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市場調査レポート
商品コード
1660593
犯罪に対抗するコラボレーション：データ共有の活用でよりスマートな不正検知を実現Collaboration Against Crime: Harnessing Data Sharing for Smarter Fraud Detection |
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| 犯罪に対抗するコラボレーション：データ共有の活用でよりスマートな不正検知を実現 |
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出版日: 2025年02月21日
発行: IDC
ページ情報: 英文 18 Pages
納期: 即納可能
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- 概要
- 目次
このIDCの展望では、金融詐欺対策におけるデータ共有の重要な役割を探り、早期発見、より広範な洞察、業務効率における変革の可能性を強調します。この文書では、プライバシーに関する懸念、データの品質、利害関係者の信頼などの課題に対処する一方で、機械学習モデルの強化やコスト削減など、共有インテリジェンスの利点に焦点を当てています。また、相互運用性標準の採用、安全なデータ交換プラットフォームの導入、不正行為の防御を強化するための共同エコシステムの育成など、実用的な解決策についても概説しています。テクノロジー・バイヤーのために、本書はデータ共有イニシアチブの効果を最大化するためのリスク評価、自動化の採用、適切なテクノロジーの選択、ROIの測定に関する実用的なガイダンスを提供しています。これらの側面を取り上げることで、本書は金融機関がいかにして協調的な不正検知・防止戦略の可能性を最大限に引き出すことができるかを強調しています。「不正防止の未来は協調にある」とIDC Financial Insights for Risk, Financial Crime, and Complianceのリサーチディレクター、サム・アバディール氏は言います。「ベンダーが提供するソフトウェアソリューションを含む安全なデータ共有フレームワークを採用し、高度なアナリティクスを活用することで、金融機関はリアクティブな戦略からプロアクティブな戦略へとシフトすることができ、より迅速な検知、より強力な防御、進化する脅威に対するより統一された戦いを実現することができます。」
エグゼクティブスナップショット
状況概要
- イントロダクション
- 不正行為検出におけるデータ共有の役割
- 不正検出のためのデータ共有の利点
- 早期発見と予防
- より幅広い洞察
- 強化された機械学習モデル
- コスト削減と運用効率
- 不正検出のためのデータ共有の課題
- 課題は山積
- プライバシーに関する懸念と法的制約
- データの品質と標準化
- 利害関係者間の信頼
- データ共有の課題に対するソリューション
- 強力でスケーラブルなレポート
- 規制コンプライアンス戦略
- 相互運用性標準
- 安全なデータ交換プラットフォーム
- コラボレーションエコシステム
- 詐欺対策のためのデータ共有の未来
テクノロジー購入者へのアドバイス
参考資料
- 関連調査
- 要約
This IDC Perspective explores the critical role of data sharing in combating financial fraud, emphasizing its transformative potential in early detection, broader insights, and operational efficiency. By leveraging collaborative data-sharing practices, financial institutions can address complex fraud schemes that span multiple organizations, such as synthetic identity fraud, account takeovers, and money laundering.This document highlights the benefits of shared intelligence, including enhanced machine learning models and cost savings, while addressing challenges such as privacy concerns, data quality, and stakeholder trust. It also outlines practical solutions including adopting interoperability standards, implementing secure data exchange platforms, and fostering collaborative ecosystems to strengthen fraud defenses.For technology buyers, the document provides actionable guidance on assessing risks, adopting automation, selecting appropriate technologies, and measuring ROI to maximize the impact of data-sharing initiatives. By addressing these aspects, the document underscores how financial institutions can unlock the full potential of collaborative fraud detection and prevention strategies."The future of fraud prevention lies in collaboration," says Sam Abadir, research director, IDC Financial Insights for Risk, Financial Crime, and Compliance. "By embracing secure data-sharing frameworks including vendor-provided software solutions and leveraging advanced analytics, financial institutions can shift from reactive to proactive strategies, enabling faster detection, stronger defenses, and a more unified fight against evolving threats."
Executive Snapshot
Situation Overview
- Introduction
- The Role of Data Sharing in Fraud Detection
- Benefits of Data Sharing for Fraud Detection
- Early Detection and Prevention
- Broader Insights
- Enhanced Machine Learning Models
- Cost Savings and Operational Efficiency
- Challenges in Data Sharing for Fraud Detection
- Challenges Abound
- Privacy Concerns and Legal Constraints
- Data Quality and Standardization
- Trust Among Stakeholders
- Solutions to Data Sharing Challenges
- Strong and Scalable Reporting
- Regulatory Compliance Strategies
- Interoperability Standards
- Secure Data Exchange Platforms
- Collaborative Ecosystems
- The Future of Data Sharing to Fight Fraud
Advice for the Technology Buyer
Learn More
- Related Research
- Synopsis
