不正検知・防止用AI市場の2032年までの予測： コンポーネント別、展開形態別、組織規模別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、不正検知・防止用AIの世界市場は2025年に149億1,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは20.06％で成長し、2032年には536億2,000万米ドルに達すると予測されています。

不正検知・防止のためのAIは、データ分析と先進的機械学習アルゴリズムを使用して、疑わしい活動、動向、異常を即座に発見します。大量の取引データ、行動データ、履歴データをAIシステムで分析することで、従来型手法よりも迅速かつ正確に不正の可能性を特定できます。異常検知、予測モデリング、自然言語処理などの手法を用いることで、サイバーセキュリティチーム、eコマースプラットフォーム、金融機関は意思決定を改善し、誤検知を減らし、不正行為を予測することができます。AIは常に新しいデータから学習するため、詐欺の手口が複雑化するにつれて、詐欺防止はよりプロアクティブで柔軟かつ効果的になります。

BioCatch Behavioral Biometrics Associationによると、金融機関の74%が金融犯罪の検知に、73%が不正行為の検知にすでにAIを使用しており、AI主導のセキュリティフレームワークが広く採用され、組織的に信頼されていることを示しています。

拡大するサイバー脅威と先進的詐欺手法

ディープフェイク、フィッシング、なりすまし、合成詐欺など、サイバー脅威の複雑化により、よりインテリジェントセキュリティソリューションの必要性が高まっています。従来型ルールベースシステムでは、微妙に変化する不正パターンを識別できないため、金銭や評判の面で大きな損失が生じることが頻繁にあります。行動分析、異常検知、機械学習は、AI主導のプラットフォームが大規模なデータセットを継続的に分析し、新たな脅威に適応するために使用されます。AIは、異常な行動をリアルタイムで検出し、過去のパターンから学習することで、リスク・エクスポージャーを低下させ、プロアクティブな介入を可能にします。さらに、人工知能の予測能力は、詐欺師が複雑化する中、通信、eコマース、金融サービスにおけるデジタルエコシステムの保護に不可欠です。

導入と維持にかかる高いコスト

AIを活用した不正検知システムの導入には、ソフトウェア、ハードウェア、有資格スタッフへの多額の初期投資が必要となります。AIプラットフォームは、組織の現在のITインフラと頻繁に統合する必要があり、これは困難でコストがかかります。さらに、こうしたシステムを維持するためには、AIモデルを継続的にモニタリングし、更新し、不正戦略の変化に対応できるよう再教育する必要があります。このようなコストによって導入が制限される可能性があり、中小企業にとっては法外なコストとなりかねないです。明らかな利点があるにもかかわらず、コストが高いために導入が遅れ、投資収益率が低下し、AIを活用した不正防止の完全導入に踏み切れない企業もあります。

eコマースとデジタル決済の利用拡大

世界的に、デジタルバンキング、モバイルウォレット、オンラインショッピングの急速な発展により、デジタル取引の量は急増しています。従来型方法では、高頻度かつ多チャネルの取引に対応できないため、このような拡大はAIを活用した不正検知システムにとって大きな機会となっています。AIは膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、顧客や企業に影響が及ぶ前に、不正や奇妙なパターン、詐欺の可能性を特定することができます。消費者の信頼を維持し、金銭的損失を最小限に抑えるため、eコマースプラットフォーム、フィンテック・スタートアップ、デジタル決済プロバイダは、AIへの投資をますます増やしています。また、デジタル取引が増加し続ける中、強力なAI不正防止ソリューションのニーズは急速に高まると予想されます。

ソリューションプロバイダ間の強力なライバル関係

AI不正検知の市場はますます混雑しており、国内外の多くのベンダーが重複するソリューションを提供しています。熾烈な競争の中で顧客を獲得し維持するために、企業は常に技術革新、低価格化、サービス品質の向上を迫られています。より大きなリソースと洗練された技術スタックを持つ老舗ベンダーは、中小企業にとって対抗するのが難しく、新規参入企業は信用と信頼を確立するのが難しい可能性があります。さらに、このような競合環境は、市場全体の成長を鈍化させ、マーケティング費用や研究開発費を増加させ、利益率を低下させる可能性があります。市場シェアを維持し、長期的な成長を維持するためには、企業は最先端の機能、一流の顧客サービス、戦略的提携を通じて、他社との差別化を図る必要があります。

COVID-19の影響

COVID-19の流行は、多くの産業でデジタル変革を劇的に加速させ、オンライン取引、リモートバンキング、eコマース、デジタル決済の急増を引き起こして詐欺行為の可能性を高めました。従来型方法ではオンライン取引の量と複雑さに対応できないため、この急激な変化により、AIを活用した不正検知・防止ソリューションの需要が高まりました。事業の継続性と顧客の信頼を確保するため、企業は疑わしい活動をリアルタイムでモニタリング、分析、対応するAI技術を迅速に導入しました。さらに、パンデミックは、新たな不正動向や急速に進化するデジタル行動に適応できる、クラウドベースでスケーラブルなAIシステムの必要性も浮き彫りにしました。

予測期間中、クラウドセグメントが最大となる見込み

予測期間中、クラウドセグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、クラウドソリューションの拡大性、費用対効果、柔軟性により、企業が変化する不正戦略に迅速に対応できることに起因します。クラウドベースプラットフォームは、リアルタイムのデータ処理と複数チャネルの統合を可能にすることで、不正行為の検出と防止を向上させています。さらに、先進的AIモデル、機械学習アルゴリズム、行動分析は、クラウドの集中型インフラによってサポートされ、複雑な不正行為の動向を発見するために不可欠です。こうした特徴から、運用の柔軟性を犠牲にすることなく不正検知システムを改善したい企業にとって、クラウド導入は最適な選択肢となっています。

予測期間中、機械学習セグメントのCAGRが最も高くなると予想される

予測期間中、機械学習セグメントが最も高い成長率を示すと予測されます。リアルタイムの不正検知は、膨大なデータセットからパターンや異常を見つけ出すために広く利用されている機械学習によって可能になります。機械学習（ML）システムは、取引データと履歴データから継続的に学習するアルゴリズムを活用することで、時間の経過とともに、ますます精度を高めて不正を予測・防止することができます。銀行、eコマース、保険、通信などの部門にまたがる汎用性の高さから、このセグメントは市場をリードしています。さらに、機械学習は誤検知を最小限に抑え、不正検知手順を自動化し、意思決定の有効性を向上させる能力があるため、現代の不正防止ソリューションの重要なコンポーネントとなっています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、北米の地域が最大の市場シェアを占めると予想されます。同地域のデジタル決済の普及率の高さ、洗練された技術インフラ、IBM、Microsoft、Oracleなどの大手企業の存在などが、不正検知ソリューションの競争と技術革新を促しており、この優位性の主要原因となっています。デジタル取引の増加とサイバー脅威の高度化により、特に米国が最前線に立っています。さらに、機械学習やディープラーニングなどのAI技術の統合により、不正検知システムの能力が大幅に向上したため、北米は現在このセグメントのリーダーとなっています。

CAGRが最も高い地域

予測期間中、アジア太平洋が最も高いCAGRを示すと予測されます。中国、インド、日本、オーストラリア、東南アジア諸国などの重要な経済圏における急速なデジタル変革が、この力強い成長の主要原動力となっています。デジタルウォレット、eコマース、オンラインバンキング、モバイル決済システムが急速に普及した結果、デジタル取引のエコシステムが劇的に成長しました。さらに、不正行為やサイバー攻撃のリスクも高まっています。業務や顧客情報を保護するため、このセグメントの企業はAIベース不正検知システムの導入を進めています。

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• 企業プロファイル
  • 追加市場参入企業の包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域セグメンテーション
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推定・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携による主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査資料
  • 一次調査資料
  • 二次調査資料
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• イントロダクション
• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 技術分析
• 用途分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の不正検知・防止用AI市場：コンポーネント別

• イントロダクション
• ソリューション
• サービス

第6章 世界の不正検知・防止用AI市場：展開形態別

• イントロダクション
• クラウド
• オンプレミス
• ハイブリッド

第7章 不正検出・防止のためのAI市場：組織規模別

• イントロダクション
• 中小企業
• 大企業

第8章 不正検出・防止のためのAI市場：技術別

• イントロダクション
• 機械学習
• ディープラーニング
• 自然言語処理
• グラフ分析
• フェデレーテッドラーニングとプライバシー保護AI
• その他

第9章 世界の不正検知・防止用AI市場：用途別

• イントロダクション
• トランザクションモニタリング
• 個人情報盗難検出
• アカウント乗っ取り防止
• 決済詐欺検出
• 保険金詐欺
• マネーロンダリング対策（AML）
• 行動バイオメトリクス
• 合成ID検出
• その他

第10章 世界の不正検知・防止用AI市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
• 政府と公共部門
• ヘルスケア
• ITと通信
• 製造業
• エネルギー
• その他

第11章 世界の不正検知・防止用AI市場：地域別

• イントロダクション
• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他の欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他のアジア太平洋
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他の南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他の中東・アフリカ

第12章 主要開発

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第13章 企業プロファイリング

• IBM Corporation
• BAE Systems
• ACI Worldwide Inc
• Fiserv Inc
• Mastercard Inc
• Feedzai Inc
• Oracle Inc
• Experian Inc
• Cisco
• Lexis Nexis Risk Solutions Inc
• NOOS Technologies Inc
• Forter Inc
• Onfido Inc
• PayPal
• Abrigo Inc

List of Tables

• Table 1 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
• Table 2 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
• Table 3 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Solution (2024-2032) ($MN)
• Table 4 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
• Table 5 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Deployment Mode (2024-2032) ($MN)
• Table 6 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Cloud (2024-2032) ($MN)
• Table 7 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By On-Premises (2024-2032) ($MN)
• Table 8 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Hybrid (2024-2032) ($MN)
• Table 9 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Organization Size (2024-2032) ($MN)
• Table 10 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Small & Medium Enterprises (2024-2032) ($MN)
• Table 11 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Large Enterprises (2024-2032) ($MN)
• Table 12 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Technology (2024-2032) ($MN)
• Table 13 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Machine Learning (2024-2032) ($MN)
• Table 14 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Deep Learning (2024-2032) ($MN)
• Table 15 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Natural Language Processing (2024-2032) ($MN)
• Table 16 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Graph Analytics (2024-2032) ($MN)
• Table 17 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Federated Learning & Privacy-Preserving AI (2024-2032) ($MN)
• Table 18 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Other Technologies (2024-2032) ($MN)
• Table 19 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
• Table 20 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Transaction Monitoring (2024-2032) ($MN)
• Table 21 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Identity Theft Detection (2024-2032) ($MN)
• Table 22 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Account Takeover Prevention (2024-2032) ($MN)
• Table 23 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Payment Fraud Detection (2024-2032) ($MN)
• Table 24 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Insurance Claim Fraud (2024-2032) ($MN)
• Table 25 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Anti-Money Laundering (AML) (2024-2032) ($MN)
• Table 26 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Behavioral Biometrics (2024-2032) ($MN)
• Table 27 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Synthetic Identity Detection (2024-2032) ($MN)
• Table 28 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
• Table 29 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
• Table 30 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI) (2024-2032) ($MN)
• Table 31 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Government and Public Sector (2024-2032) ($MN)
• Table 32 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Healthcare (2024-2032) ($MN)
• Table 33 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By IT and Telecommunications (2024-2032) ($MN)
• Table 34 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Manufacturing (2024-2032) ($MN)
• Table 35 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Energy (2024-2032) ($MN)
• Table 36 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

According to Stratistics MRC, the Global AI for Fraud Detection & Prevention Market is accounted for $14.91 billion in 2025 and is expected to reach $53.62 billion by 2032 growing at a CAGR of 20.06% during the forecast period. AI for fraud detection and prevention uses data analytics and sophisticated machine learning algorithms to instantly spot suspicious activity, trends, and anomalies. Large volumes of transactional, behavioral, and historical data can be analyzed by AI systems to identify possible fraud more quickly and accurately than with conventional techniques. Using methods like anomaly detection, predictive modeling, and natural language processing, cyber security teams, e-commerce platforms, and financial institutions can improve decision-making, reduce false positives, and predict fraudulent activity. Because AI is constantly learning from new data, fraud prevention becomes more proactive, flexible, and effective as fraud schemes become more complex.

According to BioCatch Behavioral Biometrics Association, 74% of financial institutions are already using AI for financial-crime detection and 73% for fraud detection, indicating widespread adoption and institutional trust in AI-driven security frameworks.

Market Dynamics:

Driver:

Growing cyber threats and advanced fraud techniques

The need for more intelligent security solutions has increased due to the complexity of cyber threats, such as deep fakes, phishing, identity theft, and synthetic fraud. The inability of traditional rule-based systems to identify subtle or changing fraudulent patterns frequently results in large losses in terms of money and reputation. Behavioral analytics, anomaly detection, and machine learning are used by AI-driven platforms to continuously analyze large datasets and adjust to new threats. AI makes proactive intervention possible by detecting anomalous behaviors in real-time and learning from past patterns, lowering risk exposure. Moreover, artificial intelligence's predictive powers are essential for protecting digital ecosystems in telecommunications, e-commerce, and financial services as fraudsters get more complex.

Restraint:

High costs of implementation and upkeep

The implementation of AI-powered fraud detection systems necessitates a large initial investment in software, hardware, and qualified staff. AI platforms must frequently be integrated with an organization's current IT infrastructure, which can be difficult and expensive. Additionally, in order to maintain these systems, AI models must be continuously monitored, updated, and retrained to keep up with changing fraud strategies. Adoption may be restricted by such costs, which can be prohibitive for small and medium-sized businesses. Despite its obvious advantages, high costs can cause deployment delays, lower return on investment, and discourage some businesses from fully implementing AI-driven fraud prevention.

Opportunity:

Growing use of e-commerce and digital payments

Globally, the volume of digital transactions is soaring due to the quick development of digital banking, mobile wallets, and online shopping. Due to traditional methods' inability to handle high-frequency, multi-channel transactions, this expansion present a huge opportunity for AI-driven fraud detection systems. AI is capable of real-time analysis of enormous volumes of data, identifying irregularities, odd patterns, and possible fraud before it affects clients or companies. In order to preserve consumer confidence and minimize financial losses, e-commerce platforms, fintech startups, and digital payment providers are investing more and more in AI. Additionally, the need for strong AI fraud prevention solutions is expected to grow rapidly as digital transactions continue to increase.

Threat:

Strong rivalry between solution providers

The market for AI fraud detection is getting more and more crowded, with many local and international vendors providing overlapping solutions. Businesses are under constant pressure to innovate, lower prices, and improve service quality in order to draw in and keep customers in the face of fierce competition. Established vendors with greater resources and sophisticated technology stacks may be harder for smaller players to compete with, and newcomers may encounter difficulties establishing credibility and trust. Furthermore, this competitive environment can slow market growth overall, raise marketing and R&D expenses, and lower profit margins. To preserve market share and maintain long-term growth, businesses must set themselves apart through cutting-edge features, first-rate customer service, or strategic alliances.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic dramatically sped up digital transformation in many industries, increasing the likelihood of fraudulent activity by causing a spike in online transactions, remote banking, e-commerce, and digital payments. Due to traditional methods' inability to handle the volume and complexity of online transactions, this abrupt shift increased demand for AI-powered fraud detection and prevention solutions. In order to ensure business continuity and customer trust, organizations swiftly embraced AI technologies to monitor, analyze, and react to suspicious activities in real time. Moreover, the pandemic also highlighted the need for cloud-based, scalable AI systems that can adjust to new fraud trends and quickly evolving digital behaviors.

The cloud segment is expected to be the largest during the forecast period

The cloud segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. This preference stems from cloud solutions' scalability, cost-effectiveness, and flexibility, which allow businesses to swiftly adjust to changing fraud strategies. Cloud-based platforms improve the detection and prevention of fraudulent activities by enabling real-time data processing and integration across multiple channels. Furthermore, sophisticated AI models, machine learning algorithms, and behavioral analytics are supported by the cloud's centralized infrastructure and are essential for spotting intricate fraud trends. Because of these features, cloud deployment is the go-to option for companies looking to improve their fraud detection systems without sacrificing operational flexibility.

The machine learning segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the machine learning segment is predicted to witness the highest growth rate. Real-time fraud detection is made possible by machine learning, which is widely used to find patterns and anomalies in massive datasets. Over time, machine learning (ML) systems can predict and prevent fraud with ever-increasing accuracy by utilizing algorithms that continuously learn from transactional and historical data. Because of its versatility across sectors like banking, e-commerce, insurance, and telecommunications, this segment leads the market. Moreover, machine learning is a key component of contemporary fraud prevention solutions due to its capacity to minimize false positives, automate fraud detection procedures, and improve decision-making effectiveness.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share. The region's high rates of digital payment method adoption, sophisticated technological infrastructure, and the presence of big players like IBM, Microsoft, and Oracle-all of which encourage competition and innovation in fraud detection solutions-are the main causes of this dominance. Due to an increase in digital transactions and the sophistication of cyber threats, the United States in particular has been at the forefront. Additionally, North America is now a leader in this field owing to the integration of AI technologies, such as machine learning and deep learning, which have greatly improved the capabilities of fraud detection systems.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. Rapid digital transformation in important economies like China, India, Japan, Australia, and Southeast Asian nations is the main driver of this strong growth. The ecosystem of digital transactions has grown dramatically as a result of the quick uptake of digital wallets, e-commerce, online banking, and mobile payment systems. Furthermore, this has also increased the risk of fraud and cyberattacks. In order to protect their business operations and client information, companies in the area are progressively implementing AI-based fraud detection systems.

Key players in the market

Some of the key players in AI for Fraud Detection & Prevention Market include IBM Corporation, BAE Systems, ACI Worldwide Inc, Fiserv Inc, Mastercard Inc, Feedzai Inc, Oracle Inc, Experian Inc, Cisco, Lexis Nexis Risk Solutions Inc, NOOS Technologies Inc, Forter Inc, Onfido Inc, PayPal and Abrigo Inc.

Key Developments:

In June 2025, BAE Systems has signed a new contract with the Swedish Defence Materiel Administration to supply additional BONUS precision-guided munitions to the Swedish Armed Forces. This contract marks a continued partnership between BAE Systems Bofors and the Swedish Armed Forces, reinforcing their shared commitment to delivering cutting-edge defense solutions.

In April 2025, IBM and Tokyo Electron (TEL) announced an extension of their agreement for the joint research and development of advanced semiconductor technologies. The new 5-year agreement will focus on the continued advancement of technology for next-generation semiconductor nodes and architectures to power the age of generative AI.

In March 2025, ACI Worldwide has announced an extension of their strategic technology partnership. The agreement will see Co-op continue to use the full range of solutions offered by ACI's Payments Orchestration Platform, including in-store, online and mobile payment processing as well as end-to-end payments and fraud management.

Components Covered:

• Solution
• Services

Deployment Modes Covered:

• Cloud
• On-Premises
• Hybrid

Organization Sizes Covered:

• Small & Medium Enterprises
• Large Enterprises

Technologies Covered:

• Machine Learning
• Deep Learning
• Natural Language Processing
• Graph Analytics
• Federated Learning & Privacy-Preserving AI
• Other Technologies

Applications Covered:

• Transaction Monitoring
• Identity Theft Detection
• Account Takeover Prevention
• Payment Fraud Detection
• Insurance Claim Fraud
• Anti-Money Laundering (AML)
• Behavioral Biometrics
• Synthetic Identity Detection
• Other Applications

End Users Covered:

• Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
• Government and Public Sector
• Healthcare
• IT and Telecommunications
• Manufacturing
• Energy
• Other End Users

Regions Covered:

• North America
  • US
  • Canada
  • Mexico
• Europe
  • Germany
  • UK
  • Italy
  • France
  • Spain
  • Rest of Europe
• Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • India
  • Australia
  • New Zealand
  • South Korea
  • Rest of Asia Pacific
• South America
  • Argentina
  • Brazil
  • Chile
  • Rest of South America
• Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Qatar
  • South Africa
  • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

• Market share assessments for the regional and country-level segments
• Strategic recommendations for the new entrants
• Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
• Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
• Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
• Competitive landscaping mapping the key common trends
• Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
• Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

• Company Profiling
  • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
  • SWOT Analysis of key players (up to 3)
• Regional Segmentation
  • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
• Competitive Benchmarking
  • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

• 2.1 Abstract
• 2.2 Stake Holders
• 2.3 Research Scope
• 2.4 Research Methodology
  • 2.4.1 Data Mining
  • 2.4.2 Data Analysis
  • 2.4.3 Data Validation
  • 2.4.4 Research Approach
• 2.5 Research Sources
  • 2.5.1 Primary Research Sources
  • 2.5.2 Secondary Research Sources
  • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

• 3.1 Introduction
• 3.2 Drivers
• 3.3 Restraints
• 3.4 Opportunities
• 3.5 Threats
• 3.6 Technology Analysis
• 3.7 Application Analysis
• 3.8 End User Analysis
• 3.9 Emerging Markets
• 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

• 4.1 Bargaining power of suppliers
• 4.2 Bargaining power of buyers
• 4.3 Threat of substitutes
• 4.4 Threat of new entrants
• 4.5 Competitive rivalry

5 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market, By Component

• 5.1 Introduction
• 5.2 Solution
• 5.3 Services

6 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market, By Deployment Mode

• 6.1 Introduction
• 6.2 Cloud
• 6.3 On-Premises
• 6.4 Hybrid

7 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market, By Organization Size

• 7.1 Introduction
• 7.2 Small & Medium Enterprises
• 7.3 Large Enterprises

8 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market, By Technology

• 8.1 Introduction
• 8.2 Machine Learning
• 8.3 Deep Learning
• 8.4 Natural Language Processing
• 8.5 Graph Analytics
• 8.6 Federated Learning & Privacy-Preserving AI
• 8.7 Other Technologies

9 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market, By Application

• 9.1 Introduction
• 9.2 Transaction Monitoring
• 9.3 Identity Theft Detection
• 9.4 Account Takeover Prevention
• 9.5 Payment Fraud Detection
• 9.6 Insurance Claim Fraud
• 9.7 Anti-Money Laundering (AML)
• 9.8 Behavioral Biometrics
• 9.9 Synthetic Identity Detection
• 9.10 Other Applications

10 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market, By End User

• 10.1 Introduction
• 10.2 Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
• 10.3 Government and Public Sector
• 10.4 Healthcare
• 10.5 IT and Telecommunications
• 10.6 Manufacturing
• 10.7 Energy
• 10.8 Other End Users

11 Global AI for Fraud Detection & Prevention Market, By Geography

• 11.1 Introduction
• 11.2 North America
  • 11.2.1 US
  • 11.2.2 Canada
  • 11.2.3 Mexico
• 11.3 Europe
  • 11.3.1 Germany
  • 11.3.2 UK
  • 11.3.3 Italy
  • 11.3.4 France
  • 11.3.5 Spain
  • 11.3.6 Rest of Europe
• 11.4 Asia Pacific
  • 11.4.1 Japan
  • 11.4.2 China
  • 11.4.3 India
  • 11.4.4 Australia
  • 11.4.5 New Zealand
  • 11.4.6 South Korea
  • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
• 11.5 South America
  • 11.5.1 Argentina
  • 11.5.2 Brazil
  • 11.5.3 Chile
  • 11.5.4 Rest of South America
• 11.6 Middle East & Africa
  • 11.6.1 Saudi Arabia
  • 11.6.2 UAE
  • 11.6.3 Qatar
  • 11.6.4 South Africa
  • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

• 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
• 12.2 Acquisitions & Mergers
• 12.3 New Product Launch
• 12.4 Expansions
• 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

• 13.1 IBM Corporation
• 13.2 BAE Systems
• 13.3 ACI Worldwide Inc
• 13.4 Fiserv Inc
• 13.5 Mastercard Inc
• 13.6 Feedzai Inc
• 13.7 Oracle Inc
• 13.8 Experian Inc
• 13.9 Cisco
• 13.10 Lexis Nexis Risk Solutions Inc
• 13.11 NOOS Technologies Inc
• 13.12 Forter Inc
• 13.13 Onfido Inc
• 13.14 PayPal
• 13.15 Abrigo Inc