Thị trường phòng ngừa cùng Phát hiện gian lận được Phân đoạn theo chiến thuật (Phân tích gian lận, Xác thực, cai quản trị, rủi ro khủng hoảng và vâng lệnh (GRC), report và Hình hình ảnh hóa), Quy mô người dùng Cuối (Nhỏ, Trung bình cùng Lớn), Loại gian lậu (Nội cỗ và bên ngoài), người dùng cuối (BFSI, chào bán lẻ, cntt và Viễn thông, âu yếm sức khỏe, năng lượng và Điện, thêm vào và người tiêu dùng Cuối khác) với Địa lý.

Bạn đang xem: Phát hiện gian lận dữ liệu (Data Fraud Detection)


*
Download miễn phí Sample Now
Home
Industry
Reports
Information và Communications Technology
Security
Fraud Detection & Prevention Market
Thị ngôi trường phát hiện tại và ngăn chặn gian lận
About This Report
Market Snapshot
Market Overview
Scope of the Report
Key Market Trends
Competitive Landscape
Major Players
Recent Developments
Table of Contents
Download
Free Sample Now

*
Study Period:2019- 2026
Fastest Growing Market:Asia Pacific
Largest Market:North America
CAGR:18.19 %
Major Players
*
*Disclaimer: Major Players sorted in no particular order


*

Need a report that reflects how COVID-19 has impacted this market and it"s growth?

Download không tính phí Sample

Tổng quan lại thị trường

Thị ngôi trường phát hiện tại và ngăn ngừa gian lận thế giới dự loài kiến ​​sẽ đạt tốc độ CAGR là 18,19% trong quy trình 2022-2027. Đại dịch COVID-19 khiến mọi người ngày càng tò mò về virus, dẫn đến lượng tìm kiếm cao. Tin tặc đang nỗ lực lạm dụng sự vồ cập này bằng phương pháp phát triển những chương trình độc hại ẩn trong những tệp liên quan đến coronavirus.

Các công ty trong không ít ngành không giống nhau đang buộc phải chịu áp lực tài chính và chuyển động gia tăng vì đại dịch, tạo ra mức độ rủi ro ro kinh tế cao, ví dụ như giảm doanh thu, lợi nhuận và mất yêu cầu thị trường. Những rủi ro khủng hoảng tài bao gồm này hoàn toàn có thể dẫn mang đến việc gia tăng động cơ tiến hành hành vi gian lận thông qua thao túng kết quả tài chính, trình bày sai thực sự và hà lạm tài sản, trong những các thủ đoạn gian lận khác.Sự biến đổi cơ bạn dạng từ thẻ vật dụng lý, séc với tiền tệ sang thanh toán giao dịch kỹ thuật số tiếp tục đổi khác cách khách hàng và doanh nghiệp chuyển giao giá trị. Danh tính, bảo mật thông tin và sự tin yêu là phần lớn yêu cầu cơ phiên bản đối với thanh toán, thương mại dịch vụ và tài chính, nhất là trong nền tài chính số hóa.Theo report trạng thái an ninh mạng của Wipro năm 2019, nghành nghề dịch vụ tiêu cần sử dụng và nhỏ lẻ đang được nhắm phương châm thường xuyên hơn các lĩnh vực khác. Báo cáo cho biết thêm rằng tối thiểu 73% tổ chức được dự kiến sẽ mất lệch giá trong trường phù hợp bị tấn công do không có sẵn dịch vụ vào những thời khắc quan trọng.Đồng thời, sự gia tăng đáng nói trong hạ tầng CNTT nhỏ lẻ bao có thiết bị đầu cuối giao dịch thanh toán POS, vật dụng tự thanh toán, ki-ốt tin tức / web, PC và sever văn phòng. Vì chưng đó, sự nhờ vào ngày càng tăng vào CNTT, từ các nhà buôn bán buôn, đơn vị phân phối đến các nhà cung cấp và bên cung cấp, đòi hỏi sự bảo mật cao hơn nữa cho tài liệu của người tiêu dùng.Ngay cả khi nhấn thức về những cuộc tiến công và vi phạm mạng được nâng cao, nhân viên cấp dưới vẫn trở thành bé mồi cho các cuộc tiến công xã hội. Theo report chỉ số phạm luật dữ liệu năm 2019 của Verizon, hành vi lừa đảo và lừa đảo tài chính đại diện thay mặt cho 98% những sự thay xã hội. Trong các 93% của tất cả các vi phạm được điều tra, e-mail liên tiếp là mục tiêu chính (96% các trường thích hợp như vậy).

Phạm vi của Báo cáo

Các giải pháp phát hiện nay gian lận chất nhận được các tổ chức phát hiện gian lận và ngăn chặn các vận động gian lận này ảnh hưởng đến khối hệ thống CNTT của họ (đặc biệt liên quan đến những giao dịch tài chính và các phương án thanh toán điện tử). Phạm vi của nghiên cứu bao gồm các loại giải pháp FDP không giống nhau được cung cấp bởi các nhà cung cấp, bao hàm các nhiều loại mô-đun cụ thể, ví dụ như phân tích, GRC, xác xắn và báo cáo.

Solution
Fraud Analytics
Authentication
Reporting
Visualization
Governance, Risk, và Compliance (GRC) Solutions
Scale of end User
Small-scale
Medium-scale
Large-scale
Type of Fraud
Internal
External
End-user Industry
BFSI
Retail
IT & Telecom
Healthcare
Energy và Power
Manufacturing
Other End-user Industries
Geography
North America
Europe
Asia Pacific
Latin America
Middle-East and Africa

Report scope can becustomized per your requirements. Click here.


Các vận động gian lận trong ngành đã phát triển qua các thập kỷ. Mặc dù trước đây chúng bị số lượng giới hạn trong việc kiểm tra những gian lận và gian lậu điện tử, nhưng với sự trở nên tân tiến của không khí mạng và sự mở rộng kèm theo của nghành tội phạm mạng, chúng đã thực hiện nhiều vẻ ngoài ảo hóa hơn.Sự rạm nhập ngày càng tăng của technology và các kênh kỹ thuật số, chẳng hạn như bank trực tuyến và bank di động, đang đổi mới lựa chọn nổi bật của doanh nghiệp đối với các dịch vụ ngân hàng, khiến các bank phải tận dụng tối đa các giải pháp phòng kháng gian lận.Phòng ngừa với phát hiện gian lậu là những nghành nghề dịch vụ quan trung ương nhất của các tổ chức tài bao gồm và chúng có khả năng trở thành trong số những động lực rất nổi bật cho giá thành cho CNTT. Gian lận thanh toán giao dịch trực tuyến, gian lận yêu cầu bảo hiểm và gian lận tương quan đến thẻ đã với đang ngày càng tăng việc sử dụng các chiến thuật này trong nghành bảo hiểm, bank và dịch vụ thương mại tài chính.Rủi ro gian lận tiềm tàng là cao nhất trong thanh toán trực tuyến, được dự đoán là sẽ cách tân và phát triển song song với sự sẵn có của các mối quan liêu hệ quý khách kỹ thuật số, bởi vì ngày càng có không ít công ty cung ứng thanh toán trực tuyến.Trong số tất cả các ngành, BFSI dễ bị những người trong cuộc / nhân viên quan trọng tâm nhất về những loại chuyển động gian lận. Đã có khá nhiều trường hợp nhân viên cấp dưới bị cáo buộc gian lận (ví dụ: gian lận PNB sinh hoạt Ấn Độ). Ngành công nghiệp cần phải có các phương án phát hiện nay và ngăn ngừa gian lận trẻ trung và tràn trề sức khỏe để ngăn ngừa các vận động gian lận này.

*

Châu Á - Thái tỉnh bình dương được mong rằng sẽ chứng kiến ​​mức tăng trưởng nhanh nhất có thể trong suốt thời kỳ dự báo


Khi các nền kinh tế tài chính mới nổi ở châu Á - Thái bình dương đang áp dụng số hóa, nguy cơ vi phạm dữ liệu người sử dụng và kênh dữ liệu ngày càng tăng. Vị đó, việc thực hiện các chiến thuật phát hiện tại và ngăn ngừa gian lận đang tạo thêm với tốc độ đáng kể.Thẻ ghi nợ ngân hàng và thẻ tín dụng là những vận động gian lận đáng chú ý nhất, công ty yếu là do sự gia tăng nhanh chóng của những giao dịch dịch vụ thương mại điện tử. Tuy nhiên, các tổ chức nhấn thức được rằng họ hoàn toàn có thể phải đương đầu với tác hại tương tự vào tương lai. Do đó, bọn họ đang nâng cấp hệ thống của bản thân mình lên công nghệ mới nhất hiện có.Theo Experian, một doanh nghiệp thông tin tín dụng, Ấn Độ có nguy hại gian lận trong giao dịch thanh toán kỹ thuật số cao thứ hai ở khu vực châu Á - thái bình Dương. Công ty cũng cho biết thêm khoảng 48% quý khách hàng trong nước đã từng qua gian lận nhỏ lẻ trực tiếp hoặc loại gián tiếp. Vị đó, các công ty phân phối lẻ, ví dụ như Amazon, Flipkart và Limeroad, dự loài kiến ​​sẽ vận dụng các khối hệ thống phát hiện tại và ngăn ngừa gian lận new nhất.Singapore đã áp dụng một dụng cụ nghiêm ngặt chống lại việc vi phạm dữ liệu. Nước này sẽ đánh một trong những hình phạt tối đa ở khoanh vùng châu Á - thái bình Dương, trị giá khoảng 1 triệu USD, trong trường hợp vi phạm luật dữ liệu theo điều khoản đảm bảo dữ liệu của nước này. Quy định này còn có thể đảm bảo an toàn rằng các công ty hoạt động trong nước tất cả đủ đk phát hiện tại và ngăn ngừa gian lận, dẫn tới việc tăng trưởng của thị phần trong quần thể vực.Tại Việt Nam, các vụ gian lậu được tận mắt chứng kiến ​​trong ngành nhỏ lẻ và viễn thông do sự xâm nhập ngày càng nhiều của số hóa và Internet vạn đồ gia dụng (Io
T). Sự gia tăng này dự con kiến ​​sẽ thúc đẩy những công ty kết hợp các hệ thống phát hiện nay và ngăn ngừa gian lận. Vày đó, rất nhiều yếu tố này được kỳ vọng sẽ thúc đẩy thị trường Châu Á - Thái tỉnh bình dương trong quá trình dự báo.

*

Bối cảnh cạnh tranh

Thị trường phát hiện và ngăn ngừa gian lận bị phân mảnh vừa phải, với một vài công ty chiếm thị phần nhỏ tuổi trên thị trường. Các công ty đang thay đổi và gia nhập vào quan tiền hệ công ty đối tác chiến lược để giữ lại thị phần của họ.

Tháng 1 năm 2021 - SAP trình làng một bộ sưu tập dịch vụ và phần mềm mới, được hỗ trợ dưới dạng một thành phầm đăng ký duy nhất mang tên “Rise with SAP”, có phong cách thiết kế để cung ứng khách hàng với những sáng kiến ​​chuyển đổi kỹ thuật số với di chuyển hẳn qua đám mây. Là một phần của thông tin Rise with SAP, công ty cũng đã chào làng việc thâu tóm về Signavio, một nhà cải cách và phát triển các công cụ cai quản quy trình và trí tuệ quy trình sale có trụ thường trực Đức. Hỗ trợ Rise with SAP được xuất bản dựa trên ứng dụng và thương mại dịch vụ SAP, với S / 4HANA Cloud cùng Nền tảng technology kinh doanh SAP làm cho cốt lõi. Phần mềm có sẵn trải qua dịch vụ đám mây riêng của SAP và các nền tảng đám mây nơi công cộng quy mô vô cùng lớn, chẳng hạn như Azure và Amazon website Services.Tháng hai năm 2021 - Experian giới thiệu phiên bản mới của nền tảng gốc rễ phòng chống gian lận, nhắm kim chỉ nam đến những doanh nghiệp mong muốn cao về thương mại dịch vụ kỹ thuật số hoặc đang đương đầu với sự gia tăng số lượng tài khoản trực tuyến.

Những fan chơi chính

SAP SE

IBM CORPORATION

Sas Institute Inc.

ACI Worldwide Inc.

Fiserv Inc.

*Disclaimer: Major Players sorted in no particular order


*

Bối cảnh cạnh tranh

Thị trường phát hiện và ngăn chặn gian lận bị phân mảnh vừa phải, với một số trong những công ty chiếm phần thị phần nhỏ tuổi trên thị trường. Những công ty đang đổi mới và gia nhập vào quan tiền hệ công ty đối tác chiến lược để lưu lại lại thị trường của họ.

Tháng 1 năm 2021 - SAP reviews một tủ đồ dịch vụ và ứng dụng mới, được hỗ trợ dưới dạng một thành phầm đăng ký duy nhất mang tên “Rise with SAP”, có thiết kế để cung cấp khách hàng với các sáng loài kiến ​​chuyển đổi kỹ thuật số và di chuyển hẳn qua đám mây. Là một trong những phần của thông báo Rise with SAP, doanh nghiệp cũng đã chào làng việc thâu tóm về Signavio, một nhà cải tiến và phát triển các công cụ làm chủ quy trình với trí tuệ quy trình kinh doanh có trụ thường trực Đức. Hỗ trợ Rise with SAP được kiến tạo dựa trên ứng dụng và dịch vụ SAP, cùng với S / 4HANA Cloud cùng Nền tảng công nghệ kinh doanh SAP làm cốt lõi. ứng dụng có sẵn trải qua dịch vụ đám mây riêng biệt của SAP và các nền tảng đám mây nơi công cộng quy mô khôn xiết lớn, chẳng hạn như Azure với Amazon web Services.Tháng hai năm 2021 - Experian reviews phiên phiên bản mới của gốc rễ phòng chống gian lận, nhắm phương châm đến các doanh nghiệp có nhu cầu cao về dịch vụ kỹ thuật số hoặc đang đối mặt với sự ngày càng tăng số lượng tài khoản trực tuyến.

Table of Contents

1. INTRODUCTION

1.1 Study Assumptions and Market Definition

1.2 Scope of the Study

2. RESEARCH METHODOLOGY

3. EXECUTIVE SUMMARY

4. MARKET DYNAMICS

4.1 Market Overview

4.2 Industry Value Chain Analysis

4.3 Industry Attractiveness - Porter"s Five Forces Analysis

4.3.1 Threat of New Entrants

4.3.2 Bargaining power of Buyers

4.3.3 Bargaining power nguồn of Suppliers

4.3.4 Threat of Substitute Products

4.3.5 Intensity of Competitive Rivalry

4.4 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Industry

4.5 Market Drivers

4.5.1 Increasing Volume of Non-cash Payment/Transaction Volumes

4.6 Market Restraints

4.6.1 Lack of Integration Capability with All Verticals

5. MARKET SEGMENTATION

5.1 Solution

5.1.1 Fraud Analytics

5.1.2 Authentication

5.1.3 Reporting

5.1.4 Visualization

5.1.5 Governance, Risk, and Compliance (GRC) Solutions

5.2 Scale of kết thúc User

5.2.1 Small-scale

5.2.2 Medium-scale

5.2.3 Large-scale

5.3 Type of Fraud

5.3.1 Internal

5.3.2 External

5.4 End-user Industry

5.4.1 BFSI

5.4.2 Retail

5.4.3 IT và Telecom

5.4.4 Healthcare

5.4.5 Energy và Power

5.4.6 Manufacturing

5.4.7 Other End-user Industries

5.5 Geography

5.5.1 North America

5.5.2 Europe

5.5.3 Asia Pacific

5.5.4 Latin America

5.5.5 Middle-East & Africa

6. COMPETITIVE LANDSCAPE

6.1 Company Profiles

6.1.1 SAP SE

6.1.2 IBM Corporation

6.1.3 SAS Institute Inc.

6.1.4 ACI Worldwide Inc.

6.1.5 Fiserv Inc.

6.1.6 Experian PLC

6.1.7 DXC công nghệ Company

6.1.8 BAE Systems PLC

6.1.9 RSA Security LLC (Dell Technologies Inc.)

6.1.10 Oracle Corporation

6.1.11 NICE Ltd

6.1.12 Equifax Inc.

6.1.13 Lexisnexis Group

6.1.14 Fair Isaac Corporation

6.1.15 Cybersource Corporation

6.1.16 Global Payments Inc.

6.1.17 Feedzai Inc.


*List Not Exhaustive

7. INVESTMENT ANALYSIS

8. FUTURE OF THE MARKET


**Subject to lớn Availability

You can also purchase parts of this report. Vày you want to check out a section wise price list?
Get Price Break-up
Now

Đặt Vấn Đề

Coupon, voucher giỏi gift là miếng bánh ngọt đối với những đối tượng người dùng gian lận (fraudsters). Những đối tượng người tiêu dùng này thường lợi dụng những kẽ hở về mặt quản lý hoặc chế độ nhằm tích lũy số lượng to ưu đãi. Thậm chí, bao gồm hành vi cọ tiền. Bởi đó, những tổ chức tài chính, hệ thống tài bao gồm như ngân hàng, cổng thanh toán, sàn yêu thương mại, ví điện tử, … yêu cầu một hệ thống rất có thể phát hiện tại và chú ý kịp thời hầu như hành vi ăn lận hoặc bất thường.

Những hành vi gian lậu có thông thường 1 mục tiêu thường bao gồm chung 1 mẫu (pattern). Ví dụ một vài mẫu hành động sau (chỉ mang tính chất minh họa):

Đối tượng gian lậu thường singin nhiều tài khoản trên và một thiết bị trong khoản thời hạn ngắn
Các đối tượng người tiêu dùng tổ chức đ.á.n.h bạc đãi thường có giao dịch thanh toán đột thay đổi vào ban đêm
Sử dụng số lượng voucher thừa ngưỡng X trong khoảng thời gian Y phút

*

(Linh cẩu đốm (Spotted Hyena) lừng danh với thói quen nạp năng lượng xác động vật hoang dã đã t.h.ú.i nhưng thực tiễn 70% thức nạp năng lượng của chúng là vì chúng trực tiếp săn bắn và ăn luôn. Chúng thông minh, là phần đông kẻ săn mồi có tài năng cao, sống bầy đàn đàn. Chúng hoàn toàn có thể nghe thấy giờ rú của nhau với khoảng cách lên tới 5km, dùng để làm thông báo tất cả “cái ăn”. Xung quanh ra, chúng nổi tiếng với khiếu hài hước vì giờ đồng hồ kêu được ví như thể tiếng “cười như được mùa”)

Phân Tích Vấn Đề

Functional Requirements

Để xử lý vấn đề trên, hệ thống phát hiện gian lậu cần thỏa mãn nhu cầu một số hào kiệt sau:

Khai báo nguyên tắc gian lận (rule). Thực thi xúc tích và ngắn gọn của rule với nguồn vào là dữ liệu liên quan tới lịch sử hào hùng giao dịch, khách hàng hàng, đối tác, nhà buôn (merchant), …Kiểm tra gian lận. Các đầu use case (authentication, payment, …) buộc phải kiểm tra gian lận trước lúc đưa ra quyết định có mang lại request đi quaGửi thông báo khi có vi phạm luật tới người phụ trách xử lýXử lý vi phạm. Lúc có thông báo vi phạm, fan phụ trách xử lý rất cần phải điều tra, reviews vi phạm kia có đúng đắn hay không? và review này buộc phải duyệt qua những cấp cao hơn.

Non-functional Requirements

Đối với những tổ chức tài chính, hệ thống tài chính, họ luôn luôn khắt khe với những yêu cầu phi tính năng. Các tính chất quan trọng đặc biệt được chú ý:

Performance (hiệu năng). Đầu ghi và đầu gọi là 2 điểm, bọn họ cần về tối ưu. Đầu ghi là khối lượng dữ liệu to về giao dịch, khách hàng, … cần được tính toán, count, sum, … Đầu hiểu là việc vấn đáp nhanh thắc mắc đối tượng đó gồm vi phạm hay không và tại sao là gì. Như vậy, bao gồm 2 điều tỉ mỷ về khía cạnh performance chúng ta cần chú ý:Latency. Latency hay có đơn vị đo là milliseconds (ms). Tùy thuộc vào từng ứng dụng, tín đồ ta đon đả tới average latency xuất xắc maximum latency hay percentile latency. Ví dụ, average latency = 50 (ms) nghĩa là thời gian trung bình cách xử lý là 50ms; 99th-percentile - p(99) = 50 (ms) nghĩa là bao gồm 99% requests có thời gian xử lý bên dưới 50 ms. Như vậy, percentile latency phản bội ánh chính xác tính bình ổn của hệ thống, còn average latency không phản ánh đúng tính ổn định.Throughput dùng để làm đo năng lực xử lý của một hệ thống, nó chỉ ra số lượng request mà lại hệ thống rất có thể xử lý được vào một đơn vị chức năng thời gian.Accuracy (tính chủ yếu xác). Mọi thứ tương quan tới tiền bạc luôn luôn cần độ chính xác cao.Reliability (tính tin cậy). Đảm bảo khối hệ thống fail-safe. Nếu khối hệ thống fail thì không gây ra ảnh hưởng lớn (thiệt hại về mặt tài chính, uy tín)Availability (tính sẵn sàng). Bước kiểm tra ăn lận nằm trong process của use case thanh toán hoặc login nên tính chuẩn bị cao của hệ thống fraud detection sẽ tương đương với đều đầu use case này.

Xem thêm: Bộ Đề Thi Học Sinh Giỏi Môn Tiếng Anh Lớp 5 Cấp Thành Phố Hà Nội 2020

Phạm Vi Thiết Kế

Để phân phát hiện hành vi gian lận, bọn họ có 2 cách tiếp cận chính. Một là phụ thuộc những quy luật, mẫu mã hành vi (Rule-Based), hai là phụ thuộc dữ liệu và học sản phẩm công nghệ (Machine Learning). Cả hai cách hầu hết ưu nhược điểm, giờ đồng hồ ta bắt buộc làm một vài phép đối chiếu để hoàn toàn có thể đưa ra quyết định.

Chú thích:+: ưu điểm-: nhược điểm

Rule-Based Approach
Machine Learning Approach
Explainability (Tính diễn giải)+ thuận tiện giải thích vì sao 1 trường hợp ví dụ là vi phạm, gian lận phụ thuộc rule logic- Khó phân tích và lý giải vì xúc tích trong mã sản phẩm học máy khôn xiết phức tạp, không tồn tại pattern chung
Scalability (Tỉnh mở rộng)- cùng với mỗi cách thức vi phạm mới, ta cần khẳng định được pattern và tạo nên rule new - Rule do nhỏ người khẳng định nên sẽ giảm bớt về mặt nhỏ người, nhằm lọt các case, risky patterns+ tự động phát hiện rất nhiều kiểu vi phạm luật mới + Với dữ liệu càng lớn, ML engine càng “khôn"
Deployment & Operation (Phát triển và vận hành)+ các rule rất có thể dễ dàng triển khai bởi team backend - không yêu cầu datasets, có thể vận hành ngay lập tức từ các ngày đầu cùng rất các hệ thống khác (No cold start) - Với trọng lượng rule lớn, việc vận hành và về tối ưu resource là 1 trong painful- rất có thể cần cả 1 “đội quân” bao gồm data engineer, data scientists, MLOps để triển khai mã sản phẩm phức tạp & kết quả - Yêu ước datasets thuở đầu để training model + Tính tự động hóa cao, hạn chế công việc chân tay, dành nhiều thời gian cho research
Accuracy (Độ thiết yếu xác)+ Độ đúng chuẩn của bí quyết tiếp cận này nhờ vào vào kinh nghiệm của chuyên gia. Mặc dù nhiên, quy trình tiến độ đầu dữ liệu chưa lớn, giải pháp tiếp cận này đem về độ chính xác cao+ cùng với khả năng tự động phát hiện các fraud patterns mới, cộng với lượng dữ liệu đủ lớn, bí quyết tiếp cận này mang đến độ đúng chuẩn cao hơn

Như vậy, Rule-based approach cân xứng với quy trình đầu cải cách và phát triển hệ thống đề nghị mình tính hướng tiếp cận này. Để tăng cường độ chính xác chúng ta có thể kết hợp cải cách và phát triển cả 2 hướng tiếp cận