报告概述

全球人工智能欺诈管理市场规模预计将从 2023 年的108 亿美元增至 2033 年的669 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 20.0% 的速度增长2024 年至 2033 年。

欺诈管理市场中的人工智能解决了人工智能在检测、预防和管理欺诈方面的应用。包括机器学习和模式识别在内的人工智能技术对于实时识别欺诈活动至关重要。随着组织寻求保护自己免受日益复杂的欺诈计划的侵害，这个市场正在不断增长。

人工智能驱动的欺诈管理工具可分析大量数据以检测异常、预测欺诈行为并自动执行响应操作。这些工具对于银行、保险和电子商务等欺诈风险较高的行业至关重要。通过杠杆通过人工智能，公司可以减少财务损失、提高安全性并增强客户信任。

随着网络威胁变得更加复杂，欺诈管理对人工智能的需求预计将会增加。投资欺诈检测和预防系统的公司可以在保护其运营和客户方面获得显着优势。重点应放在持续创新并保持领先于新兴欺诈趋势。

随着金融机构面临不断上升的欺诈攻击浪潮，欺诈管理市场中的人工智能正在获得巨大的吸引力。 2021 年，平均每月欺诈事件从 2020 年的 1,977 激增至 2,320，导致欺诈相关成本增加，目前每美元欺诈损失的成本为4.00 美元，而前一年为3.64 美元。这种急剧增长，尤其是在线和移动交易，凸显了对先进欺诈检测系统的迫切需求。

人工智能正在成为这一领域的关键工具，有可能显着提高欺诈管理的有效性。根据麦肯锡的一项研究，人工智能可以将欺诈检测成本降低高达30%，使其成为金融机构经济高效的解决方案。

此外，事实证明，人工智能驱动的系统比传统方法更准确，《福布斯》报道称，这些系统将欺诈检测的准确性提高了50%以上。准确性的提高不仅有助于更有效地识别欺诈，还有助于减少误报，误报可能成本高昂且具有破坏性。

政府和监管机构也认识到人工智能在打击欺诈方面的重要性。例如，美国财政部强调需要将人工智能工具集成到现有风险管理框架中。

这包括改善跨行业协作以解决与人工智能相关的欺诈风险更全面。随着组织努力遵守不断发展的标准并保护自己免受日益复杂的威胁，此类监管支持预计将推动人工智能技术在欺诈管理领域的进一步采用。

随着在线和移动交易的普及率持续上升，对人工智能驱动的欺诈管理解决方案的需求可能会增长。投资这些技术的金融机构不仅可以降低成本，还可以提高交易的整体安全性。

凭借人工智能适应和学习新模式的能力，它提供了一种可扩展和动态的欺诈检测方法，将其定位为现代欺诈管理策略的基石。随着威胁形势和监管预期的发展，该市场将持续扩张。

主要要点

• 欺诈管理市场中的人工智能的估值为到 2023 年将达到 108 亿美元，预计到 2033 年将达到669 亿美元，复合年增长率为 20.0%。
• 软件是占主导地位的组成部分，占61.3%，因为它在检测和防止各种欺诈行为方面发挥着关键作用。
• 基于云的部署模式以 65.2% 领先，因其可扩展性和处理大量欺诈检测数据的能力而受到青睐。
• 支付欺诈在应用领域占据主导地位，其规模为 31.6%，因为数字交易中对安全支付系统的需求不断增长。
• BFSI 是领先的最终用户， 47%，这是由于该行业需要强大的欺诈检测和预防机制。
• 北美由于先进的金融基础设施和在欺诈方面的大量投资而以34%领先管理技术。

组件分析

软件细分市场占据主导地位，占 61.3%，因为它在提供强大的人工智能工具来检测和防止欺诈方面发挥着关键作用。

在人工智能欺诈管理市场中，组件细分市场分为软件和服务，其中软件占主导地位，占 61.3%。这一子细分市场的突出地位是因为它在提供必要的工具和算法方面发挥着关键作用，使组织能够有效地检测、分析和预防欺诈活动。

欺诈管理中的人工智能软件包括模式识别、异常检测和预测分析等功能，这些功能对于识别人类分析师可能会忽视的海量数据集中的潜在欺诈至关重要。

软件系统中的人工智能会根据最新数据不断更新，随着新欺诈技术的发展而学习和适应新的欺诈技术。这种动态适应性在欺诈方案快速变化的环境中，这一点至关重要，为组织提供主动而非被动的强大防御机制。

虽然软件引领市场，但服务对于生态系统仍然至关重要，有助于人工智能解决方案的实施、维护和优化。这些服务确保人工智能软件与现有系统正确集成，并确保员工接受培训，以最大限度地发挥技术的潜力。随着越来越多的公司在欺诈管理中采用人工智能，服务细分市场预计将增长。

部署模式分析

由于其可扩展性、成本效益和增强的安全功能，基于云的子细分市场占据主导地位，占 65.2%。

人工智能中的部署模式欺诈管理市场有两个主要选项：本地和基于云的，其中 C基于大声的解决方案领先，占 65.2%。这种偏好主要是由于云的可扩展性（允许企业根据需要扩展或减少资源）及其成本效益，因为它消除了与本地解决方案相关的大量前期投资和持续维护成本。

欺诈管理中基于云的人工智能解决方案因其与各种数据源和系统无缝集成的能力而受到青睐，提供统一的视图，这对于检测不同渠道的模式和潜在欺诈至关重要。此外，云提供商通常会提供强大的安全措施，这对于管理敏感数据、防止泄露、增强对这些解决方案的信任至关重要。

尽管基于云的解决方案占主导地位，但本地部署对于由于监管要求或特定安全问题而需要完全控制其数据和系统的组织至关重要。此模式仍保留相关，尤其是在金融和政府等受到严格监管的行业。

应用分析

支付欺诈细分市场由于其对减少数字交易中的财务损失具有重大影响而占主导地位，占 31.6%。

在人工智能在欺诈管理市场的应用细分市场中，支付欺诈成为最重要的细分市场。占据31.6%的市场份额。这种主导地位是由于在线交易量不断增加，容易受到各种欺诈类型的影响，包括未经授权的资金转账和虚假付款请求。

人工智能系统具有独特的能力，可以通过实时分析交易数据以识别可能表明欺诈的异常情况来应对这些挑战。

支付欺诈应用中的人工智能工具使用复杂的算法从历史交易数据中学习，使它们能够检测模式并标记偏离的交易从常态。此功能对于在欺诈造成财务损失之前预防欺诈以及适应新欺诈策略的发展至关重要。

身份盗窃、保险索赔欺诈和洗钱等其他应用程序也在市场中发挥着关键作用。这些细分市场受益于人工智能快速、准确地分析大型数据集的能力，使其成为跨多个领域的全面欺诈预防策略不可或缺的工具。

最终用户分析

由于其对欺诈的高度敏感度以及此类活动的重大财务影响，BFSI 行业占据了 47% 的主导地位。

在最终用户细分市场中人工智能在欺诈管理市场中，银行、金融服务和保险 (BFSI) 领域占据主导地位，占据 47% 的份额。该行业的领先地位是由大量的金融交易和金融的复杂性推动的服务，这为欺诈提供了大量机会。

人工智能在该领域至关重要，因为在欺诈技术的速度和复杂程度不断提高的情况下，人工智能提供了检测和预防欺诈所需的先进分析能力。

BFSI 领域的人工智能不仅有助于识别潜在欺诈，还可以提高响应速度和准确性，这对于最大限度地减少财务损失和维持客户信任至关重要。此外，实施有效的欺诈检测和预防机制的监管压力使得人工智能的采用在该领域至关重要。

虽然 BFSI 处于领先地位，但零售、医疗保健和政府等其他行业也将人工智能显着整合到欺诈管理中，以防范其交易和互动中普遍存在的特定威胁。人工智能在各种环境中的广泛适用性凸显了其在现代欺诈管理策略中的重要性，确保安全和不同行业的合规性。

主要细分市场

按组件

• 软件
• 服务

按部署模式

• 本地
• 基于云

按应用

• 身份盗窃
• 付款欺诈
• 保险索赔欺诈
• 洗钱
• 其他

最终用户

• BFSI
• 零售
• 医疗保健
• 政府
• 其他

驱动程序

自动化、实时检测和机器学习推动市场增长

人工智能在欺诈管理中的采用很大程度上取决于其能力自动化、实时欺诈检测和机器学习的应用，所有这些都有助于市场的扩张。自动化发挥着至关重要的作用，因为人工智能系统可以精确处理大量交易，减少识别所需的人工工作量。并减少欺诈。这不仅提高了效率，还提高了识别可疑活动的准确性。

实时欺诈检测是另一个关键因素，人工智能算法能够在交易发生时对其进行分析，几乎立即识别潜在威胁。这种快速响应对于在欺诈造成重大损害之前预防欺诈至关重要，这使得人工智能对于旨在保护其资产和声誉的企业来说不可或缺。

机器学习进一步增强了人工智能对欺诈管理的影响。通过不断学习新数据，人工智能系统随着时间的推移提高了检测日益复杂的欺诈模式的能力。这种适应性确保人工智能能够有效应对不断变化的威胁，为企业提供强大的防御机制。

这些因素共同推动人工智能在欺诈管理方面的发展，为企业提供更安全、更高效、更具适应性的反欺诈方法。我人工智能的集成不仅可以增强对欺诈活动的检测和预防，还可以简化运营，使企业能够专注于增长，同时保持对财务威胁的强大防御。

限制

监管和技术障碍限制市场增长

欺诈管理市场中的人工智能面临着多种限制因素，特别是与监管复杂性、技术限制和行业特定的挑战。其中一个重要的限制因素是监管金融机构和欺诈检测系统的严格监管环境。

欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 和支付卡行业数据安全标准 (PCI DSS) 等法规对数据的管理、存储和处理方式提出了严格的要求。这些法规增加了合规层，可能会减慢人工智能驱动的欺诈管理解决方案的实施速度问题，特别是在银行和金融等受到严格监管的行业。

技术限制也导致市场增长受到限制。欺诈管理中的人工智能系统需要访问大型、高质量的数据集才能有效运行。然而，在许多情况下，可用数据要么不足，要么分散在各个平台上，这使得开发强大的人工智能模型具有挑战性。

此外，人工智能与金融机构现有遗留系统的集成非常复杂且成本高昂。对于可能缺乏资源来投资先进人工智能技术的小型机构来说尤其如此。

特定行业的挑战进一步加剧了这些问题。由于担心数据准确性、误报的可能性以及需要保持与客户的信任，保险和医疗保健等行业通常在采用人工智能驱动的欺诈管理方面进展缓慢。这些行业的保守性质，加上高标准参与欺诈检测，使他们对完全采用人工智能解决方案犹豫不决。

机会

实时检测、预测分析和监管合规提供机会

在实时检测、预测分析和增强监管合规性需求的推动下，欺诈管理市场中的人工智能为行业参与者提供了重要机会。随着企业越来越需要能够即时识别和响应欺诈活动的人工智能工具，实时检测提供了一个关键的机会。

人工智能驱动的欺诈管理系统可以实时分析大量交易，标记可疑模式并在欺诈发生之前进行预防。此功能在银行和电子商务等行业尤其有价值，这些行业的检测速度可以在最大限度地减少损失方面发挥重大作用。

预测分析还提供了巨大的增长机会统一。人工智能可以分析历史数据来预测潜在的欺诈风险，使企业能够采取主动措施。通过利用预测分析，企业可以预测并降低风险，从而减少欺诈的总体影响。这不仅可以保护资产，还可以与客户和利益相关者建立信任，从而使公司在市场上获得竞争优势。

监管合规性是欺诈管理市场中人工智能带来机遇的另一个关键因素。由于各行业都有严格的法规，公司面临着确保其欺诈管理实践符合法律要求的压力。人工智能可以帮助自动化合规性监控，确保企业满足监管标准，而无需大量的人工监督。这降低了处罚风险并提高了组织的可信度。

挑战

复杂性、成本和数据质量挑战市场增长

<欺诈管理市场中人工智能的增长受到一些减缓其扩张的挑战的显着影响。主要挑战是开发和部署基于人工智能的欺诈检测系统的复杂性。

这些系统需要实时分析大量数据以识别和防止欺诈活动。准确检测欺诈所需的复杂算法可能难以开发和维护，特别是考虑到欺诈者使用的不断演变的策略。这种复杂性可能会延迟实施并降低人工智能解决方案的有效性。

另一个关键挑战是欺诈管理中与人工智能相关的高成本。实施先进的人工智能系统需要在技术、数据基础设施和技术人员方面进行大量的财务投资。对于许多组织，特别是中小型企业来说，这些成本可能令人望而却步。即使是规模更大的组织也可能很难证明这笔费用是合理的如果投资回报不能立即明确。这种财务障碍限制了人工智能技术在欺诈管理中的广泛采用。

此外，数据质量是人工智能欺诈管理市场的重大挑战。人工智能系统严重依赖大量高质量数据才能有效运行。然而，用于欺诈检测的数据通常不完整、不一致或过时，这会降低人工智能模型的准确性。数据质量差可能会导致误报（合法交易被标记为欺诈）或误报（实际欺诈未被发现）。这两种情况都会破坏对人工智能系统的信任并阻碍其采用。

增长因素

• 实时欺诈检测：人工智能可以通过快速分析大量数据来实时识别欺诈活动。这种即时检测有助于在欺诈升级之前防止欺诈，使人工智能成为重要手段商业工具。
• 高级模式识别：人工智能可以检测传统系统可能错过的复杂模式和异常情况。这种先进的功能使企业能够识别新的和不断发展的欺诈策略，从而提高有效打击欺诈​​的能力。
• 监控流程自动化：人工智能可以自动连续监控交易和活动，减少人工监督的需要。这种自动化提高了效率，并确保立即标记潜在的欺诈行为，从而推动欺诈管理的采用。
• 大数据环境中的可扩展性：人工智能系统可以扩展以处理大量数据，这对于拥有广泛交易网络的组织至关重要。这种可扩展性使企业能够在发展过程中更有效地管理欺诈风险。
• 降低成本：通过减少大量人工审核的需要并最大限度地减少损失对于未被发现的欺诈行为，人工智能有助于降低欺诈管理的总体成本。这种成本效率是企业投资人工智能解决方案的强大动力。
• 增强监管合规性：人工智能通过确保欺诈检测工作的准确报告和记录来帮助组织遵守日益严格的法规。这种满足监管要求的能力更容易推动人工智能在欺诈管理领域的发展。

新兴趋势

• 实时欺诈检测：人工智能可以实时分析交易，识别并标记发生的可疑活动。这种趋势使企业能够在欺诈升级之前预防欺诈，从而显着提高财务运营的安全性。
• 行为分析：人工智能驱动的行为分析正在成为欺诈管理的关键工具，通过分析用户行为来检测异常情况。这个特伦d 有助于识别传统方法可能错过的微妙欺诈活动，从而增强整体欺诈检测能力。
• 自适应系统的机器学习：机器学习算法不断从新数据中学习，使欺诈检测系统能够适应新出现的威胁。这一趋势确保欺诈管理系统领先于不断发展的欺诈技术，使其更具弹性。
• 自动化调查：人工智能通过自动分析大型数据集来简化欺诈调查流程。这一趋势减少了欺诈调查所需的时间和资源，从而能够更快地解决欺诈案件并提高运营效率。
• 人工智能驱动的风险评分：人工智能被用来开发复杂的风险评分模型，实时评估欺诈的可能性。这一趋势使得企业能够将精力集中在高风险交易上，证明欺诈预防策略的有效性。
• 与区块链技术集成：人工智能和区块链的结合正在成为欺诈管理的强大工具，提供增强的透明度和安全性。这种趋势有助于创建防篡改的交易记录，进一步降低欺诈风险。

区域分析

北美在欺诈管理人工智能市场中占据主导地位，占据 34% 的市场份额

北美在欺诈管理人工智能市场中占据 34% 的份额，估值为 36.72 亿美元，主要是由于其先进的技术基础设施和大型科技公司的存在。该地区的金融部门容易出现复杂的欺诈计划，因此大力投资人工智能以增强安全措施。这一巨大的市场份额也得到了严格的监管要求的支持，这些要求促使公司采用复杂的人工智能驱动的欺诈检测和预防工具。

北美的市场动态受到遵守严格的金融法规的需要以及企业欺诈的高成本的影响。人工智能解决方案越来越多地用于检测人类分析师可能错过的模式和异常情况，从而提高欺诈检测过程的准确性和速度。在线金融服务的广泛采用进一步需要强大的欺诈管理系统，这使得人工智能工具变得不可或缺。

北美未来在人工智能欺诈管理市场中的作用预计将变得更加强大。随着网络威胁的发展和在线交易的增加，对预防欺诈方面的先进人工智能功能的需求可能会增加。对人工智能研究的持续创新和投资将进一步巩固北美作为该领域领导者的地位。

其他市场的区域分析：

• 欧洲：欧洲严格的数据保护离子法律和对消费者隐私的重视培育了人工智能在欺诈管理方面的强大市场。该地区专注于创建符合监管框架的道德人工智能解决方案，促进人工智能技术在金融服务中的采用。这些因素与先进的技术能力相结合，使欧洲能够在该市场中实现稳定增长。
• 亚太地区：由于经济的动态增长和数字金融交易的增加，亚太地区的人工智能欺诈管理市场正在快速扩张。该地区的高移动使用率和电子商务的兴起推动了对有效欺诈管理解决方案的需求。人工智能技术的持续发展以及地区政府和私营部门实体的大量投资表明了充满希望的增长轨迹。
• 中东和非洲：中东和非洲在欺诈管理中逐渐采用人工智能，增长由数字驱动。各行业的转型举措。随着该地区企业越来越多地参与在线运营，对人工智能驱动的欺诈预防解决方案的需求变得更加明显。随着基础设施的不断改善和人们对人工智能优势的认识不断增强，该市场预计将进一步发展。
• 拉丁美洲：在拉丁美洲，经济波动和互联网普及率的提高是在欺诈管理中采用人工智能的关键驱动力。该地区网络欺诈的发生率不断上升，需要强大且适应性强的解决方案。随着当地技术生态系统的改善和更多地接触国际人工智能进步，拉丁美洲的市场必将扩大，为人工智能驱动的欺诈管理解决方案的增长提供重大机会。

报告涵盖的关键地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
  • 墨西哥
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 西班牙
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 南部韩国
  • 印度
  • 亚太其他地区
• 南美洲
  • 巴西
  • 阿根廷
  • 南美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 海湾合作委员会
  • 南部非洲
  • 以色列
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

欺诈管理市场中的人工智能对于旨在保护自己免受日益增长的威胁的企业至关重要。 IBM Corporation、FICO (Fair Isaac Corporation) 和 SAS Institute Inc. 是该市场的领先参与者。

IBM Corporation 以其 AI 驱动的欺诈检测解决方案（包括 IBM Watson）处于领先地位。 IBM 的高级分析和机器学习功能可帮助组织网络化实时检测并防止欺诈。 IBM 强大的全球影响力和深厚的人工智能专业知识使其成为欺诈管理领域的关键参与者。

FICO (Fair Isaac Corporation) 是另一家重要的领导者，以其 FICO 评分和欺诈检测解决方案而闻名。 FICO 使用人工智能开发复杂的算法来识别欺诈活动并最大限度地降低风险。其长期的声誉和创新方法使 FICO 成为市场上的主要影响力。

SAS Institute Inc. 也是一个重要的参与者，提供人工智能驱动的欺诈检测和预防工具。 SAS 专注于提供全面的分析和机器学习模型，帮助企业领先于欺诈者。 SAS 对创新的承诺及其强大的分析平台使其在市场上具有竞争优势。

这些公司通过提供先进的解决方案、保持强大的战略地位，推动欺诈管理市场的人工智能发展，并具有较大的市场影响力。随着人工智能不断增强欺诈检测和预防能力，他们的作用预计将扩大。

市场上的主要参与者

• Trusteer
• Hewlett Packard Enterprise
• BAE Systems plc
• Capgemini SE
• Cognizant
• IBM Corporation
• SAS Institute Inc.
• FICO（Fair Isaac Corporation)
• Nice Actimize
• Experian PLC
• BAE Systems Applied Intelligence
• SAP SE
• ACI Worldwide
• Featurespace
• Kount Inc.
• 其他主要参与者

近期进展

• 2023 年 10 月：Featurespace 是一家总部位于英国的公司，一直在利用人工智能来显着改进欺诈检测和预防。他们的 ARIC Risk Hub 平台由 NVIDIA GPU 提供支持，使用深度学习模型实时分析客户行为，以极高的准确性识别欺诈活动。这特技术已被全球 70 多家主要金融机构采用，其中一些报告称该平台已阻止 75% 的欺诈企图，每年可能为大型企业节省数百万美元。
• 2024 年 4 月：德勤金融服务中心的一份报告预测，到 2027 年，美国由人工智能生成的欺诈造成的损失可能达到 400 亿美元，高于 123 亿美元。 2023 年。该报告警告说，深度伪造和自动网络钓鱼等生成式人工智能工具正变得越来越容易使用，使欺诈者更容易实施复杂的骗局。我们敦促金融机构升级其欺诈预防策略，以应对这些新出现的威胁。