銀行業務における不正検知・防止市場：2025-2030年

合成IDが脅威となり、2030年までに世界の金融機関は詐欺によって583億ドルの損失を被る見込み

概要

当調査スイートは、あらゆる種類の不正行為と、それらを克服するために用いられる方法について、包括的かつ詳細な分析を提供します。これにより、銀行や金融機関、フィンテック企業といったステークホルダーは、将来の成長、主要動向、競合環境を理解することが可能になります。本レポートでは、銀行業務における新たな不正要素を評価し、主要な市場動向を強調するとともに、不正対策ソリューション導入における地域ごとの機会を検討しています。

本スイートには、複数のオプションが含まれており、それぞれ個別に購入することも可能です。具体的には、金融機関による将来的な不正対策ソリューションへの支出をマッピングしたデータへのアクセス、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富んだ調査、不正防止ソリューションを提供する主要15社の詳細な分析を収録した文書などが含まれます。さらに、これらすべてを含むフルリサーチスイートとして一括購入することもでき、その場合は大幅な割引価格で提供されます。

本レポートは、急速に進化する不正行為の状況を理解するための不可欠なリソースであり、ステークホルダーが効果的な将来戦略を構築することを可能にします。その包括的なインサイトと広範なカバレッジにより、この調査スイートは、成長著しい市場環境における計画立案と意思決定を支援する極めて有用なツールとなっています。

本レポートはすべて英語で作成されています。

主な特徴

• 市場力学：不正の要因や、金融機関が直面する主要な課題など、主要動向や市場拡大の課題についてのインサイトを提供します。本レポートでは、不正防止ソリューションが取引のリスク監視に果たす役割、不正防止における機械学習の活用、不正防止の状況に影響を与える規制について分析します。さらに、不正防止市場の現状の発展段階やセグメント成長を8つの主要地域にわたって評価する国別準備度指数を掲載し、将来の展望も提示しています。
• 主な要点と戦略的提言：不正防止ソリューション市場における主要な成長機会や調査結果を深く分析し、ステークホルダー向けに戦略的な提言を提供します。
• ベンチマーク業界予測：不正検知・防止データセットには、不正取引の総額予測、金融機関による不正防止ソリューションへの支出予測、各市場セグメントにおける取引量の予測が含まれています。
• Juniper Researchの競合リーダーボード：Juniper Researchの競合リーダーボードを通じて、不正防止ベンダー15社の能力を評価します。

サンプルビュー

市場データ・予測レポート

サンプル

市場動向・戦略レポート

市場データ＆予測レポート

本調査スイートには、54の表と24,600のデータポイントからなる予測データ一式へのアクセスが含まれています。

• 不正取引の総取引件数および総取引額
• 銀行および金融機関による不正検知・防止ソリューションへの年間総支出額：セグメント別：
  • 銀行および信用組合
  • フィンテック
  • 投資会社
  • 貸金業者

Juniper Researchのインタラクティブ予測 (Excel) には以下の機能が含まれています：

• 統計分析：データ期間中の全地域・国について表示される特定の指標を検索できるのがメリットです。グラフは簡単に修正でき、クリップボードへのエクスポートも可能です。
• 国別データツール：このツールでは、予測期間中のすべての地域と国の指標を見ることができます。検索バーで表示される指標を絞り込むことができます。
• 国別比較ツール：特定の国を選択して比較することができます。このツールには、グラフをエクスポートする機能が含まれています。
• What-if分析：5つのインタラクティブなシナリオにより、ユーザーは予測の前提条件と比較することができます。

競合リーダーボードレポート

目次

市場動向・戦略

第1章 市場サマリー

• 重要ポイントと戦略的推奨事項
• 戦略的提言

第2章 市場情勢

• 市場情勢とセグメンテーション
  • 定義と範囲
• 詐欺の種類
  • 一次不正
    • 申込詐欺および偽アカウント
    • マネーミュール
    • フロンティング
    • スリーパー詐欺
    • APP詐欺
    • ソーシャルエンジニアリング詐欺
  • マネーロンダリング
  • チャージバック詐欺
  • ATO
  • 合成ID詐欺
  • AIによる不正行為
  • 内部脅威
• 発行側で不正検知・防止に用いられるソリューション
  • 不正行為検出および防止システム
    • 生体認証
    • トークン化
    • 行動分析
    • マネーロンダリング防止ソフトウェア
• 課題
  • インフレと金融不安
  • 技術の進歩
  • アンバンクト層（銀行サービスを十分に受けられない層）を保護する緊急性
  • 急速に進化する不正の状況
  • サイバーセキュリティ人材の不足

第3章 セクター分析：ペイメントタイプ別

• ペイメントタイプ
  • オープンバンキング
  • 後払いサービス
  • CBDC
  • 暗号通貨
  • 即時支払い
  • 送金
  • QRコード
• ソリューションと機会
  • AI
  • 機械学習
  • API
  • 耐量子暗号
• 規則

第5章 セグメント分析：産業別

• セグメント分析
  • 銀行および信用組合
  • フィンテック企業
  • 貸金業者
  • 投資会社
  • 付加価値サービス
  • 請求書ファイナンス
  • 買掛金と売掛金の自動化
  • 貿易金融
  • キャッシュフロー予測と分析
  • 照合サービス

競合リーダーボード

第1章 競合リーダーボード

• このレポートを読む理由
• 発行者不正防止ベンダープロファイル
  • Accertify
  • ACI Worldwide
  • ComplyAdvantage
  • Discover Financial Services
  • Entrust
  • Feedzai
  • Fiserv
  • Hawk
  • LexisNexis Risk Solutions
  • Mastercard
  • SEON
  • Thales
  • Tookitaki
  • TransUnion
  • Visa

データ・予測

第1章 市場概要

• 定義と範囲

第2章 予測サマリー

• 発行者別不正行為防止予測のサマリー
  • 不正検出・防止ソリューションを導入している銀行およびその他の金融機関の数
  • 銀行・金融機関による不正検知・防止ソリューションへの年間総支出
  • デジタルバンキングと送金における不正取引の総数
  • 銀行および送金における不正取引の総額

第3章 銀行およびその他の金融機関

• 不正検出・防止ソリューションを使用している銀行および信用組合の数
• 不正検出・防止ソリューションへの総支出

第4章 フィンテック

• 不正検出・防止ソリューションを導入しているフィンテック企業の数
• 不正検出・防止ソリューションへの総支出

第5章 投資会社

• 不正検出・防止ソリューションを導入している投資会社の数
• 不正検出・防止ソリューションへの総支出

第6章 貸金業者

• 不正検出および防止ソリューションを使用している貸金業者の数
• 不正検出・防止ソリューションへの総支出

第7章 銀行および送金における不正取引

• デジタルバンキングにおける不正取引の総数
• デジタルバンキングにおける不正取引の総額
• 送金における不正取引の総数
• 送金における不正取引総額