銀行業務における不正検知・防止の世界市場：2024-2029年

Global Fraud Detection & Prevention in Banking Market: 2024-2029

概要弊社の調査レポート「銀行業務における不正検知と防止」は、インスタント決済、ブロックチェーン、CBDC（中央銀行デジタル通貨）など、進化する決済タイプの影響を含め、銀行業務と金融業界に関し... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
Juniper Research ジュニパーリサーチ社	2024年6月17日	GBP4,250 企業ライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	102	英語

日本語のページは自動翻訳を利用し作成しています。
実際のレポートは英文でご納品いたします。

サマリー

概要

弊社の調査レポート「銀行業務における不正検知と防止」は、インスタント決済、ブロックチェーン、CBDC（中央銀行デジタル通貨）など、進化する決済タイプの影響を含め、銀行業務と金融業界に関して進化する不正の状況を詳細に評価・分析しています。不正分析・防止技術の調査では、政府規制の範囲の変化や、善玉・悪玉双方の人工知能の利用など、市場を混乱させるその他の取り組みや不正スキームについても検証しています。

また、銀行不正検知に関する調査では、誤検知や、行動分析やトランザクションモニタリングの利用拡大など、銀行分野における新たなトレンドなど、銀行における不正検知・防止における今後の課題についても考察しています。

さらに、この不正検知・防止市場レポートでは、不正リスク市場セグメントの機会についても取り上げています。AIや機械学習などの新技術に沿った、銀行やその他の金融機関向けの不正検知・防止機能の高度な手法の開発に関する戦略的洞察とともに、包括的なアプローチを提供しています。

高度な分析を通じて、不正検知・防止ベンダー、銀行、金融機関が、AIやリアルタイムデータなどの高度な不正検知の側面を取り入れ、将来に向けて不正検知・防止ソリューションを適応させる際に考慮すべき重要な将来の機会と技術を浮き彫りにしています。

本レポートでは、ジュニパーリサーチのCompetitor Leaderboardにおいて、金融サービス分野の不正検知・防止ベンダー15社をランキングしており、金融不正市場の競合状況を把握したい関係者にとって貴重な資料となる。

この調査パッケージには詳細なデータセットが含まれており、銀行、信用組合、貸金業者、投資会社が不正検知・防止ソリューションを利用している総数、不正検知・防止ソリューションに対する年間総支出額、銀行取引と送金における不正取引の総数、不正取引総額など、さまざまな指標や不正事例に関する60カ国の予測を提供しています。

主な特徴

市場ダイナミクス：銀行業界における不正検知・防止ソリューションの導入と発展を形作る主な推進要因、課題、革新の戦略的分析：

主な要点と戦略的提言：主な要点と戦略的提言：銀行業務における不正検知・防止市場における主な開発機会と主な発見を詳細に分析し、関係者への主な戦略的提言を添えています。

ベンチマーク業界予測：国内および海外送金の総送金額と、消費者向けインスタントペイメントによる総送金額の予測を掲載しています。このデータは8つの主要予測地域と60カ国に分けて掲載しています。

ジュニパーリサーチの競合リーダーボード： Juniper ResearchのCompetitor Leaderboardを通じて、不正検知・不正防止ソリューション分野のベンダー15社の主要プレイヤーの能力と能力を評価します。

市場データと予測レポート

銀行業界の不正検知・防止市場に関する市場をリードする調査スイートには、54の表と24,000以上のデータポイントからなる予測データ一式へのアクセスが含まれています。この調査パッケージの指標には以下が含まれます：

不正検知・防止ソリューションを利用する銀行・金融機関の総数

銀行業務における不正検知・防止への総支出額

不正取引総額

これらの指標は、以下の主要市場について提供されています：

銀行および金融機関

信用組合

金融業者

投資会社

Juniper Research Interactive Forecast Excelには以下の機能があります：

統計分析：データ期間中の全地域・国について表示される特定の指標を検索することができます。グラフは簡単に修正でき、クリップボードへのエクスポートも可能です。

国別データツール：このツールでは、予測期間中のすべての地域と国の指標を見ることができます。検索バーで表示される指標を絞り込むことができます。

国別比較ツール：特定の国を選択して比較することができます。このツールには、グラフをエクスポートする機能が含まれています。

What-if分析：5つのインタラクティブなシナリオを通じて、予測指標を独自の仮定と比較することができます。

市場動向と戦略レポート

ジュニパーリサーチ社の最新レポートは、銀行業務における不正検知・防止市場を詳細に調査し、現在の不正傾向や、AIやML（機械学習）などのさまざまな技術の利用拡大や期待、この分野における既存および差し迫った規制など、市場を形成する要因を評価しています。本レポートでは、銀行業界における不正検知・防止プロバイダーの戦略的機会について包括的な分析を行い、主要な業種、発展途上の課題、関係者はどのようにこれらを乗り切るべきかを取り上げています。

競合リーダーボードレポート

ジュニパーリサーチのCompetitor Leaderboardでは、決済不正検知・防止分野の主要ベンダー15社について、詳細な評価と市場での位置付けを掲載しています。ベンダーの位置付けは、キャパシティと能力の評価に基づいて、確立されたリーダー、有力な挑戦者、または破壊者と挑戦者のいずれかに分類しています。リーダーボードに掲載されたベンダーは以下の通りです：

Accertify

ACIワールドワイド

コンプライ・アドバンテージ

ディスカバー

フィーチャー・スペース

フィードザイ

フィーザブ

フラウディオ

GBG

レクシスネクシスリスクソリューションズ

マスターカード

SEON

タレス

トランスユニオン

ビザ

ジュニパーリサーチのCompetitor Leaderboardは、堅牢で包括的なスコアリング手法に裏打ちされたもので、読者は、市場をリードするプレイヤーをより深く理解することができます。

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Summary

このレポートでは、インスタント決済、ブロックチェーン、CBDC（中央銀行デジタル通貨）など、進化する決済タイプの影響を含め、銀行業務と金融業界に関して進化する不正の状況を詳細に評価・分析しています。

Report　Description

Overview

Our Fraud Detection & Prevention in Banking research report provides a detailed evaluation and analysis of the evolving fraud landscape when it comes to banking and the financial industry, including the impact of evolving payment types such as instant payments, blockchain and CBDCs (central bank digital currencies). The fraud analytics and prevention techniques study examines other initiatives and fraudulent schemes disrupting the market, such as the changing scope of government regulations and the use of artificial intelligence by both good and bad actors.

The banking fraud detection research also considers future challenges within fraud detection and prevention for banking, such as false positives and emerging trends in the banking sector space, including the increased use of behavioural analysis and transaction monitoring.

In addition, this fraud detection and prevention market report covers fraud risks market segment opportunities; providing a comprehensive approach with strategic insights into the development of advanced methods of fraud detection and prevention capabilities for banks and other financial institutions, in line with new technologies, such as AI and machine learning.

Through advanced analytics, It highlights future opportunities and technologies that are important for fraud detection and prevention vendors, banks and financial institutions to consider when adapting fraud detection and prevention solutions for the future, incorporating advanced fraud detection aspects such as AI and real-time data.

The report positions 15 fraud detection in banking and prevention vendors in the financial services sector across the Juniper Research Competitor Leaderboard; delivering an invaluable resource for stakeholders seeking to understand the competitive landscape in the financial fraud market.

The research suite contains a detailed dataset; providing forecasts for 60 countries across a wide range of different metrics and instances of fraud, including total number of banks, credit unions, lenders and investment companies using types of fraud detection and prevention solutions, total annual spend on fraud detection and prevention solutions, total number of fraudulent transactions in banking and money transfer and total fraudulent transaction value.

Key Features

Market Dynamics: A strategic analysis of the major drivers, challenges, and innovations shaping the adoption and development of the fraud detection and prevention in banking industry, including:

Key Takeaways & Strategic Recommendations: In-depth analysis of key development opportunities and key findings within the fraud detection and prevention in banking market, accompanied by key strategic recommendations for stakeholders.

Benchmark Industry Forecasts: Includes forecasts for the total money transfer for both domestic and international money movement, as well as the total money sent through consumer instant payments. This data is split by our 8 key forecast regions and 60 countries.

Juniper Research Competitor Leaderboard: Key player capability and capacity assessment for 15 vendors in the fraud detection and fraud prevention solutions space, via a Juniper Research Competitor Leaderboard.

Market Data & Forecasting Report

The market-leading research suite for the Fraud Detection and Prevention in Banking market includes access to the full set of forecast data of 54 tables and over 24,000 datapoints. Metrics in the research suite include:

Total number of Banks and Financial Institutions Using Fraud Detection and Prevention Solutions

Total Spend on Fraud Detection and Prevention in Banking

Total Fraudulent Transaction Value

These metrics are provided for the following key market verticals:

Banks and Financial Institutions

Credit Unions

Lenders

Investment Companies

Juniper Research Interactive Forecast Excel contains the following functionality:

Statistics Analysis: Users benefit from the ability to search for specific metrics, displayed for all regions and countries across the data period. Graphs are easily modified and can be exported to the clipboard.

Country Data Tool: This tool lets users look at metrics for all regions and countries in the forecast period. Users can refine the metrics displayed via a search bar.

Country Comparison Tool: Users can select and compare specific countries. The ability to export graphs is included in this tool.

What-if Analysis: Here, users can compare forecast metrics against their own assumptions, via 5 interactive scenarios.

Market Trends & Strategies Report

Juniper Research’s new report examines the Fraud Detection and Prevention in Banking market landscape in detail; assessing current fraud trends and factors shaping the market, such as the growing use and anticipation surrounding different technologies such as AI and ML (Machine Learning), and the existing and impending regulations in the space. The report delivers comprehensive analysis of the strategic opportunities for fraud detection and prevention providers within banking; addressing key verticals, developing challenges, and how stakeholders should navigate these.

Competitor Leaderboard Report

Juniper Research’s Competitor Leaderboard provides detailed evaluation and market positioning for 15 leading vendors in the payment fraud detection and prevention space. The vendors are positioned either as established leaders, leading challengers or disruptors and challengers, based on capacity and capability assessments. The vendors in the Leaderboard include:

Accertify
ACI Worldwide
Comply Advantage
Discover
Featurespace
Feedzai
Fiserv
Fraudio
GBG
LexisNexis Risk Solutions
Mastercard
SEON
Thales
TransUnion
Visa

Backed by a robust and comprehensive scoring methodology, Juniper Research’s Competitor Leaderboard allows readers to gain greater insight into leading market players; enabling them to view which companies have the highest market prospects and the strategies being implemented.

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1. Market Trends & Strategies

1. Key Takeaways & Strategic Recommendations

1.1 Key Takeaways . 4

1.2 Strategic Recommendations . 5

2. Market Landscape

2.1 Introduction . 7

2.2 Definitions and Scope . 7

Figure 2.1: Visualisation of Fraud . 7

2.3 Types of Fraud . 8

2.3.1 First-party Fraud . 8

i. Application Fraud and Fake Accounts . 8

ii. Money Mules . 8

iii. Fronting . 8

iv. Sleeper Fraud . 8

v. APP Fraud . 9

vi. Social Engineering . 9

2.3.2 Money Laundering . 9

Figure 2.2: Visualisation of Money Laundering. 9

2.3.3 Chargeback Fraud . 9

Figure 2.3: Visualisation of Chargeback Fraud . 10

2.3.4 ATO . 10

Figure 2.4: Visualisation of Account Takeover . 10

2.3.5 Synthetic Identity . 11

Figure 2.5: Visualisation of Synthetic Identity Fraud . 12

i. Detection of Synthetic Identity Fraud . 13

2.4 Solutions Utilised in Issuer Fraud Detection & Prevention . 13

2.4.1 Fraud Detection and Prevention Systems . 13

Figure 2.6: Types of Fraud Detection and Techniques . 13

i. Biometrics . 14

ii. Tokenisation . 14

iii. Behavioural Analytics . 14

iv. AML Software . 14

3. Emerging Fraud Market

3.1 Key Themes and Areas Involved . 17

3.2 Key Trends & Current Market Drivers . 17

3.3 Payment Types . 19

3.3.1 Open Banking . 19

i. Increase in Fraud Through Open Banking . 19

Figure 3.1: Visualisation of Open Banking . 19

ii. Decrease in Fraud Through Open Banking . 20

Figure 3.2: Visualisation of Open Banking . 20

3.3.2 BNPL . 20

i. Increase in Fraud Through BNPL . 20

Figure 3.3: Buy Now Pay Later Flow . 21

ii. Decrease in Fraud Through BNPL . 21

3.3.3 CBDCs . 21

Figure 3.4: Visualisation of CBDC . 22

i. Increase in Fraud Through CBDCs . 22

ii. Decrease in Fraud Through CBDCs . 22

iii. Mitigating CBDC Fraud . 22

3.3.4 Cryptocurrency . 23

i. Increase in Fraud Through Cryptocurrency . 23

ii. Mitigating Cryptocurrency Fraud . 23

3.3.5 Real-time Payments . 23

Figure 3.5: Visualisation of Instant Payments . 24

i. Increase in Fraud Through Real-time Payments . 24

ii. Decrease in Fraud Through Real-time Payments . 25

3.3.6 Money Transfer . 25

i. Increase in Fraud Through Money Transfer . 26

Figure 3.6: Total Number of Fraudulent Money Transfer Transactions (m), Split

by 8 Key Regions, 2024-2029 . 26

ii. Decrease in Fraud Through Money Transfer . 26

3.4 Technologies . 27

3.4.1 AI . 27

i. Benefits of AI in Fraud Detection . 27

Figure 3.7: Benefits of AI in Fraud Detection . 27

ii. How AI Is Being Utilised by Fraudsters . 27

3.4.2 ML . 28

i. Benefits of ML in Fraud Detection . 28

ii. How ML Is Being Utilised by Fraudsters . 28

3.4.3 APIs . 28

i. Benefits of APIs in Fraud Detection . 28

ii. How APIs Are Being Utilised by Fraudsters . 28

iii. Open Banking APIs . 29

iv. FAPI (Financial-grade API) . 29

3.5 Regulations . 30

3.5.1 UK Faster Payments Regulation . 30

3.5.2 PSD2 . 31

3.5.3 RTS (Regulatory Technical Standards) Implications for Payment Service

Providers . 31

i. Fraud Detection . 31

ii. Merger of Home Working, Personal Devices and Corporate Access 32

iii. Exemptions from SCA . 32

iv. Implications . 33

v. Network Tokenisation in India . 33

vi. Regulation Differences . 34

4. Segment Analysis

4.1 Introduction . 36

4.1.1 Banks and Credit Unions . 36

Figure 4.1: Total Spend on Fraud Detection and Prevention by Banks and Credit

Unions ($m), Globally, Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 36

4.1.2 Fintechs . 37

Figure 4.2: Total Number of Fintechs Using Fraud Detection and Prevention

Solutions, 2024-2029 . 37

4.1.3 Lenders . 38

i. Reducing Exposure to Fraud . 38

ii. Enhance Risk Management . 38

iii. Improved Quality of Loan Portfolio . 38

iv. Protect Trust and Reputation . 38

Figure 4.3: Total Spend on Fraud Detection and Prevention by Lenders Globally

($m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 38

4.1.4 Investment Companies . 39

Figure 4.4: Total Spend on Fraud Detection and Prevention from Investment

Companies ($m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 39

4.2 Key Challenges . 40

2. Competitor Leaderboard

1. Juniper Research Competitor Leaderboard

1.1 Why Read This Report . 4

Table 1.1: Juniper Research Competitor Leaderboard Vendors: Fraud Detection

& Prevention in Banking . 5

Figure 1.2: Juniper Research Competitor Leaderboard ? Fraud Detection &

Prevention in Banking . 6

Table 1.3: Juniper Research Competitor Leaderboard: Fraud Detection &

Prevention in Banking Vendor Ranking . 6

Table 1.4: Juniper Research Competitor Leaderboard Fraud Detection &

Prevention in Banking ? Heatmap . 7

2. Company Profiles

2.1 Issuer Fraud Prevention Vendor Profiles . 9

2.1.1 Accertify . 9

i. Corporate Information . 9

ii. Geographical Spread . 9

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 9

iv. High-level View of Offering . 9

Figure 2.1: Accertify Financial Institution Fraud Prevention Solution . 9

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 10

2.1.2 ACI Worldwide . 10

i. Corporate . 10

ii. Geographical Spread . 10

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 10

iv. High-level View of Offering . 11

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 11

2.1.3 ComplyAdvantage . 12

i. Corporate Information . 12

ii. Geographical Spread . 12

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 12

iv. High-level View of Offering . 12

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 13

2.1.4 Discover . 13

i. Corporate Information . 13

ii. Geographical Spread . 13

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 13

iv. High-level View of Offering . 13

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 14

2.1.5 Feauturespace . 14

i. Corporate Information . 14

ii. Geographical Spread . 15

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 15

iv. High-level View of Offering . 15

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 16

2.1.6 Feedzai . 16

i. Corporate Information . 16

ii. Geographical Spread . 16

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 16

iv. High-level View of Offering . 17

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 17

2.1.7 Fiserv . 17

i. Corporate Information . 17

ii. Geographical Spread . 17

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 17

iv. High-level View of Offering . 18

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 19

2.1.8 Fraudio . 19

i. Corporate Information . 19

ii. Geographical Spread . 19

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 19

iv. High-level View of Offering . 20

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 20

2.1.9 GBG . 20

i. Corporate Information . 20

ii. Geographical Spread . 21

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 21

iv. High-level View of Offering . 21

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 21

2.1.10 LexisNexis Risk Solution . 21

i. Corporate Information . 21

ii. Geographical Spread . 22

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 22

iv. High-level View of Offering . 22

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 23

2.1.11 Mastercard . 24

i. Corporate Information . 24

ii. Geographical Spread . 24

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 24

iv. High-level View of Offering . 25

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 26

2.1.12 SEON . 26

i. Corporate Information . 26

ii. Geographical Spread . 26

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 26

iv. High-level View of Offering . 26

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 27

2.1.13 Thales . 27

i. Corporate . 27

ii. Geographical Spread . 27

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 28

iv. High-level View of Offering . 28

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 28

2.1.14 TransUnion . 28

i. Corporate . 28

ii. Geographical Spread . 29

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 29

iv. High-level View of Offering . 29

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 29

2.1.15 Visa . 30

i. Corporate . 30

ii. Geographical Spread . 30

iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 30

iv. High-level View of Offering . 30

v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 31

2.2 Juniper Research Leaderboard Assessment Methodology . 32

2.2.1 Limitations & Interpretations . 32

Table 2.4: Juniper Research Fraud Detection & Prevention in Banking Assessment

Criteria . 33

3. Data & Forecasting

1. Market Overview

1.1 Introduction . 4

1.2 Definitions and Scope . 4

Figure 1.1: Visualisation of Fraud . 4

2. Methodology Assumptions and Summary

2.1 Forecast Introduction . 7

2.2 Methodology & Assumptions . 7

Figure 2.1: Spend on Fraud Detection & Prevention Methodology . 9

Figure 2.2: Fraudulent Transaction Value Forecast . 10

3. Forecast Summary

3.1 Issuer Fraud Prevention Forecast Summary . 12

3.1.1 Number of Bank and Other Financial Institutions Using Fraud

Detection & Prevention Solutions . 12

Figure & Table 3.1: Total Number of Banks and Financial Institutions Using

Fraud Detection & Prevention Solutions (m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 12

3.1.2 Total Annual Spend on Fraud Detection & Prevention Solutions . 13

Figure & Table 3.2: Total Spend on Fraud Detection & prevention Solutions by

Banks and Other Financial Institutions ($m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029

. 13

Table 3.3: Total Spend from Banks and Credit Unions Using Fraud Detection &

Prevention Solutions ($m), Split by Company Vertical, 2024-2029 . 13

3.1.3 Total Number of Fraudulent Transactions across Banking and Money

Transfer. 14

Figure & Table 3.4: Total Number of Fraudulent Transactions across Banking

and Money Transfer (m), Split by 8 Key Regions 2024-2029 . 14

3.1.4 Total Value of Fraudulent Transactions across Banking and Money

Transfer . 15

Figure & Table 3.5: Total Value of Fraudulent Transactions across Digital

Banking and Money Transfer ($m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029. 15

4. Banks and Other Financial Institutions Spend

4.1 Banks and Credit Unions Fraud Detection & Prevention Spend . 17

4.1.1 Number of Banks and Credit Unions Using Fraud Detection &

Prevention Solutions. 17

Figure & Table 4.1: Total Number of Banks and Credit Unions Using Fraud

Detection & Prevention Solutions (m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 17

4.1.2 Total Spend by Banks and Credit Unions on Fraud Detection &

Prevention Solutions. 18

Figure & Table 4.2: Total Spend from Banks and Credit Unions Using Fraud

Detection & Prevention Solutions ($m), Split by 8 Key Regions 2024-2029 . 18

4.2 Fintechs Fraud Detection & prevention Spend. 19

4.2.1 Number of Fintechs Using Fraud Detection & Prevention Solutions . 19

Figure & Table 4.3: Total Number of Fintechs Using Fraud Detection &

Prevention Solutions (m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 19

4.2.2 Total Spend by Fintechs on Fraud Detection & Prevention Solutions . 20

Figure & Table 4.4: Total Spend from Fintechs Using Fraud Detection &

Prevention Solutions ($m), Split by 8 Key Regions 2024-2029 . 20

4.3 Investment Companies Fraud Detection & prevention Spend . 21

4.3.1 Number of Investment Companies Using Fraud Detection &

Prevention Solutions. 21

Figure & Table 4.5: Total Number of Investment Companies Using Fraud

Detection & Prevention Solutions (m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 21

4.3.2 Total Spend by Investment Companies on Fraud Detection &

Prevention Solutions. 22

Figure & Table 4.6: Total Spend from Investment Companies Using Fraud

Detection & Prevention Solutions ($m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 22

4.4 Lenders Fraud Detection & prevention Spend . 23

4.4.1 Number of Lenders Using Fraud Detection & Prevention Solutions . 23

Figure & Table 4.7: Total Number of Lenders Using Fraud Detection & Prevention

Solutions (m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 23

4.4.2 Total Spend by Lenders on Fraud Detection & Prevention Solutions . 24

Figure & Table 4.8: Total Spend from Lenders Using Fraud Detection &

Prevention Solutions ($m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 24

5. Fraudulent Transactions in Banking and Money Transfer

5.1 Fraudulent Transactions in Digital Banking . 26

5.1.1 Total Number of Fraudulent Transactions in Digital Banking . 26

Figure & Table 5.1: Total Number of Fraudulent Transactions within Digital

Banking (m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 26

5.1.2 Total Fraudulent Transaction Values in Digital Banking . 27

Figure & Table 5.2: Total Fraudulent Transaction Values in Digital Banking ($m),

Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 27

5.2 Fraudulent Transaction Rates in Money Transfer . 28

5.2.1 Total Number of Fraudulent Transactions in Money Transfer . 28

Figure & Table 5.3: Total Number of Fraudulent Transactions within Money

Transfer (m), Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 28

5.2.2 Total Fraudulent Transaction Values in Money Transfer . 29

Figure & Table 5.4: Total Fraudulent Transaction Values in Money Transfer ($m),

Split by 8 Key Regions, 2024-2029 . 29

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