
    • マネーロンダリング

第7章 世界の保険金詐欺検出の市場規模と予測：地域別 (2022～2032年)

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • スペイン
    • イタリア
    • その他欧州地域
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • オーストラリア
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • その他ラテンアメリカ地域
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • 南アフリカ
    • その他中東・アフリカ

第8章 競合情報

  • 主要企業のSWOT分析
    • IBM Corporation
    • SAS Institute Inc.
    • FICO
  • 主要市場の戦略
  • 企業プロファイル
    • IBM Corporation
      • 主要情報
      • 概要
      • 財務 (データの入手可能性によります)
      • 製品概要
      • 市場戦略
    • SAS Institute Inc.
    • FICO
    • LexisNexis Risk Solutions
    • BAE Systems
    • Oracle Corporation
    • FRISS
    • Experian PLC
    • TransUnion
    • ACI Worldwide, Inc.
    • NICE Actimize
    • Shift Technology
    • Guidewire Software, Inc.
    • Verisk Analytics
    • Palantir Technologies

第9章 分析プロセス

  • 分析プロセス
    • データマイニング
    • 分析
    • 市場予測
    • 検証
    • 出版
  • 分析の属性
目次

The Global Insurance Fraud Detection Market is valued at approximately USD 6.28 billion in 2023 and is anticipated to grow at a staggering CAGR of 25.80% over the forecast period 2024-2032. Insurance fraud detection systems have emerged as pivotal in combating fraudulent activities within the insurance industry. These systems leverage advanced technologies, including artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and predictive analytics, to identify suspicious patterns and anomalies in data. This technological evolution is crucial as the insurance sector faces an escalating frequency of fraud cases globally, leading to significant financial losses. From claims fraud to identity theft, these solutions enhance the operational efficiency of insurers while safeguarding policyholders and maintaining the industry's integrity.

A surge in insurance fraud cases, coupled with an increased adoption of AI-driven analytics, propels the market's growth. Fraudulent claims, identity theft, and billing discrepancies have intensified the demand for robust fraud detection systems. For instance, innovative solutions like predictive analytics and machine learning algorithms are now being integrated into fraud detection platforms, enabling insurers to preemptively address fraudulent activities. Additionally, governments and industry stakeholders worldwide are actively investing in strengthening insurance fraud prevention mechanisms, further fueling market expansion. However, challenges such as high implementation costs and data privacy concerns may slightly impede growth during the forecast period.

The insurance fraud detection landscape is also evolving with the proliferation of cloud-based solutions, providing scalable and flexible deployment options. These advancements enable insurers to analyze vast datasets in real time, enhancing their ability to detect fraud while minimizing operational disruptions. Moreover, the integration of blockchain technology ensures secure and transparent data sharing across stakeholders, fostering trust and collaboration. The market is also witnessing significant adoption among small and medium-sized enterprises (SMEs), driven by cost-effective solutions tailored to meet their unique requirements.

The geographical landscape of the Global Insurance Fraud Detection Market reveals dynamic growth patterns. North America, in 2023, dominates the market owing to the early adoption of advanced technologies, well-established insurance infrastructure, and stringent regulatory frameworks. The region's key players are heavily investing in R&D to enhance fraud detection capabilities. Meanwhile, the Asia-Pacific region is projected to experience the fastest growth during the forecast period, driven by rapid digital transformation, increasing insurance penetration, and the rising awareness of fraud detection solutions in emerging economies such as China and India.

Major market players included in this report are:

  • 1. IBM Corporation
  • 2. SAS Institute Inc.
  • 3. FICO
  • 4. LexisNexis Risk Solutions
  • 5. BAE Systems
  • 6. Oracle Corporation
  • 7. FRISS
  • 8. Experian PLC
  • 9. TransUnion
  • 10. ACI Worldwide, Inc.
  • 11. NICE Actimize
  • 12. Shift Technology
  • 13. Guidewire Software, Inc.
  • 14. Verisk Analytics
  • 15. Palantir Technologies

The detailed segments and sub-segments of the market are explained below:

By Component:

  • Solutions
    • Fraud Analytics
    • Authentication
    • Governance, Risk, and Compliance (GRC)
  • Services

By Application Area:

  • Claims Fraud
  • Identity Theft
  • Payment and Billing Fraud
  • Money Laundering

By Deployment Mode:

  • On-premise
  • Cloud

By Organization Size:

  • Small and Medium-sized Enterprises (SMEs)
  • Large Enterprises

By Region:

  • North America
    • U.S.
    • Canada
  • Europe
    • UK
    • Germany
    • France
    • Spain
    • Italy
    • Rest of Europe (ROE)
  • Asia Pacific
    • China
    • India
    • Japan
    • Australia
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific (RoAPAC)
  • Latin America
    • Brazil
    • Mexico
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa (RoMEA)

Years considered for the study are as follows:

  • Historical Year: 2022
  • Base Year: 2023
  • Forecast Period: 2024 to 2032

Key Takeaways:

  • Market estimates & forecasts for 10 years, from 2022 to 2032.
  • Annualized revenues and regional-level analysis for each market segment.
  • In-depth analysis of the geographical landscape with country-level insights.
  • Competitive landscape, including information on major players and their strategic initiatives.
  • Recommendations for future business strategies and market approaches.
  • Detailed analysis of the competitive structure of the market.
  • Comprehensive demand-side and supply-side market insights.

Table of Contents

Chapter 1. Global Insurance Fraud Detection Market Executive Summary

  • 1.1. Global Insurance Fraud Detection Market Size & Forecast (2022-2032)
  • 1.2. Regional Summary
  • 1.3. Segmental Summary
    • 1.3.1. By Component
    • 1.3.2. By Application Area
  • 1.4. Key Trends
  • 1.5. Recession Impact
  • 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Insurance Fraud Detection Market Definition and Research Assumptions

  • 2.1. Research Objective
  • 2.2. Market Definition
  • 2.3. Research Assumptions
    • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
    • 2.3.2. Limitations
    • 2.3.3. Supply Side Analysis
      • 2.3.3.1. Availability
      • 2.3.3.2. Infrastructure
      • 2.3.3.3. Regulatory Environment
      • 2.3.3.4. Market Competition
      • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
    • 2.3.4. Demand Side Analysis
      • 2.3.4.1. Regulatory Frameworks
      • 2.3.4.2. Technological Advancements
      • 2.3.4.3. Environmental Considerations
      • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
  • 2.4. Estimation Methodology
  • 2.5. Years Considered for the Study
  • 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Insurance Fraud Detection Market Dynamics

  • 3.1. Market Drivers
    • 3.1.1. Surge in Insurance Fraud Cases
    • 3.1.2. Increased Adoption of AI-Driven Analytics
    • 3.1.3. Government and Industry Investments in Fraud Prevention
  • 3.2. Market Challenges
    • 3.2.1. High Implementation Costs
    • 3.2.2. Data Privacy Concerns
  • 3.3. Market Opportunities
    • 3.3.1. Proliferation of Cloud-Based Solutions
    • 3.3.2. Integration of Blockchain Technology
    • 3.3.3. Significant Adoption Among SMEs

Chapter 4. Global Insurance Fraud Detection Market Industry Analysis

  • 4.1. Porter's 5 Force Model
    • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.1.3. Threat of New Entrants
    • 4.1.4. Threat of Substitutes
    • 4.1.5. Competitive Rivalry
    • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
    • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
  • 4.2. PESTEL Analysis
    • 4.2.1. Political
    • 4.2.2. Economical
    • 4.2.3. Social
    • 4.2.4. Technological
    • 4.2.5. Environmental
    • 4.2.6. Legal
  • 4.3. Top Investment Opportunities
  • 4.4. Top Winning Strategies
  • 4.5. Disruptive Trends
  • 4.6. Industry Expert Perspective
  • 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Insurance Fraud Detection Market Size & Forecasts by Component 2022-2032

  • 5.1. Segment Dashboard
  • 5.2. Global Insurance Fraud Detection Market: Component Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million/Billion)
    • 5.2.1. Solutions
    • 5.2.2. Services

Chapter 6. Global Insurance Fraud Detection Market Size & Forecasts by Application Area 2022-2032

  • 6.1. Segment Dashboard
  • 6.2. Global Insurance Fraud Detection Market: Application Area Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million/Billion)
    • 6.2.1. Claims Fraud
    • 6.2.2. Identity Theft
    • 6.2.3. Payment and Billing Fraud
    • 6.2.4. Money Laundering

Chapter 7. Global Insurance Fraud Detection Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

  • 7.1. North America Insurance Fraud Detection Market
    • 7.1.1. U.S. Insurance Fraud Detection Market
      • 7.1.1.1. Component breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 7.1.1.2. Application Area breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 7.1.2. Canada Insurance Fraud Detection Market
  • 7.2. Europe Insurance Fraud Detection Market
    • 7.2.1. U.K. Insurance Fraud Detection Market
    • 7.2.2. Germany Insurance Fraud Detection Market
    • 7.2.3. France Insurance Fraud Detection Market
    • 7.2.4. Spain Insurance Fraud Detection Market
    • 7.2.5. Italy Insurance Fraud Detection Market
    • 7.2.6. Rest of Europe Insurance Fraud Detection Market
  • 7.3. Asia-Pacific Insurance Fraud Detection Market
    • 7.3.1. China Insurance Fraud Detection Market
    • 7.3.2. India Insurance Fraud Detection Market
    • 7.3.3. Japan Insurance Fraud Detection Market
    • 7.3.4. Australia Insurance Fraud Detection Market
    • 7.3.5. South Korea Insurance Fraud Detection Market
    • 7.3.6. Rest of Asia Pacific Insurance Fraud Detection Market
  • 7.4. Latin America Insurance Fraud Detection Market
    • 7.4.1. Brazil Insurance Fraud Detection Market
    • 7.4.2. Mexico Insurance Fraud Detection Market
    • 7.4.3. Rest of Latin America Insurance Fraud Detection Market
  • 7.5. Middle East & Africa Insurance Fraud Detection Market
    • 7.5.1. Saudi Arabia Insurance Fraud Detection Market
    • 7.5.2. South Africa Insurance Fraud Detection Market
    • 7.5.3. Rest of Middle East & Africa Insurance Fraud Detection Market

Chapter 8. Competitive Intelligence

  • 8.1. Key Company SWOT Analysis
    • 8.1.1. IBM Corporation
    • 8.1.2. SAS Institute Inc.
    • 8.1.3. FICO
  • 8.2. Top Market Strategies
  • 8.3. Company Profiles
    • 8.3.1. IBM Corporation
      • 8.3.1.1. Key Information
      • 8.3.1.2. Overview
      • 8.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
      • 8.3.1.4. Product Summary
      • 8.3.1.5. Market Strategies
    • 8.3.2. SAS Institute Inc.
    • 8.3.3. FICO
    • 8.3.4. LexisNexis Risk Solutions
    • 8.3.5. BAE Systems
    • 8.3.6. Oracle Corporation
    • 8.3.7. FRISS
    • 8.3.8. Experian PLC
    • 8.3.9. TransUnion
    • 8.3.10. ACI Worldwide, Inc.
    • 8.3.11. NICE Actimize
    • 8.3.12. Shift Technology
    • 8.3.13. Guidewire Software, Inc.
    • 8.3.14. Verisk Analytics
    • 8.3.15. Palantir Technologies

Chapter 9. Research Process

  • 9.1. Research Process
    • 9.1.1. Data Mining
    • 9.1.2. Analysis
    • 9.1.3. Market Estimation
    • 9.1.4. Validation
    • 9.1.5. Publishing
  • 9.2. Research Attributes