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세계의 온라인 결제 사기 탐지 시장
Online Payment Fraud Detection
상품코드 : 1794556
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 273 Pages
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한글목차

세계의 온라인 결제 사기 탐지 시장은 2030년까지 213억 달러에 도달

2024년에 99억 달러로 추정되는 세계의 온라인 결제 사기 탐지 시장은 2024-2030년에 CAGR 13.7%로 성장하며, 2030년에는 213억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 부정 분석 솔루션은 CAGR 13.0%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 118억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 인증 솔루션 부문의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 14.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 27억 달러, 중국은 CAGR 18.2%로 성장 예측

미국의 온라인 결제 사기 탐지 시장은 2024년에 27억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 45억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 18.2%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 10.1%와 12.2%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 10.9%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 온라인 결제 사기 탐지 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

온라인 결제 사기 감지가 디지털 상거래에 필수적인 이유는 무엇인가?

세계에서 E-Commerce가 확대됨에 따라 온라인 결제 사기는 기업 및 금융기관에 시급한 과제가 되고 있습니다. 카드 비휴대용(CNP) 사기부터 피싱 공격과 스푸핑까지 사이버 범죄자들은 결제 생태계의 취약점을 악용하고 있습니다. 이러한 부정행위의 급증으로 인해 기업은 여러 거래 채널을 실시간으로 조작할 수 있는 강력한 부정행위 감지 솔루션을 우선적으로 고려해야 합니다. 온라인 결제 사기 감지 시스템은 더 이상 선택적 안전장치가 아니라 고객의 신뢰와 규제 준수를 유지하기 위한 필수적인 툴로 간주되고 있습니다.

모바일 커머스와 비접촉식 결제로 인해 금융서비스의 급속한 디지털화가 가속화되면서 거래 모니터링은 더욱 복잡해지고 있습니다. 기존의 규칙 기반 시스템으로는 고도화된 부정 패턴을 감지하는 것이 어려워지고 있습니다. 현재 조직은 머신러닝, 행동 분석, 적응형 리스크 스코어링을 결합한 지능형 플랫폼을 채택하여 의심스러운 행동을 사전에 식별하고 있습니다. 이러한 시스템은 부정 방지와 원활한 사용자 경험(디지털 결제의 중요한 경쟁 요소)을 동시에 달성하는 데 필수적입니다.

새로운 기술은 어떻게 부정행위 감지 능력을 향상시키고 있는가?

최신 악성코드 감지 솔루션은 위협 감지를 강화하기 위해 인공지능, 데이터 사이언스, 실시간 분석에 크게 의존하고 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 대량의 거래 데이터를 분석하여 이상 징후와 진화하는 부정행위의 징후를 식별합니다. 이러한 시스템은 새로운 공격 벡터를 학습하고 그에 따라 부정 점수화 모델을 조정하여 정확도를 높이고 오탐을 줄임으로써 정확도를 향상시킵니다. 또한 타이핑 속도, 마우스 움직임, 디바이스 상호작용 등의 패턴을 이용하여 트랜잭션을 중단하지 않고 사용자를 인증하는 행동 바이오메트릭도 인기를 끌고 있습니다.

클라우드 기반 플랫폼은 전 세계 결제 인프라 전반에 대한 지속적인 모니터링과 신속한 업데이트를 가능하게 합니다. API 기반 아키텍처를 통해 결제 게이트웨이, 은행 앱, E-Commerce 플랫폼과 쉽게 통합할 수 있습니다. 지역적 위치 추적, 기기 지문, IP 평판 분석을 통해 부정행위 감지 레이어를 더욱 강화할 수 있습니다. 사기의 방법이 더욱 조직적이고 표적화됨에 따라 이러한 다층적인 기술 기반 시스템은 금융기관이 위협에 한발 앞서 나가면서 일반 사용자의 마찰을 최소화하는 데 도움이 되고 있습니다.

부정행위 감지 툴 도입에 영향을 미치는 업계 동향은 무엇인가?

산업을 막론하고 디지털 결제의 확대는 부정행위 관리의 우선순위를 바꾸고 있습니다. 소매, 여행, 금융 서비스, 디지털 엔터테인먼트 등에서는 부정사용 감지 플랫폼이 엔드투엔드 결제 워크플로우에 통합되고 있습니다. 실시간 결제, P2P 송금, 모바일 지갑 증가로 공격 대상이 확대되고, 민첩한 감지 메커니즘에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 유럽의 PSD2나 인도의 RBI 가이드라인과 같은 법규의 압력도 증가하고 있으며, 기업은 보다 강력한 인증 및 부정 관리 프레임워크를 도입해야 할 필요성이 높아지고 있습니다.

기업은 고객 경험을 유지하면서 마찰을 최소화하는 데 초점을 맞추었습니다. 적응형 인증과 위험 기반 검증은 위험 지표가 감지된 경우에만 더 강력한 검사를 적용하는 데 사용됩니다. 핀테크, 은행, 사이버 보안 기업 간의 협업으로 부정 정보 네트워크의 공유와 학습 모델 통합이 진행되고 있습니다. 반면, 중소기업의 경우 결제 서비스 프로바이더에 번들로 제공되는 사기 감지 툴에 의존하는 경향이 강해지면서 기업 외의 사용자도 높은 수준의 보호 기능을 이용할 수 있게 되었습니다.

온라인 결제 사기 감지 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

온라인 결제 사기 감지 시장의 성장은 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. E-Commerce, 모바일 앱, 비접촉식 채널에서의 디지털 결제의 확대로 인해 모니터링이 필요한 트랜잭션의 양과 복잡성이 증가하고 있습니다. AI가 생성한 가짜 ID, 계정 탈취 등 사기의 방법이 교묘해지면서 실시간 적응형 감지 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 머신러닝, 행동 생체인식, 클라우드 네이티브 플랫폼의 기술 발전은 사용자의 마찰을 줄이면서 부정행위 감지 정확도를 높이고 있습니다. 데이터 보안 및 소비자 보호에 관한 규정의 발달로 인해 컴플라이언스를 준수하는 사기 방지 툴에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 또한 임베디드 금융, 디지털 지갑, 국경 간 E-Commerce의 도입이 증가함에 따라 확장 가능하고 상호 운용 가능한 사기 관리 시스템이 요구되고 있습니다. 이러한 발전으로 인해, 사기 감지는 디지털 결제 인프라의 기본 레이어가 되고 있습니다.

부문

솔루션(부정 분석 솔루션, 인증 솔루션, 리포팅 & 가시화 솔루션), 모드(전자결제 모드, 모바일 결제 모드, 카드 결제 모드)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

우리는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Online Payment Fraud Detection Market to Reach US$21.3 Billion by 2030

The global market for Online Payment Fraud Detection estimated at US$9.9 Billion in the year 2024, is expected to reach US$21.3 Billion by 2030, growing at a CAGR of 13.7% over the analysis period 2024-2030. Fraud Analytics Solution, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 13.0% CAGR and reach US$11.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Authentication Solution segment is estimated at 14.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$2.7 Billion While China is Forecast to Grow at 18.2% CAGR

The Online Payment Fraud Detection market in the U.S. is estimated at US$2.7 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$4.5 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 18.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 10.1% and 12.2% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 10.9% CAGR.

Global Online Payment Fraud Detection Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Online Payment Fraud Detection Becoming Mission-Critical for Digital Commerce?

As global e-commerce continues to expand, online payment fraud has become a pressing concern for businesses and financial institutions. From card-not-present (CNP) fraud to phishing attacks and synthetic identity theft, cybercriminals are exploiting vulnerabilities in payment ecosystems. This surge in fraudulent activity has compelled organizations to prioritize robust fraud detection solutions capable of operating in real time across multiple transaction channels. Online payment fraud detection systems are no longer viewed as optional safeguards but as essential tools to maintain customer trust and regulatory compliance.

The rapid digitization of financial services, accelerated by mobile commerce and contactless payments, has introduced greater complexity in monitoring transactions. Traditional rule-based systems are increasingly insufficient to detect sophisticated fraud patterns. Organizations are now adopting intelligent platforms that combine machine learning, behavioral analytics, and adaptive risk scoring to proactively identify suspicious activities. These systems are critical in balancing fraud prevention with seamless user experience, a key competitive factor in digital payments.

How Are Emerging Technologies Enhancing Fraud Detection Capabilities?

Modern fraud detection solutions rely heavily on artificial intelligence, data science, and real-time analytics to strengthen threat detection. Machine learning algorithms analyze large volumes of transactional data to identify anomalies and evolving fraud signatures. These systems learn from new attack vectors and adjust fraud scoring models accordingly, improving accuracy and reducing false positives. Behavioral biometrics are also gaining traction, using patterns such as typing speed, mouse movement, and device interaction to authenticate users without interrupting transactions.

Cloud-based platforms enable continuous monitoring and faster updates across global payment infrastructures. API-driven architectures allow easy integration with payment gateways, banking apps, and e-commerce platforms. Geolocation tracking, device fingerprinting, and IP reputation analysis further enrich fraud detection layers. As fraud tactics grow more coordinated and targeted, these multi-layered, technology-enabled systems are helping institutions stay ahead of threats while minimizing friction for legitimate users.

What Industry Trends Are Shaping Adoption of Fraud Detection Tools?

Across industries, digital payment expansion is reshaping fraud management priorities. In retail, travel, financial services, and digital entertainment, fraud detection platforms are being integrated into end-to-end payment workflows. The growth of real-time payments, peer-to-peer transfers, and mobile wallets has expanded the attack surface, creating demand for agile detection mechanisms. Regulatory pressure is also mounting, with mandates like PSD2 in Europe and RBI guidelines in India pushing companies to adopt stronger authentication and fraud control frameworks.

Businesses are focusing on minimizing friction while preserving customer experience. Adaptive authentication and risk-based verification are being used to apply stronger checks only when risk indicators are detected. Collaboration between fintechs, banks, and cybersecurity firms is resulting in shared fraud intelligence networks and federated learning models. Meanwhile, small and medium businesses are increasingly relying on fraud detection tools bundled with payment service providers, making sophisticated protection accessible to non-enterprise users.

What Factors Are Driving Growth in the Online Payment Fraud Detection Market?

Growth in the online payment fraud detection market is driven by several factors. Expansion of digital payments across e-commerce, mobile apps, and contactless channels is increasing the volume and complexity of transactions requiring monitoring. Rising sophistication of fraud tactics, including AI-generated synthetic identities and account takeovers, is pushing demand for real-time, adaptive detection systems. Technological advancements in machine learning, behavioral biometrics, and cloud-native platforms are improving fraud detection precision while reducing user friction. Regulatory developments in data security and consumer protection are encouraging investment in compliant fraud prevention tools. Additionally, increasing adoption of embedded finance, digital wallets, and cross-border e-commerce is necessitating scalable and interoperable fraud management systems. These developments are ensuring that fraud detection becomes a fundamental layer within the digital payment infrastructure.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Online Payment Fraud Detection market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Solution (Fraud Analytics Solution, Authentication Solution, Reporting & Visualization Solution); Mode (E-Payment Mode, Mobile Payment Mode, Card Payment Mode)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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