保険金不正請求検知の世界市場規模：コンポーネント別、不正請求別、展開形態別、組織規模別、最終用途別 - 予測（2024年～2032年）

世界の保険金不正請求検知の市場規模は、人工知能（AI）の研究開発の進展により、2024年～2032年に25%超のCAGRを記録すると予測されています。

不正請求の手口が巧妙化するにつれ、保険会社は不正請求検知能力を強化するためにAIを活用するようになっています。AIの継続的な学習による適応・改善能力は、進化する不正請求スキームに対抗するための貴重なツールとなっています。

例えば、2024年1月、フロリダ・アトランティック大学の工学部とコンピューター・サイエンス学部の最近の調査は、膨大なメディケアのデータから不正を検知するという課題に取り組みました。この革新的なアプローチは、メディケアの膨大なデータセットから不正行為を特定し、メディケアシステムのリソースを大幅に節約することを目的としています。

AIの研究開発への投資により、より強固で正確な不正検知システムが構築され、業務効率の向上と経済的損失の削減につながっています。保険業界が不正行為に関連する課題に直面し続ける中、AIを活用したソリューションへの需要が高まることが予想され、不正行為の防止と検知の強化における技術革新の重要な役割が浮き彫りになっています。

サービスセグメントからの保険金不正請求検知市場の収益は、2024年～2032年に顕著なCAGRを記録すると思われます。不正行為の増加とその検知の複雑化に伴い、保険会社は高度な不正検知サービスへの依存度を高めています。これらのサービスは、人工知能、機械学習、ビッグデータ分析などの技術を利用して、取引パターンの分析、異常の特定、疑わしい行為のフラグ付けを行います。金融資産を保護し、業務効率を向上させるために、効率的で正確な不正検知の必要性が高まっていることが、この需要を後押ししています。不正請求の手口が進化するにつれ、革新的な検知サービスの市場は拡大を続けており、保険業界を保護する上で重要な役割を担っています。

オンプレミスセグメントは、2024年～2032年に顕著な成長を遂げると思われます。オンプレミスシステムは、保険会社が自社のインフラ内で機密データを保持することを可能にし、データプライバシーや厳しい規制へのコンプライアンスに関する懸念に対処します。これらのソリューションは堅牢でカスタマイズ可能な不正検知機能を提供するため、保険会社は自社のニーズに合わせてシステムをカスタマイズし、既存のインフラとシームレスに統合することができます。データへの即時アクセスとリアルタイム処理の必要性が、オンプレミス型不正検知ソリューションの需要をさらに高めています。企業が不正防止策を強化しようとする中、オンプレミス型システムは依然として市場の重要な構成要素となっています。

欧州の保険金不正請求検知市場は、2024年～2032年に顕著なCAGRを示す見通しです。欧州の保険会社は、増加する不正事例や規制の圧力に対処するため、高度な不正検知ソリューションの採用を増やしています。この需要を後押ししているのは、複雑なデータを分析し、効果的に異常を検知するための人工知能や機械学習などの高度な技術の必要性です。規制の枠組みの強化やデータ・セキュリティの向上も、この成長の一因となっています。欧州の保険会社が不正防止の改善と金融資産の保護を目指す中、革新的な検知ソリューションの市場は急速に拡大しています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
• サプライヤー情勢
  • ソフトウェアプロバイダー
  • サービスプロバイダー
  • システムインテグレーター
  • エンドユーザー
• 利益率分析
• テクノロジーとイノベーションの展望
• 特許分析
• 主要ニュースとイニシアチブ
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
  • 業界の潜在的リスクと課題
• 成長可能性分析
• ポーターの分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：コンポーネント別（2021年～2032年）

• 主要動向
• ソリューション
  • 不正分析
  • 認証
  • 不正ケース管理
  • その他
• サービス
  • プロフェッショナルサービス
  • マネージドサービス

第6章 市場推計・予測：不正請求別（2021年～2032年）

• 主要動向
• クレーム不正請求
• ID不正請求
• 支払不正請求
• 申請不正請求

第7章 市場推計・予測：展開形態別（2021年～2032年）

• 主要動向
• オンプレミス
• クラウド

第8章 市場推計・予測：組織規模別（2021年～2032年）

• 主要動向
• 中小企業
• 大企業

第9章 市場推計・予測：最終用途別（2021年～2032年）

• 主要動向
• 保険会社
• 第三者機関
• ブローカー/代理店

第10章 市場推計・予測：地域別（2018年～2032年）

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • スペイン
  • フランス
  • イタリア
  • オランダ
  • デンマーク
  • スウェーデン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア
  • シンガポール
  • その他アジア太平洋
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • その他ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • 南アフリカ
  • アラブ首長国連邦
  • サウジアラビア
  • イスラエル
  • その他の中東・アフリカ

第11章 企業プロファイル

• American International Group, Inc.
• BAE Systems plc
• Claims Fraud Detector
• DataVisor, Inc.
• Experian plc
• Fair Isaac Corporation
• Fiserv, Inc.
• FRISS Software B.V.
• IBM Corporation
• RELX Group
• MIBAR.ai Ltd.
• SAS Institute Inc.
• Shift Technology SA
• TransUnion LLC
• Verisk Analytics, Inc.

Global Insurance Fraud Detection Market will witness over 25% CAGR between 2024 and 2032 driven by advancements in artificial intelligence (AI) research and development. As fraud tactics become more sophisticated, insurance companies are increasingly turning to AI to enhance their fraud detection capabilities. The ability of AI to adapt and improve through continuous learning makes it an invaluable tool in combating evolving fraud schemes.

For instance, in January 2024, recent research from the College of Engineering and Computer Science at Florida Atlantic University tackled the challenge of detecting fraud within the vast amounts of Medicare data. This innovative approach aimed to identify fraudulent activity in the extensive Medicare datasets, potentially saving significant resources for the Medicare system.

Investments in AI research and development are leading to the creation of more robust and accurate fraud detection systems, which improve operational efficiency and reduce financial losses. As the insurance industry continues to face challenges related to fraud, the demand for AI-driven solutions is expected to rise, underscoring the critical role of technological innovation in enhancing fraud prevention and detection.

The overall Insurance Fraud Detection Industry value is classified based on the component, fraud, deployment mode, organization size, end-use, and region.

The insurance fraud detection market revenue from the service segment will register a commendable CAGR from 2024 to 2032. With rising fraudulent activities and the complexity of detecting them, insurance companies are increasingly relying on sophisticated fraud detection services. These services use technologies like artificial intelligence, machine learning, and big data analytics to analyze transaction patterns, identify anomalies, and flag suspicious activities. The growing need for efficient and accurate fraud detection to protect financial assets and improve operational efficiency fuels this demand. As fraud tactics evolve, the market for innovative detection services continues to expand, reflecting their critical role in safeguarding the insurance industry.

The on-premises segment will witness an appreciable growth from 2024 to 2032. On-premises systems allow insurance companies to maintain sensitive data within their infrastructure, addressing concerns about data privacy and compliance with stringent regulations. These solutions provide robust, customizable fraud detection capabilities, enabling firms to tailor systems to their specific needs and integrate seamlessly with existing infrastructure. The need for immediate access to data and real-time processing further drives the demand for on-premises fraud detection solutions. As companies seek to bolster their fraud prevention measures, on-premises systems remain a crucial component in the market.

Europe insurance fraud detection market will exhibit a notable CAGR from 2024 to 2032. European insurers are increasingly adopting advanced fraud detection solutions to address rising fraud cases and regulatory pressures. The demand is driven by the need for sophisticated technologies, such as artificial intelligence and machine learning, to analyze complex data and detect anomalies effectively. Enhanced regulatory frameworks and the push for better data security also contribute to this growth. As European insurers seek to improve fraud prevention and protect financial assets, the market for innovative detection solutions is expanding rapidly.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Market scope & definition
• 1.2 Research design
  • 1.2.1 Research approach
  • 1.2.2 Data collection methods
• 1.3 Base estimates & calculations
  • 1.3.1 Base year calculation
  • 1.3.2 Key trends for market estimation
• 1.4 Forecast model
• 1.5 Primary research and validation
  • 1.5.1 Primary sources
  • 1.5.2 Data mining sources

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Software provider
  • 3.2.2 Service provider
  • 3.2.3 System integrator
  • 3.2.4 End user
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology & innovation landscape
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Key news & initiatives
• 3.7 Regulatory landscape
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 Rising volume of digital transactions
    • 3.8.1.2 Stringent regulatory compliance requirements
    • 3.8.1.3 Collaboration between insurers and tech firms
    • 3.8.1.4 Global expansion of insurance markets
  • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.8.2.1 Data privacy and security concerns
    • 3.8.2.2 High initial investment costs for technology integration
• 3.9 Growth potential analysis
• 3.10 Porter's analysis
• 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component 2021 - 2032 ($Mn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Solution
  • 5.2.1 Fraud analytics
  • 5.2.2 Authentication
  • 5.2.3 Fraud case management
  • 5.2.4 Others
• 5.3 Service
  • 5.3.1 Professional services
  • 5.3.2 Managed services

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Fraud, 2021 - 2032 ($Mn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Claims fraud
• 6.3 Identity fraud
• 6.4 Payment fraud
• 6.5 Application fraud

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Deployment Mode, 2021 - 2032 ($Mn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 On-premises
• 7.3 Cloud

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Organization Size, 2021 - 2032 ($Mn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 SMEs
• 8.3 Large enterprises

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2032 ($Mn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 Insurance companies
• 9.3 Third-party administrators
• 9.4 Brokers/agents

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2018 - 2032 ($Mn)

• 10.1 Key trends
• 10.2 North America
  • 10.2.1 U.S.
  • 10.2.2 Canada
• 10.3 Europe
  • 10.3.1 UK
  • 10.3.2 Germany
  • 10.3.3 Spain
  • 10.3.4 France
  • 10.3.5 Italy
  • 10.3.6 Netherlands
  • 10.3.7 Denmark
  • 10.3.8 Sweden
  • 10.3.9 Rest of Europe
• 10.4 Asia Pacific
  • 10.4.1 China
  • 10.4.2 India
  • 10.4.3 Japan
  • 10.4.4 South Korea
  • 10.4.5 Australia
  • 10.4.6 Singapore
  • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
• 10.5 Latin America
  • 10.5.1 Brazil
  • 10.5.2 Mexico
  • 10.5.3 Argentina
  • 10.5.4 Colombia
  • 10.5.5 Rest of Latin America
• 10.6 MEA
  • 10.6.1 South Africa
  • 10.6.2 UAE
  • 10.6.3 Saudi Arabia
  • 10.6.4 Israel
  • 10.6.5 Rest of MEA

Chapter 11 Company Profiles

• 11.1 American International Group, Inc.
• 11.2 BAE Systems plc
• 11.3 Claims Fraud Detector
• 11.4 DataVisor, Inc.
• 11.5 Experian plc
• 11.6 Fair Isaac Corporation
• 11.7 Fiserv, Inc.
• 11.8 FRISS Software B.V.
• 11.9 IBM Corporation
• 11.10 RELX Group
• 11.11 MIBAR.ai Ltd.
• 11.12 SAS Institute Inc.
• 11.13 Shift Technology SA
• 11.14 TransUnion LLC
• 11.15 Verisk Analytics, Inc.