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英国の銀行市場における不正検知と防止：2024-2029年UK Fraud Detection & Prevention in the Banking Market: 2024-2029 概要 英国の銀行業務における不正検知と防止に関する調査パッケージでは、インスタントペイメント、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による不正の傾向や影響な... もっと見る
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サマリー概要
英国の銀行業務における不正検知と防止に関する調査パッケージでは、インスタントペイメント、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による不正の傾向や影響など、英国の銀行業務と金融業界における進化する不正の状況を詳細に評価・分析しています。この最先端の不正分析・防止技術に関する調査では、APP不正率の増加や善玉・悪玉双方による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の種類についても検証しています。
本レポートにアクセスすることで、読者はさまざまなタイプの不正行為において、どのように不正防止戦略を策定するのが最善であるか、また不正請求についてより効率的な判断を可能にするプロセスを導入する方法について理解を深めることができます。また、ペイメントサービスプロバイダーが検知できる警告サインについても理解を深めることができます。
このスイートには、英国の不正行為における金融機関の種類（信用組合、フィンテック、投資会社、貸金業者など）に分けて、主要な予測データを提供するデータ提供資料が含まれています。
また、主要トレンド、不正リスク、関係者への提言に関する包括的な評価も含まれています。この調査パッケージは、この主要市場を理解するための包括的なツールであり、関係者は英国の銀行市場における不正検知・防止に関する今後の戦略や予測インテリジェンスについて、より良い情報に基づいた意思決定を行うことができます。 主な特徴 市場ダイナミクス：不正行為に対する防御を提供するツールの採用と開発を形成する主な推進要因、課題、革新の戦略的分析： 金融取引における不正行為の増加に直面し、リアルタイムの不正検知・防止ソリューションを使用することの重要性。 バンキングベンダーにおける不正検知・防止の今後の戦略的方向性と市場展望。 世界的な不正率および不正損失の増加、AIおよびMLの導入、リアルタイムデータの分析、パターン認識など、不正行為との闘いにおける金融不正行為検知・防止ソリューションの主な推進要因と利点。 主な要点と戦略的提言 英国銀行市場における新たな不正行為と主な発見を詳細に分析し、増加する不正行為に対する関係者への戦略的提言を掲載。 ベンチマーク業界予測： この調査パッケージには、英国の不正検知・防止市場の5年間予測が含まれており、銀行と金融機関別に分類されています。また、送金と銀行別に分けて予測しています。 ジュニパーリサーチの競合企業リーダーボード： ジュニパーリサーチのCompetitor Leaderboardでは、不正検知・不正防止ソリューション分野のベンダー15社について、主要プレイヤーの能力と能力を評価します： Accertify アクセスペイ ACIワールドワイド Complyアドバンテージ フィーチャー・スペース フィードザイ ファイザーブ 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 市場データと予測
この調査レポートは、英国の銀行業務における不正検出と防止市場を分析・予測し、58の表と420以上のデータポイントから構成される予測データを掲載した市場調査報告書です。以下の指標が含まれます： 英国の不正取引総件数 不正検知・防止ソリューションの平均支出額 バンキング業界における英国の不正検知・防止の総額
上記の指標はすべて、以下のような金融サービスプロバイダー別に分類されています： 銀行および信用組合 フィンテック 投資会社 金融業者 目次
1. 要点と戦略的提言
1.1 主要な要点 . 5
1.2 戦略的提言 . 6
2. 市場概況
2.1 はじめに . 8
2.2 定義と範囲 . 8
図 2.1： 不正行為の視覚化 . 8
2.2.1 今後の展望 . 9
2.2.2 ジュニパーリサーチの提言 . 9
2.3 不正行為の種類 . 9
2.3.1 第一当事者による不正 . 9
i. 申請詐欺と偽アカウント . 10
ii. 資金の運び屋 . 10
iii. フロンティング.
iv. スリーパー詐欺 . 10
v. APP 詐欺 . 10
vi. ソーシャルエンジニアリング .
vii. マネーロンダリング .
図 2.2： マネーロンダリングの視覚化. 11
viii. チャージバック詐欺 . 11
図 2.3: チャージバック詐欺の視覚化 . 11
ix. ATO . 12
図 2.4: アカウント乗っ取りの可視化 .
x. 合成アイデンティティ . 13
図 2.5: 合成 ID 詐欺の視覚化 . 13
2.4 発行者詐欺の検知と防止に利用されるソリューション . 13
2.4.1 不正検知・防止システム . 13
図 2.6: 不正検知の種類と手法 . 14
i. バイオメトリクス . 14
ii. トークン化 . 14
iii. 行動分析学 . 15
iv. AML ソフトウェア . 15
2.5 詐欺防止を目的とした英国の活動と規制 . 16
2.5.1 即時決済規制 . 16
2.5.2 専任のカード・決済犯罪ユニット . 18
2.5.3 バンキング・プロトコル迅速対応スキーム . 18
2.5.4 BPS（ベストプラクティススタンダード）制度 . 19
18 2.5.5 顧客教育と啓発キャンペーン . 19
19 2.5.6 ジュニパーリサーチの見解 . 19
3. 競合他社のリーダーボード
3.1 本レポートを読む理由 . 21
表 3.1： ジュニパーリサーチのリーダーボード： 英国の不正検出と防止
対象ベンダーと製品ポートフォリオ . 22
図 3.2: ジュニパーリサーチのリーダーボード： 英国における不正検知・防止
リーダーボード .
表 3.3: ジュニパーリサーチのリーダーボード： 銀行業務における不正検知と防止
ベンダー . 23
表 3.4： ジュニパーリサーチのリーダーボードヒートマップ： 英国の不正検知・防止
防止：銀行業界のベンダー . 24
3.2 銀行業界のベンダーにおける英国の不正検知と防止 . 25
3.2.1 Accertify . 25
i. コーポレート . 25
ii. 地理的な広がり . 25
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 25
iv. 提供サービスのハイレベルビュー .
図 3.5: Accertify 金融機関不正防止ソリューション . 25
v. ジュニパーリサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 26
3.2.2 AccessPay . 26
i. コーポレート . 26
ii. 地理的な広がり . 26
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 26
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 27
3.2.3 ACI ワールドワイド . 27
i. コーポレート . 27
ii. 地理的な広がり . 27
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 28
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 28
3.2.4 ComplyAdvantage . 29
i. コーポレート . 29
ii. 地理的な広がり . 29
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 29
iv. オファリングのハイレベルビュー .
v. ジュニパーリサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 30
3.2.5 特徴空間 . 30
i. コーポレート . 30
ii. 地理的な広がり . 30
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 30
iv. オファリングのハイレベルビュー . 31
v. ジュニパー・リサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 31
3.2.6 フィードザイ . 31
i. コーポレート . 31
ii. 地理的な広がり . 32
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 32
iv. オファリングのハイレベルビュー . 32
v. ジュニパーリサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 32
3.2.7 ファイザーブ . 33
i. コーポレート . 33
ii. 地理的な広がり . 33
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ . 33
iv. オファリングのハイレベルビュー . 33
v. ジュニパーリサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 34
3.2.8 Fraudio . 35
i. コーポレート . 35
ii. 地理的な広がり . 35
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 35
iv. オファリングのハイレベルビュー . 35
v. ジュニパーリサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 36
3.2.9 GBG . 36
i. コーポレート . 36
ii. 地理的な広がり . 36
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ . 36
iv. オファリングのハイレベルビュー . 37
v. ジュニパーリサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 37
3.2.10 レクシスネクシス・リスク・ソリューションズ . 37
i. コーポレート . 37
ii. 地理的な広がり . 38
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 38
iv. オファリングのハイレベルビュー . 38
v. ジュニパーリサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 39
3.2.11 マスターカード . 39
i. コーポレート . 39
ii. 地理的な広がり . 40
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 40
iv. オファリングのハイレベルビュー . 40
v. ジュニパーリサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 41
3.2.12 シオン . 42
i. コーポレート . 42
ii. 地理的な広がり . 42
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ . 42
iv. オファリングのハイレベルビュー . 42
v. ジュニパーリサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 43
3.2.13 タレス . 43
i. コーポレート . 43
ii. 地理的な広がり . 43
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 43
iv. オファリングのハイレベルビュー . 43
v. ジュニパーリサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 44
3.2.14 TransUnion . 44
i. コーポレート . 44
ii. 地理的な広がり . 44
iii. 主要顧客および戦略的パートナーシップ . 44
iv. オファリングのハイレベルビュー . 45
v. ジュニパー・リサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 45
3.2.15 ビザ . 45
i. コーポレート . 45
ii. 地理的な広がり . 45
iii. 主要顧客と戦略的パートナーシップ . 45
iv. オファリングのハイレベルビュー . 46
v. ジュニパーリサーチの見解： 主な強みと戦略的機会 . 46
3.3 ジュニパーリサーチのリーダーボード評価手法 . 47
3.3.1 限界と解釈 . 47
表 3.8： ジュニパーリサーチの競合リーダーボードの採点基準 ? 不正行為
バンキングにおける不正の検出と防止 . 48
4. 予測の概要
4.1 予測の概要 . 50
4.2 方法と前提 . 50
図 4.1： 英国銀行業界における不正検知・防止への支出予測
方法論 . 52
図 4.2：英国の不正取引額予測手法 . 53
4.3 予測の概要 . 54
4.3.1 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 .
検知・防止ソリューションを使用する銀行・金融機関の総数 . 54
図と表 4.3： 図と表4.3：不正検知・防止ソリューションを利用する銀行と金融機関の総数
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、2024年～2029年 . 54
4.3.2 不正検知・防止への総支出額 . 55
図と表 4.4： 図と表4.4: 不正検知・防止ソリューションへの総支出額(百万ドル)
($m)、金融機関別、2024-2029 年 . 55
4.3.3 銀行業務と送金における不正取引の総件数 .
送金 . 56
図と表4.5：銀行取引と送金における不正取引の総件数（m
2024-2029 年(m) . 56
4.3.4 銀行業務と送金における不正取引の総額
. 57
図と表4.6：銀行取引と送金における不正取引の総額（百万ドル）、2024-2029年
(百万ドル), 2024-2029 . 57
Summary
このレポートでは、インスタントペイメント、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による不正の傾向や影響など、英国の銀行業務と金融業界における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 UK Fraud Detection & Prevention in Banking research suite provides detailed evaluation and analysis of the evolving fraud landscape in the UK for banking and the financial industry, including fraud trends and the impact of evolving payment types, such as instant payments, blockchain and CBDCs (Central Bank Digital Currencies). This cutting-edge fraud analytics and prevention techniques study examines other initiatives and fraud types disrupting the market, such as increasing APP fraud rate and the use of artificial intelligence by both good and bad actors.
By gaining access to this report, readers will gain a greater understanding of how to best formulate fraud prevention strategies across various types of fraud, and implement processes that enable more efficient decisions about fraud claims. They will also better understand the warning signs that can be detected by payment service providers.
The suite includes a data deliverable, sizing and providing key forecast data; comprising splits for type of financial institutions in the UK fraud, such as and credit unions, fintechs, investment companies and lenders.
Also included is a comprehensive assessment of the key trends, fraud risks, and recommendations for stakeholders. The research suite is a comprehensive tool for understanding this major market; allowing stakeholders to make better-informed decisions on future strategies and predictive intelligence in the UK fraud detection & prevention in banking market.
Key Features
Market Dynamics: strategic analysis of the major drivers, challenges, and innovations shaping the adoption and development of the tools that provide defence against fraud, including:
The importance of using real-time fraud detection & prevention solutions in the face of growing fraudulent activity in financial transactions.
Future strategic directions and market outlook for fraud detection & prevention in banking vendors.
Key drivers and benefits of financial fraud activity detection & prevention solutions in the fight against fraud, including an increase in global fraud rates and fraud losses, the implementation of AI and ML, the analysis of real-time data and pattern recognition, highlighting the impact on the payments and banking space, as well as how fraud detection & prevention platforms can improve the way they operate in the banking space.
Key Takeaways & Strategic Recommendations: In-depth analysis of emerging fraudulent activities and key findings within the UK fraud detection & prevention in banking market, accompanied by strategic recommendations for stakeholders against rising incidents of fraud.
Benchmark Industry Forecasts: The research suite includes five-year forecasts for the UK fraud detection & prevention market, split by banks and financial institutions. The forecast also comprises splits by money transfer and banking.
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:
Accertify
AccessPay
ACI Worldwide
Comply Advantage
Featurespace
Feedzai
Fiserv
Fraudio
GBG
LexisNexis Risk Solutions
Mastercard
SEON
Thales
TransUnion
Visa
Market Data & Forecasts
The market-leading research suite for the UK Fraud Detection & Prevention in Banking market includes access to the full set of forecast data of 58 tables and over 420 datapoints. Metrics in the suite include:
Total Number of UK Fraudulent Transactions
Average Spend on Fraud Detection & Prevention Solutions
Total Value of UK Fraud Detection & Prevention in Banking
All of the above metrics are split by financial services providers such as:
Banks and Credit Unions
Fintechs
Investment Companies
Lenders
Table of Contents
1. Key Takeaways & Strategic Recommendations
1.1 Key Takeaways . 5
1.2 Strategic Recommendations . 6
2. Market Landscape
2.1 Introduction . 8
2.2 Definitions and Scope . 8
Figure 2.1: Visualisation of Fraud . 8
2.2.1 Future Outlook . 9
2.2.2 Juniper Research’s Recommendations . 9
2.3 Types of Fraud . 9
2.3.1 First-party Fraud . 9
i. Application Fraud and Fake Accounts . 10
ii. Money Mules . 10
iii. Fronting . 10
iv. Sleeper Fraud . 10
v. APP Fraud . 10
vi. Social Engineering . 10
vii. Money Laundering . 11
Figure 2.2: Visualisation of Money Laundering. 11
viii. Chargeback Fraud . 11
Figure 2.3: Visualisation of Chargeback Fraud . 11
ix. ATO . 12
Figure 2.4: Visualisation of Account Takeover . 12
x. Synthetic Identity . 13
Figure 2.5: Visualisation 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 . 14
i. Biometrics . 14
ii. Tokenisation . 14
iii. Behavioural Analytics . 15
iv. AML Software . 15
2.5 UK Activities and Regulations Aiming to Prevent Fraud . 16
2.5.1 Instant Payment Regulation . 16
2.5.2 Dedicated Card and Payment Crime Unit . 18
2.5.3 The Banking Protocol Rapid Response Scheme . 18
2.5.4 BPS (Best Practice Standards) System . 19
2.5.5 Customer Education and Awareness Campaigns . 19
2.5.6 Juniper Research’s View . 19
3. Competitor Leaderboard
3.1 Why Read This Report . 21
Table 3.1: Juniper Research Leaderboard: UK Fraud Detection & Prevention
Vendors Included & Product Portfolio . 22
Figure 3.2: Juniper Research Leaderboard: UK Fraud Detection & Prevention in
Banking Leaderboard . 23
Table 3.3: Juniper Research Leaderboard: Fraud Detection & Prevention in
Banking Vendors . 23
Table 3.4: Juniper Research Leaderboard Heatmaps: UK Fraud Detection &
Prevention in Banking Vendors . 24
3.2 UK Fraud Detection & Prevention in Banking Vendors . 25
3.2.1 Accertify . 25
i. Corporate . 25
ii. Geographical Spread . 25
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 25
iv. High-level View of Offering . 25
Figure 3.5: Accertify Financial Institution Fraud Prevention Solution . 25
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 26
3.2.2 AccessPay . 26
i. Corporate . 26
ii. Geographical Spread . 26
iii. Key Clients and Strategic Partnerships . 26
iv. High-level View of Offering . 27
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 27
3.2.3 ACI Worldwide . 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
3.2.4 ComplyAdvantage . 29
i. Corporate . 29
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 . 30
3.2.5 Featurespace . 30
i. Corporate . 30
ii. Geographical Spread . 30
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 30
iv. High-level View of Offering . 31
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 31
3.2.6 Feedzai . 31
i. Corporate . 31
ii. Geographical Spread . 32
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 32
iv. High-level View of Offering . 32
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 32
3.2.7 Fiserv . 33
i. Corporate . 33
ii. Geographical Spread . 33
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 33
iv. High-level View of Offering . 33
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 34
3.2.8 Fraudio . 35
i. Corporate . 35
ii. Geographical Spread . 35
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 35
iv. High-level View of Offering . 35
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 36
3.2.9 GBG . 36
i. Corporate . 36
ii. Geographical Spread . 36
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 36
iv. High-level View of Offering . 37
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 37
3.2.10 LexisNexis Risk Solutions . 37
i. Corporate . 37
ii. Geographical Spread . 38
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 38
iv. High-level View of Offering . 38
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 39
3.2.11 Mastercard . 39
i. Corporate . 39
ii. Geographical Spread . 40
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 40
iv. High-level View of Offering . 40
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 41
3.2.12 SEON . 42
i. Corporate . 42
ii. Geographical Spread . 42
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 42
iv. High-level View of Offering . 42
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 43
3.2.13 Thales . 43
i. Corporate . 43
ii. Geographical Spread . 43
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 43
iv. High-level View of Offering . 43
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 44
3.2.14 TransUnion . 44
i. Corporate . 44
ii. Geographical Spread . 44
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 44
iv. High-level View of Offering . 45
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 45
3.2.15 Visa . 45
i. Corporate . 45
ii. Geographical Spread . 45
iii. Key Clients & Strategic Partnerships . 45
iv. High-level View of Offering . 46
v. Juniper Research’s View: Key Strengths & Strategic Opportunities . 46
3.3 Juniper Research Leaderboard Assessment Methodology . 47
3.3.1 Limitations & Interpretations . 47
Table 3.8: Juniper Research’s Competitor Leaderboard Scoring Criteria ? Fraud
Detection & Prevention in Banking . 48
4. Forecast Summary
4.1 Forecast Introduction . 50
4.2 Methodology & Assumptions . 50
Figure 4.1: Spend on Fraud Detection and Prevention in Banking UK Forecast
Methodology . 52
Figure 4.2: Fraudulent Transaction Value UK Forecast Methodology . 53
4.3 Forecast Overview . 54
4.3.1 Total Number of Banks and Financial Institutions Using Fraud
Detection and Prevention Solutions . 54
Figure & Table 4.3: Total Number of Banks and Financial Institutions Using
Fraud Detection and Prevention Solutions, 2024-2029 . 54
4.3.2 Total Spend on Fraud Detection and Prevention . 55
Figure & Table 4.4: Total Spend on Fraud Detection and Prevention Solutions
($m), Split by Financial Institution, 2024-2029 . 55
4.3.3 Total Number of Fraudulent Transactions in Banking and Money
Transfer . 56
Figure & Table 4.5: Total Number of Fraudulent Transaction in Banking and
Money Transfer (m), 2024-2029 . 56
4.3.4 Total Value of Fraudulent Transactions in Banking and Money Transfer
. 57
Figure & Table 4.6: Total Value of Fraudulent Transaction in Banking and Money
Transfer ($m), 2024-2029 . 57
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