欺诈检测与防护(FDP)市场规模与份额
市场概述
| 研究期 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市场规模 (2025) | 58.69 十亿美元 |
| 市场规模 (2030) | 146.96 十亿美元 |
| 增长率 (2025 - 2030) | 20.15% CAGR |
| 增长最快的市场 | 亚太地区 |
| 最大的市场 | 北美 |
| 市场集中度 | 中 |
主要参与者
*免责声明：主要玩家排序不分先后 图片 © Mordor Intelligence。重新使用需遵守 CC BY 4.0 并注明出处。 |
|
智研瞻产业研究院欺诈检测与防护(FDP)市场分析
欺诈检测与防护市场在2025年达到586.9亿美元，预计到2030年将攀升至1,469.6亿美元，复合年增长率为20.15%。这一陡峭的增长轨迹反映了深度伪造欺诈、合成身份以及其他AI驱动威胁的激增，这些威胁使传统规则引擎不堪重负，推动了对自适应机器学习防护的需求。监管推动力，特别是欧洲PSD3和PSR法案包从2026年开始收紧强客户认证(SCA)，加速了技术更新周期，银行寻求实时协调安全、合规和客户体验。各国欺诈检测与防护市场受移动优先支付习惯和菲律宾反金融账户诈骗法等法律推动，该法案要求自动化实时监控。供应链欺诈的加剧，如假冒组件诈骗出现三位数激增，进一步突显了组织现在将安全视为收入保护杠杆，而非仅仅是合规成本的趋势。
关键报告要点
- 按组件划分，解决方案在2024年以63.9%的收入份额领先，而服务预计到2030年将以21.5%的复合年增长率上升。
- 按部署模式划分，本地部署在2024年占据56.1%的欺诈检测与防护市场份额；云端部署预计到2030年将以22.7%的复合年增长率扩张。
- 按组织规模划分，大型企业控制了2024年72.3%的市场，而中小企业到2030年将以21.9%的复合年增长率推进。
- 按终端用户行业划分，银行金融服务保险业细分市场在2024年持有32.6%的收入份额，零售和电子商务有望实现最快的20.4%复合年增长率到2030年。
- 从地区来看，北美在2024年保持了27.5%的欺诈检测与防护市场规模份额，而亚太地区是增长最快的地区，到2030年复合年增长率为20.1%。
全球欺诈检测与防护(FDP)市场趋势与洞察
驱动因素影响分析
| 驱动因素 | (~)%对复合年增长率预测的影响 | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 数字支付和电子商务交易量增长 | +4.2% | 全球，亚太地区引领采用 | 中期(2-4年) |
| 严格的监管合规压力 | +3.8% | 主要在欧洲和北美 | 短期(≤2年) |
| AI/ML驱动的分析提高检测准确性 | +5.1% | 全球，集中在发达市场 | 长期(≥4年) |
| 令牌化和3-D Secure 2.3推动采用 | +2.3% | 欧洲和北美 | 中期(2-4年) |
| 开放银行/即时支付轨道创造新欺诈载体 | +2.8% | 欧洲，扩展至亚太地区 | 短期(≤2年) |
| 生成式AI深度伪造欺诈升级 | +3.4% | 全球，金融中心受影响最大 | 短期(≤2年) |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
数字支付和电子商务交易量增长
移动钱包、二维码和非接触式卡片现在主导结账流程，扩大了传统系统无法有效解析的攻击面。设备指纹识别和行为生物识别的实时分析因此成为区分合法客户与机器人或脚本化卡片测试攻击的必要手段。[1]Ping Identity，《从摩擦到信任：重新思考无缝欺诈防护》，pingidentity.com2023年电子商务欺诈损失达到480亿美元，卡片非现场(CNP)交易是主要罪魁祸首，推动商家转向基于云的风险引擎，能够在毫秒内对交易进行评分。零售平台越来越多地将这些引擎直接嵌入支付网关，以保持结账速度同时减少退款风险。随着数字优先消费者继续取代店内流量，对能够适应新支付格式(如先买后付和即时信贷额度)的可扩展检测需求在各个主要地理区域都在加强。
严格的监管合规压力
欧洲的PSD3和PSR全面改革将强客户认证(SCA)扩展到双因素凭证之外，包括强制性收款人姓名验证和金融机构间实时欺诈数据共享。提供涵盖认证、分析和报告的单一平台的供应商在银行整合单点产品以控制合规开销时获得优势。跨境商务的全球性质迫使美国银行和支付服务提供商在为欧盟客户提供服务时满足欧洲SCA基准，有效地向全球输出更严格的标准。类似的势头出现在亚太地区，新加坡和澳大利亚等地的监管机构将经营许可证与监控的欺诈阈值联系起来。因此，合规压缩了部署时间表，推动即使是风险厌恶的机构也转向能够在没有漫长变更控制周期的情况下提供快速规则和模型更新的云基础设施。
AI/ML驱动的分析提高检测准确性
机器学习管道现在在毫秒内驱动欺诈决策，通过数十亿笔交易的训练来预测用户、设备和网络级别的风险。摩根大通报告称，在切换到基于行为的AI模型后，检测速度比传统规则快300倍，每年节省运营成本2亿美元。集成学习和图神经网络等技术揭示隐藏的钱骡网络并三角定位可疑设备集群。可解释AI覆盖层为监管机构提供特征重要性叙述，在不减慢响应时间的情况下满足审计需求。这些进步合计为预测复合年增长率贡献5.1个百分点，使自适应分析成为欺诈检测与防护市场长期增长的最大单一引擎。
生成式AI深度伪造欺诈升级
开源语音克隆和合成身份工具包降低了执行高价值社会工程诈骗所需的成本和技能。金融机构现在面临"欺诈即服务"模式，这些模式租用能够绕过呼叫中心语音验证或伪造逼真照片身份证的AI机器人。对策集中在活体检测、多因素生物识别和持续认证流上，这些流评估微表情或背景音频线索。泰雷兹等供应商将面部识别、语音分析和行为生物识别分层，以区分真实用户与深度伪造冒充者。[2]Rob Eijbergen，《深度伪造欺诈：泰雷兹如何对抗合成生物识别攻击》，泰雷兹集团，thalesgroup.com随着攻击激增，企业承认持续的军备竞赛，其中每日更新检测模型的能力成为竞争必需品。
约束因素影响分析
| 约束因素 | (~)%对复合年增长率预测的影响 | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 高误报率损害客户体验 | -2.1% | 全球，特别影响数字优先机构 | 中期(2-4年) |
| 与传统系统的集成复杂性 | -1.8% | 拥有成熟银行基础设施的北美和欧洲 | 长期(≥4年) |
| 缺乏用于AI模型训练的标注数据集 | -1.4% | 全球，在新兴市场更为明显 | 长期(≥4年) |
| 隐私法规下的数据共享限制 | -1.2% | 欧洲GDPR下，正在全球扩展 | 中期(2-4年) |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
高误报率损害客户体验
过于敏感的规则集可能将合法消费标记为可疑，触发人工审查，从而阻碍即时支付预期。客户调查显示，两笔连续被拒绝的真实交易使一年内转换银行的可能性增加三倍。现代AI引擎通过分析个人消费节律、季节性旅行模式和设备偏好来减少噪音，在不牺牲捕获率的情况下将误报数量减少多达一半。[3]高知特，《AI机器学习欺诈检测》，cognizant.com然而，向实时结算的转变将决策窗口压缩到仅几秒钟，不留人工干预的空间。因此，机构更仔细地校准风险阈值，接受低票额项目上略高的欺诈损失，以保护整体转化率和满意度指标。
与传统系统的集成复杂性
基于大型机的核心银行平台通常缺乏标准化API或拥有分散的数据模式，阻碍实时分析。将现代检测层嫁接到这些核心的项目可能超出预算并延伸超过18个月，在此期间机构必须保持并行堆栈以维持监管连续性。数据质量缺陷--缺失字段、不一致的时间戳、重复的客户账户--削弱模型准确性并增加特征工程工作量。虽然容器化的云原生欺诈引擎承诺更快的推出，但许多大型银行选择混合架构，将敏感记录保留在本地，但将令牌化数据流传输到云端进行模型训练。从竞争角度看，这种集成拖延为能够在几周内部署即插即用欺诈防护的纯数字挑战者开辟了空间，侵蚀了现有银行在某些产品细分市场的份额。
细分分析
按组件：解决方案领先，服务加速
解决方案占据欺诈检测与防护市场规模的63.9%，突显了分析引擎、认证模块和调查员仪表板的基础作用。供应商通过自适应机器学习完善规则库，让金融机构每天摄取TB级行为数据，并近乎实时地响应新攻击签名。解决方案收入还反映了将检测数据转换为审计就绪格式的监管报告模块，允许风险官员在没有单独工具的情况下满足PSD3、GDPR或OCC考试要求。
虽然规模较小，但服务以21.5%的复合年增长率扩张，因为董事会将24/7监控委托给提供校准模型、策划全球威胁源和事后取证的管理安全专家。数据科学和网络运营的人才短缺提升了保证检测率SLA的成果导向合同的吸引力。同时，咨询围绕解决方案部署包装，重新设计KYC流程、优化警报分类和简化争议解决。技术和专业知识的这种融合预计将使服务提升到2030年收入的近三分之一，加强其在更广泛欺诈检测与防护市场中的战略地位。
按部署模式：云端转型加速
本地安装保持了2024年56.1%的收入，因为一级银行利用沉没基础设施并通过在自己的数据中心处理个人身份信息来满足数据驻留法规。这些公司倾向于混合模式，将模型训练转移到云端，但将生产评分节点保持在私有集群中以最小化延迟。在这种架构下，即使在假期峰值时，反欺诈延迟仍保持在10毫秒以下。
然而，云原生平台以22.7%的复合年增长率超越所有其他平台，将迅速缩小份额差距。订阅定价使许可费用与交易增长保持一致，让中层贷款机构和金融科技公司避免资本支出。领先供应商现在预包装持续部署工具链，每周多次刷新检测模型，缩短对新颖欺诈的暴露窗口。高级加密和保密计算区域解决挥之不去的主权担忧，而ISO 27001和SOC 2等认证让审计师放心。这些优势共同确立云端作为欺诈检测与防护市场的未来默认选择。
按组织规模：尽管企业占主导地位，中小企业采用激增
大型企业占2024年收入的72.3%，反映了巨大的交易量、复杂的欺诈面和多司法管辖区合规负担。他们的策略通常在交易筛选、设备情报和联盟数据上分层行为分析，配备专门的威胁狩猎团队每日调整阈值。由此产生的深度防御立场巩固了企业支出影响力，并继续围绕规模和可配置性锚定供应商路线图。
中小企业虽然绝对美元数较小，但以21.9%的复合年增长率增长最快，因为云交付消除了对内部数据科学人才或六位数许可承诺的需要。PayPal的Braintree等供应商的即插即用API将AI模型直接注入支付工作流程，在授权完成前标记可疑订单。许多中等规模商家现在加入风险共享联盟，在数万同行间汇集匿名信号，为他们提供大银行级别的可见性而无需拥有数据湖。结果，中小企业将通过扩大传统银行细分市场之外的客户基础来提升整个欺诈检测与防护市场。
按终端用户行业：银行金融服务保险业领先，零售加速
银行金融服务保险业垂直领域在2024年产生了32.6%的总收入，受严格监管预期和直接货币敞口支撑。银行面临分层威胁--开户时的合成身份、P2P转账中的骡子网络和呼叫中心的语音克隆请求--需要多因素实时防护。投资还针对跨境洗钱模式，与反洗钱金融行动特别工作组指导方针保持一致，并加强高风险走廊的基于风险的反洗钱评分。
零售和电子商务以20.4%的复合年增长率增长，利用激增的在线交易量和退单的粘性声誉损害。商家将AI欺诈引擎集成到结账页面内，使用设备遥测、电子邮件使用年限和历史购物篮数据实现亚秒级批准。令牌化钱包和3-D Secure 2.3协议减少低风险流量的摩擦，但对非典型地理位置或订单价值加强筛选。类似的势头出现在公共部门补助金发放、医疗保健索赔裁决和智能电网公用事业中，每个都利用适应特定领域数据字段的相同基础分析核心。这些行业集体通过使传统金融交易之外的用例多样化来扩大可寻址的欺诈检测与防护市场。
地理分析
北美在2024年产生了最大的区域份额，占27.5%的收入，受早期云采用、复杂威胁情报共享和相当大的技术预算支持。美国财政部等联邦机构在部署AI驱动异常检测后，在2024财年追回了10亿美元的支票欺诈，标志着进一步刺激私营部门采用的公共部门验证。美国卡网络同样倡导基于AI的预授权评分以遏制CNP退单，将欺诈逻辑直接嵌入支付轨道。加拿大银行在联合财团中合作对抗新兴实时轨道欺诈，展示了信号交换的区域合作。
欧洲紧随其后，PSD3和PSR引入强制性收款人姓名匹配和实时风险源，快速扩展监管。GDPR约束推动隐私保护联邦学习的创新，允许银行在不进行原始数据传输的情况下训练跨银行模型。电信运营商必须在新eIDAS更新下过滤欺骗性通话和恶意软件短信，将欺诈检测与防护市场扩大到电信基础设施。西班牙等国对未能实施这些措施的运营商施加200万欧元(235万美元)的罚款，将安全要求深深嵌入运营许可证中。
亚太地区录得最快的20.1%复合年增长率，受高移动支付渗透率和分散的合规环境推动，迫使供应商提供可配置的政策引擎。菲律宾的反金融账户诈骗法强制要求欺诈系统按机构规模扩展，而印度储备银行要求对UPI即时支付进行AI驱动的交易监控。中国大陆试点福利分配的AI腐败分析，证明了超越金融科技到公共资金监督的适用性。这些动态共同放大了对灵活实时解决方案的区域需求，提升了亚太地区在全球欺诈检测与防护市场中的权重。
竞争格局
供应商矩阵保持适度分散，顶级供应商共同控制全球收入的不到一半。技术差异化转向模型可解释性、联盟数据广度和部署敏捷性，而非功能对等。IBM、甲骨文和微软将欺诈微服务嵌入更广泛的云堆栈中，利用跨产品协同效应锁定企业账户。专业玩家--FICO、Feedzai和Sift--通过将图分析与网络范围的行为签名配对来推动检测准确性。
并购势头在2024-2025年加强。Worldpay收购AI原生Ravelin以丰富电子商务风险评分管道，针对快速商家入驻和较低退单比率。Chainalysis购买Alterya以将实时KYC欺诈控制注入其区块链监控套件，连接法定货币和加密合规。供应商联盟激增：Oscilar与SentiLink、Socure和Jumio链接，将入驻身份检查与登录后行为监控结合，为银行提供跨客户生命周期的单API访问。
管理服务模型随着客户寻求交钥匙操作和策划威胁源而获得ground。供应商现在配备24/7 SOC，分类警报、提供每周调优并提供汇总预防损失的执行仪表板。云优先设计已成为基本要求；仍依赖静态规则的落后者向下一代竞争对手流失。在预测期内，战略伙伴关系和AI人才收购将继续是欺诈检测与防护市场内市场份额增长的主要杠杆。
欺诈检测与防护(FDP)行业领导者
-
思爱普公司
-
国际商业机器公司
-
SAS统计软件公司
-
ACI全球公司
-
Fiserv公司
- *免责声明：主要玩家排序不分先后
近期行业发展
- 2025年2月：Worldpay收购Ravelin以加强基于AI的电子商务欺诈防护并加速商家增长。
- 2025年2月：Oscilar与SentiLink合作，将数字身份评分与实时交易风险管理集成，针对误报减少。
- 2025年1月：Chainalysis购买Alterya，在KYC和实时支付期间添加主动欺诈保护。
- 2025年1月：LexisNexis风险解决方案购买IDVerse，通过高级生物识别活体测试加强对深度伪造的防护。
- 2024年12月：Oscilar和Jumio宣布联盟，在数字入驻中结合AI风险评分与文档验证。
全球欺诈检测与防护(FDP)市场报告范围
欺诈检测与防护市场由不同市场参与者提供的欺诈检测与防护解决方案销售产生的收入定义。市场趋势通过分析欺诈解决方案的投资轨迹进行评估。
欺诈检测与防护市场按解决方案(欺诈分析、认证、报告、可视化、治理风险与合规(GRC)解决方案)、终端用户规模(小规模、中规模、大规模)、欺诈类型(内部、外部)、终端用户行业(银行金融服务保险业、零售、IT和电信、医疗保健、能源电力、制造业和其他终端用户行业)以及地理位置(北美、欧洲、亚太、拉丁美洲、中东和非洲)进行细分。市场规模和预测以价值(美元)形式为上述所有细分市场提供。
| 解决方案 | 欺诈分析 |
| 认证 | |
| 报告 | |
| 可视化 | |
| 其他 | |
| 服务 |
| 云端 |
| 本地 |
| 中小企业 |
| 大型企业 |
| 银行金融服务保险业 |
| 零售和电子商务 |
| IT和电信 |
| 医疗保健 |
| 能源和公用事业 |
| 制造业 |
| 政府和公共部门 |
| 其他 |
| 北美 | 美国 | |
| 加拿大 | ||
| 墨西哥 | ||
| 南美 | 巴西 | |
| 阿根廷 | ||
| 南美其他地区 | ||
| 欧洲 | 英国 | |
| 德国 | ||
| 法国 | ||
| 意大利 | ||
| 西班牙 | ||
| 欧洲其他地区 | ||
| 亚太 | 中国 | |
| 日本 | ||
| 韩国 | ||
| 印度 | ||
| 澳大利亚 | ||
| 亚太其他地区 | ||
| 中东和非洲 | 中东 | 沙特阿拉伯 |
| 阿联酋 | ||
| 土耳其 | ||
| 中东其他地区 | ||
| 非洲 | 南非 | |
| 尼日利亚 | ||
| 埃及 | ||
| 非洲其他地区 | ||
| 按组件 | 解决方案 | 欺诈分析 | |
| 认证 | |||
| 报告 | |||
| 可视化 | |||
| 其他 | |||
| 服务 | |||
| 按部署模式 | 云端 | ||
| 本地 | |||
| 按组织规模 | 中小企业 | ||
| 大型企业 | |||
| 按终端用户行业 | 银行金融服务保险业 | ||
| 零售和电子商务 | |||
| IT和电信 | |||
| 医疗保健 | |||
| 能源和公用事业 | |||
| 制造业 | |||
| 政府和公共部门 | |||
| 其他 | |||
| 按地理位置 | 北美 | 美国 | |
| 加拿大 | |||
| 墨西哥 | |||
| 南美 | 巴西 | ||
| 阿根廷 | |||
| 南美其他地区 | |||
| 欧洲 | 英国 | ||
| 德国 | |||
| 法国 | |||
| 意大利 | |||
| 西班牙 | |||
| 欧洲其他地区 | |||
| 亚太 | 中国 | ||
| 日本 | |||
| 韩国 | |||
| 印度 | |||
| 澳大利亚 | |||
| 亚太其他地区 | |||
| 中东和非洲 | 中东 | 沙特阿拉伯 | |
| 阿联酋 | |||
| 土耳其 | |||
| 中东其他地区 | |||
| 非洲 | 南非 | ||
| 尼日利亚 | |||
| 埃及 | |||
| 非洲其他地区 | |||
报告回答的关键问题
欺诈检测与防护市场目前的价值是多少？
该市场在2025年估值为586.9亿美元，预计到2030年将达到1,469.6亿美元。
哪个地区增长最快？
由于快速的移动支付采用和新的监管要求，亚太地区预计以20.1%的复合年增长率增长，超过所有其他地区。
为什么服务在增长方面超过解决方案？
组织面临人才短缺和复杂的威胁环境，因此转向提供24/7监控和专家模型调优的管理安全服务，使服务细分市场产生21.5%的复合年增长率。
哪个行业引领采用？
银行、金融服务和保险业以32.6%的份额占最大份额，因为直接货币敞口和严格的合规义务。
深度伪造如何影响欺诈防护策略？
生成式AI工具支持语音克隆和合成身份证，促使机构部署活体检测、多因素生物识别和能够实时适应的可解释AI模型。
页面最后更新于:
