报告概述

到 2034 年，全球代理人工智能欺诈检测和预防市场规模预计将从 2024 年的48 亿美元增长到2069 亿美元左右，期间复合年增长率为45.70%预测期为 2025 年至 2034 年。北美在 2024 年占据超过 39.2% 的显着市场份额，市场价值约为18 亿美元。

由于能够提高欺诈预防系统的准确性和效率，欺诈检测中的代理 AI 市场正在快速增长。金融机构和企业越来越认识到将代理人工智能集成到其安全框架中以处理日益复杂的金融交易和交易量的价值。

代理人工智能市场的主要驱动因素包括在线交易量的不断增加和网络交易量的增加。开发了能够适应不断变化的威胁的实时欺诈检测解决方案。欺诈策略的日益复杂化也迫使企业采用能够超越欺诈者的先进技术。

此外，监管压力和金融运营合规性需求进一步推动了代理人工智能系统的采用，因为它们可以有效地驾驭复杂的监管环境，并通过细致的交易监控和风险管理确保合规性。

此外，监管压力迫使企业维持强大的欺诈检测系统，从而进一步促进这些技术的采用。人工智能和机器学习技术的不断进步不断提高代理人工智能系统的准确性和有效性，使它们成为希望增强欺诈检测能力的组织越来越可行的选择。

代理人工智能的日益普及是由其可扩展性和稳健性推动的。作为人工智能技术日趋成熟，对于各种规模的企业来说都变得更容易使用且更具成本效益。人工智能与区块链和预测分析等技术的集成进一步提高了其有效性，增强了其检测和预防欺诈的能力。

代理人工智能市场中用于欺诈检测的机会是巨大的，深度学习和神经网络等创新扩展了其能力。随着包括医疗保健和公共管理在内的越来越多的行业认识到人工智能的潜力，该技术正在被应用于新的领域，以确保欺诈预防方面的完整性和效率更高。

随着对能够提供实时、准确的欺诈检测的技术解决方案的需求不断增长，代理人工智能渗透到全球市场，市场扩张是显而易见的。这种扩展不仅体现在地理覆盖范围上，还体现在针对特定行业需求定制的应用程序的深度和多样性上。

要点

• 欺诈检测和预防市场中的全球代理人工智能预计到 2034 年价值将约为 2069 亿美元，从 2024 年将达到 48 亿美元，反映出 2025 年至 2034 年预测期间复合年增长率为 45.70%。
• 2024 年，解决方案细分市场主导市场，占据超过74.6%的份额。
• 身份盗窃细分市场在 2024 年也占据主导地位，占据超过身份盗窃细分市场 data-start="446" data-end="455">38.5% 代理人工智能在欺诈领域的市场份额
• 2024 年，大型企业主导了欺诈检测和预防市场的代理人工智能，占据超过 78.4% 的市场份额。
• BFSI（银行、金融服务和保险）细分市场在 2024 年规模最大，占据超过 30.6% 的市场份额。
• 北美在 2024 年占据了超过 39.2% 的显着市场份额，市值约为18 亿美元。
• 美国欺诈中的代理人工智能预计到 2024 年，检测和预防市场的价值将达到15 亿美元，复合年增长率为 43.4%。

美国市场规模

到 2024 年，美国欺诈检测和预防领域代理人工智能市场的估值预计将达到15亿美元。在欺诈检测系统中越来越多地采用先进人工智能技术的推动下，预计该市场的复合年增长率为 43.4%。

对人工智能系统的需求不断增长他们能够实时检测和防止银行、保险和零售等行业的欺诈行为。机器学习和预测分析等代理人工智能技术对于组织保护其运营和敏感数据免受网络威胁至关重要。

随着市场的扩大，公司正在投资大力投入研发，进一步完善人工智能能力，旨在领先于复杂的欺诈计划。这项投资预计将促进人工智能领域的创新，带来更有效、适应性更强的欺诈预防解决方案，能够应对数字时代欺诈的动态性质。

2024 年，北美在欺诈检测和预防市场的 Agentic AI 中占据主导地位，占据39.2% 的份额。该地区的市场价值约为18亿美元，凸显了其在全球格局中的举足轻重的地位。

北美先进的IT基础设施和具有竞争力的金融业在其主导地位中发挥了关键作用。美国公司在整合人工智能技术以打击日益复杂的欺诈行为方面处于领先地位，特别是在银行、医疗保健和电子商务等行业，这些行业经常成为犯罪分子的目标。网络犯罪分子。

此外，北美市场受益于人工智能和网络安全领域主要参与者的存在。这些公司不仅推动技术进步，而且引领全球趋势。他们专注于创新和开发用于主动欺诈检测和预防的尖端代理人工智能解决方案，这是保持该地区市场领先地位的关键。

组件分析

2024 年，解决方案细分市场在欺诈检测和预防市场的代理人工智能中占据主导地位，占据了超过74.6%分享。该细分市场包括各种子组件，例如欺诈分析、身份验证技术以及治理、风险和合规系统。

解决方案细分市场的主导地位是由金融交易的复杂性和数量不断增长推动的，需要强大的欺诈检测和预防能力。欺诈分析技术这些公司使用先进的算法来识别不规则模式，从而在欺诈活动发生之前防止其发生。

欺诈分析解决方案使用机器学习和数据分析来检测潜在的欺诈，对于解决方案细分市场的增长至关重要。它们无需人工干预即可适应不断变化的欺诈策略的能力提高了其有效性。

身份验证技术通过解决日益增长的网络威胁，在解决方案领域的市场领导地位中发挥着关键作用。安全身份验证和访问控制系统可保护敏感数据，确保仅授权访问。多因素身份验证 (MFA) 和先进方法的不断使用推动了该子细分市场的增长。

应用分析

2024 年，身份盗窃细分市场在欺诈检测和预防市场的代理 AI 中占据主导地位，占据超过 38.5%> 分享。该细分市场的领先地位可归因于个人信息日益数字化以及身份盗窃犯罪的相应增加。

全球大流行加速了向在线运营的转变，增加了身份盗窃的风险。代理人工智能系统现在在分析跨平台交易数据、检测不一致和欺诈模式、推动该细分市场的需求方面发挥着关键作用。

身份盗窃细分市场领先的关键原因之一是现代身份盗窃方案的复杂性和复杂性。如今，欺诈者采用可以绕过传统安全措施的先进策略，因此检测系统的发展势在必行。

更严格的全球数据保护和隐私法规（例如 GDPR）促使公司实施强大的系统来保护个人数据。代理人工智能系统通过提供先进的工具来监控和预防，帮助组织遵守这些法律。保护消费者数据，从而加强身份盗窃细分市场的市场份额。

组织分析

2024 年，大型企业细分市场在欺诈检测和预防市场的代理 AI 中占据主导地位，占据了超过78.4%的份额。这种主导地位主要是由于大型企业处理的交易量很大，这增加了欺诈活动的风险和潜在影响。

大型企业通常拥有投资先进人工智能技术的财务能力，但这些技术仍然相对昂贵。这项投资使他们能够利用全面的定制人工智能解决方案，这些解决方案可以处理复杂的数据模式和大型数据集，这些功能对于有效的欺诈检测至关重要。

大型企业，尤其是金融、医疗保健和电信等行业的大型企业，面临着严格的监管要求。r 法规。合规性通常需要强大的欺诈检测系统。 Agentic AI 帮助这些公司满足法律标准，同时通过保护数据和金融资产来确保客户信任。

此外，大型企业与领先的人工智能技术提供商之间的战略合作伙伴关系促进了针对大规模运营的欺诈预防解决方案的创新和发展。这些合作有助于不断完善人工智能模型，从而提高欺诈检测的准确性和效率。

垂直分析

2024年，BFSI（银行、金融服务和保险）细分市场在欺诈检测和预防市场的Agentic AI中占据主导地位，占据了30.6%以上的份额。这种领先地位很大程度上归因于金融交易中固有的高欺诈风险以及该领域对安全运营的迫切需求或。

BFSI 领域交易的复杂性和数量需要能够实时分析和决策的强大且智能的系统。代理人工智能系统在这种环境中特别有效，因为它们可以快速分析大量数据，以识别表明欺诈活动的模式和异常情况。

包括网上银行和移动交易在内的金融服务的快速数字化扩大了网络犯罪分子的攻击面。 BFSI 部门对代理人工智能驱动解决方案的投资对于降低这些数字渠道的风险至关重要。这些人工智能系统通过学习新的欺诈策略来不断发展，随着时间的推移提高其有效性。

BFSI 部门对创新的关注加速了人工智能技术的进步。通过与科技公司合作，金融机构开发了尖端解决方案来预测和防止各种欺诈行为，将该行业定位为一个标志欺诈检测和预防领域的领导者和技术先驱。

主要细分市场

按组件

• 解决方案
  欺诈分析
  身份验证
  治理、风险和合规性
  其他
• 服务​​​​​​​
  专业服务
  托管服务

按应用

• 身份盗窃
• 洗钱
• 付款欺诈
• 其他

按组织

• 中小企业
  大型企业

按行业划分

• BFSI
• 政府和国防
• 医疗保健
• IT和电信
• 工业和制造
• 零售和电商
• 其他

重点地区及国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

Driver

提高运营效率

代理 AI 可自动执行传统上由人类处理的复杂、数据密集型任务，例如监控交易和识别欺诈模式。通过实时处理大量数据，它可以快速检测异常情况，减少人工监督所花费的时间和资源。

代理人工智能还可以通过提供实时分析、识别模式和提出可行的见解来增强决策制定。这使得领导者能够做出数据驱动的决策快速实施，减少战略规划所花费的时间并提高整体运营敏捷性。此外，人工智能可以自动化重复流程，使员工能够专注于更高价值的任务并促进组织内的创新。这种优化可以节省成本、提高生产率和更有效的资源分配。

约束

道德和治理挑战

Agentic AI 的自主性引发了重大的道德和治理问题。如果没有适当的监督，这些系统可能会做出不透明甚至有偏见的决策，从而导致意想不到的后果。确保人工智能决策过程的透明度至关重要。

此外，组织应实施持续监控和审计机制，以跟踪人工智能行为并实时检测任何异常或偏差。这确保了人工智能系统不仅符合道德标准，而且能够适应各种环境解决法律和社会期望。随着人工智能技术的进步，定期更新治理框架至关重要，可以主动缓解与新兴功能相关的风险并确保问责制。

机遇

主动欺诈检测

代理人工智能提供了从被动检测到主动欺诈检测转变的机会。通过不断分析交易数据并学习新兴模式，人工智能系统可以在潜在的欺诈活动造成重大损害之前识别它们。

这种主动方法不仅可以保护资产，还可以增强客户信任。例如，人工智能代理可以实时监控交易，以检测异常情况并识别表明欺诈或可疑活动的模式，从而实现主动响应，防止财务损失。此外，人工智能可以不断学习和适应，提高其检测新欺诈技术的能力，确保安全面对不断变化的威胁，安全措施仍然保持稳健和最新。

挑战

集成和适应

将代理人工智能集成到现有系统中提出了重大挑战。组织必须升级其技术基础设施以支持人工智能功能，这可能是资源密集型的。此外，员工需要重新掌握技能，才能与人工智能系统一起有效工作。

确保人工智能系统能够适应不断变化的环境和法规，同时保持准确性和合规性，这又增加了一层复杂性。此外，建立健全的透明度和可解释性机制至关重要，以确保人工智能系统做出的任何决策都能得到监管机构、利益相关者和用户的审核、理解和信任。对这些方面的有效管理对于充分发挥 Agentic AI 在变革欺诈检测和预防方面的潜力至关重要。

新兴趋势

代理人工智能或自主人工智能正在改变我们在各个领域检测和预防欺诈的方式。与依赖预定义规则的传统系统不同，代理人工智能从大量数据中学习，实时识别异常模式和行为。这种适应性使其能够领先于不断发展的欺诈策略。

在电子商务领域，代理人工智能分析购买模式以检测异常情况，通过不断学习新数据，它可以识别和应对新出现的威胁，确保为消费者提供更安全的购物体验。

此外，代理人工智能正在被用来打击复杂的诈骗，例如深度伪造视频。通过识别视频内容中的不一致，这些人工智能系统可以提醒用户潜在的诈骗，例如深度伪造视频。tra 安全层。

业务优势

主要优势之一是提高效率。传统的欺诈检测方法通常涉及人工审查，并且受到静态规则的限制，这使得它们耗时且针对新型欺诈的效果较差。 Agentic AI 可以自动化监控过程，实时分析大量数据并减少人工干预的需要。

另一个好处是提高了准确性。代理人工智能通过从历史数据中学习并适应新信息来改进传统系统。这使得它能够发现微妙的模式，减少误报，并确保合法交易不会被错误标记，从而提高客户满意度。

手动欺诈检测流程需要占用大量资源，并且容易出现人为错误。 Agentic AI 可自动执行这些任务，从而显着提高效率。例如，虽然经验丰富的分析师可能需要35到90 分钟审查单个警报，人工智能代理可以在10.01秒内处理100,000个警报。

主要参与者分析

主要参与者正在通过将 Agentic AI 集成到其欺诈检测解决方案中来推动创新。

ACI Worldwide 是提供集成 Agentic AI 的欺诈预防解决方案的领导者。该公司利用人工智能和机器学习帮助金融机构实时检测和防止欺诈。他们的解决方案专注于减少欺诈，同时确保无缝的客户体验。

BAE Systems 是欺诈检测市场的另一家知名企业。该公司的解决方案使用先进的人工智能算法来监控和评估交易中的可疑行为。通过将人工智能与网络安全专业知识相结合，BAE Systems 为企业提供了独特而强大的工具，以保护自己免受欺诈和数据侵害。

戴尔公司通过提供旨在分析交易模式和检测异常的人工智能驱动的欺诈检测系统，将自己定位为欺诈预防领域的重要参与者。通过使用机器学习和大数据分析，戴尔的解决方案可帮助企业更快、更高效地识别欺诈活动。

市场主要参与者

• ACI Worldwide
• BAE Systems
• Dell Inc.
• Equifax, Inc.
• Experian Information Solutions, Inc.
• Fiserv, Inc
• IBM Corp.
• NICE
• Oracle Corporation
• SAP SE
• SAS Institute Inc.
• LeewayHertz
• 其他

等待的顶级机会玩家

• 高级威胁情报集成：通过整合人工智能驱动的威胁情报，公司可以预测并为新兴的欺诈策略做好准备。这种主动的立场使组织能够领先于复杂的欺诈计划。
• 行为分析和预测能力：人工智能从用户行为中学习并预测欺诈活动的能力使其成为先发制人的欺诈防御的关键工具。通过分析登录频率和交易规模等模式，人工智能系统可以实时标记异常，从而显着降低欺诈发生率。
• 监管合规性和欺诈模型验证：随着围绕欺诈检测的监管审查日益严格，对透明且可解释的人工智能模型的需求日益增长。公司必须通过增强人工智能系统的可解释性并确保其符合严格的监管标准来适应，从而为以合规为重点的人工智能解决方案的增长提供重大机会。
• 跨行业数据共享计划：行业间联盟和合作伙伴关系的出现金融、电信和社交媒体等有助于增强数据共享。这种协作方法不仅扩大了可用于人工智能分析的数据范围，而且还提高了欺诈检测系统的准确性和效率，从而加强了对欺诈的防御。
• 人工智能与区块链和其他技术的集成：人工智能与区块链技术的融合为安全交易和预防欺诈提供了强大的框架。这种集成确保了记录的透明度和不变性，为防范欺诈提供了额外的安全保障。

最新进展

• 2025 年 2 月，Visa 完成了对 Featurespace 的收购，以增强其人工智能驱动的欺诈检测能力。此举增强了 Visa 使用实时自学习人工智能模型来识别和防止欺诈交易的能力。
• IBM 推出了将于2025 年 1 月推出一套新的预测人工智能工具，重点关注反洗钱 (AML) 交易监控和欺诈检测。这些工具利用生成式 AI 为合规团队提供可行的见解。
• 2024 年 12 月，SAP SE 和 SAS Institute 宣布建立合作伙伴关系，将其欺诈分析平台与 Agentic AI 集成。此次合作旨在通过分析复杂的交易模式来提供更准确的欺诈预测。
• 2024 年 10 月，Experian 推出了 Experian Assistant，这是一款基于 AI 的生成式解决方案，可加快欺诈检测的建模生命周期，将时间从数月缩短至数天甚至数小时。该解决方案与 Experian Ascend 技术平台集成。