Stratistics MRC에 따르면 2025년 세계의 사기 감지 및 예방 AI 시장은 149억 1,000만 달러를 차지하고, 예측 기간 동안 CAGR 20.06%로 성장하여 2032년에는 536억 2,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
사기 감지 및 예방용 AI는 데이터 분석과 첨단 머신러닝 알고리즘을 사용하여 의심스러운 활동, 동향, 이상을 즉시 발견합니다. 대량의 거래 데이터, 행동 데이터, 히스토리 데이터를 AI 시스템으로 분석함으로써 기존의 방법보다 빠르고 정확하게 부정의 가능성을 파악할 수 있습니다. 비정상 감지, 예측 모델링, 자연언어 처리 등의 기술을 사용함으로써 사이버 보안 팀, 전자상거래 플랫폼, 금융 기관은 의사결정을 개선하고, 오감지를 줄이고, 사기 행위를 예측할 수 있습니다. AI는 항상 새로운 데이터로부터 학습하므로 사기 수법이 복잡해짐에 따라 사기 예방이 더욱 능동적이고 유연하며 효과적입니다.
BioCatch Behavioral Biometrics Association에 따르면 금융 기관의 74%가 금융 범죄를 감지하고, 73%가 사기 행위 감지에 이미 AI를 사용하고 있으며, AI 주도의 보안 프레임워크가 널리 채용되어 조직적으로 신뢰되고 있음을 보여주고 있습니다.
확대되는 사이버 위협과 첨단 사기 기법
딥페이크, 피싱, 스푸핑, 합성 사기 등 사이버 위협의 복잡화로 인텔리전트 보안 솔루션의 필요성이 커지고 있습니다. 전통적인 규칙 기반 시스템은 미묘하게 변하는 사기 패턴을 식별할 수 없기 때문에 금전이나 명성 측면에서 큰 손실이 발생하는 경우가 많습니다. 행동 분석, 이상 감지, 머신러닝은 AI 주도 플랫폼이 대규모 데이터 세트를 지속적으로 분석하고 새로운 위협에 적응하는 데 사용됩니다. AI는 비정상적인 행동을 실시간으로 감지하고 과거 패턴에서 학습함으로써 위험 노출을 줄이고 사전 활동적인 개입을 가능하게 합니다. 게다가 인공지능의 예측 능력은 사기꾼이 복잡해지는 동안 통신, 전자상거래, 금융서비스에서 디지털 생태계를 보호하는 데 필수적입니다.
도입과 유지에 드는 높은 비용
AI를 활용한 사기 감지 시스템을 도입하려면 소프트웨어, 하드웨어 및 자격을 갖춘 직원에게 엄청난 초기 투자가 필요합니다. AI 플랫폼은 조직의 현재 IT 인프라와 자주 통합되어야 하며, 이는 많은 비용이 듭니다. 또한 이러한 시스템을 유지하기 위해서는 AI 모델을 지속적으로 모니터링, 업데이트하고 사기 전략의 변화에 대응할 수 있도록 재교육해야 합니다. 이러한 비용으로 도입이 제한될 수 있으며 중소기업에게는 엄청난 비용이 될 수 있습니다. 분명한 장점이 있음에도 불구하고 비용이 비싸기 때문에 도입이 지연되고 투자 수익률이 저하되고 AI를 활용한 사기 방지의 완전 도입에 착수할 수 없는 기업도 있습니다.
전자상거래 및 디지털 결제 이용 확대
세계적으로 디지털 뱅킹, 모바일 월렛, 온라인 쇼핑의 급속한 발전으로 디지털 거래량이 급증하고 있습니다. 전통적인 방법에서는 높은 빈도로 다채널 거래에 대응할 수 없기 때문에 이러한 확대는 AI를 활용한 사기 감지 시스템에 있어서 큰 기회가 되고 있습니다. AI는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 고객과 기업에 영향을 미치기 전에 사기, 이상한 패턴, 사기의 가능성을 파악할 수 있습니다. 소비자의 신뢰를 유지하고 금전적 손실을 최소화하기 위해 전자상거래 플랫폼, 핀테크 스타트업 및 디지털 결제 제공업체는 AI에 대한 투자를 점점 늘리고 있습니다. 또한 디지털 거래가 계속 증가하고 있는 가운데 강력한 인공지능 사기 방지 솔루션의 필요성은 빠르게 증가할 것으로 예측됩니다.
솔루션 공급자 간의 강력한 라이벌 관계
AI 사기 감지 시장은 점점 더 붐비고 있으며 많은 국내외 벤더들이 중복되는 솔루션을 제공합니다. 치열한 경쟁에서 고객을 확보하고 유지하기 위해 기업은 지속적으로 기술 혁신, 저가격화 및 서비스 품질 향상을 촉구하고 있습니다. 더 큰 자원과 정교한 기술 스택을 가진 전통적인 공급업체는 중소기업에 대항하기가 어렵고 신규 진출기업은 신용과 신뢰를 확립하기 어려울 수 있습니다. 또한, 이러한 경쟁 환경은 시장 전체의 성장을 둔화시켜 마케팅 비용과 R&D 비용을 증가시키고 이익률을 감소시킬 수 있습니다. 시장 점유율을 유지하고 장기적인 성장을 유지하려면 기업은 최첨단 기능, 일류 고객 서비스, 전략적 제휴를 통해 타사와의 차별화를 도모해야 합니다.
COVID-19의 유행은 많은 산업에서 디지털 변혁을 극적으로 가속화하고 온라인 거래, 원격 뱅킹, 전자상거래, 디지털 결제의 급증을 일으켜 사기 행위의 가능성을 높였습니다. 기존 방식에서는 온라인 거래의 양과 복잡성에 대응할 수 없기 때문에 이 급격한 변화에 의해 AI를 활용한 사기 감지 및 방지 솔루션 수요가 높아졌습니다. 비즈니스 연속성과 고객 신뢰를 보장하기 위해 기업은 실시간으로 의심스러운 활동을 모니터링, 분석 및 대응하는 AI 기술을 신속하게 도입했습니다. 게다가 팬데믹은 새로운 사기 동향과 빠르게 진화하는 디지털 행동에 적응할 수 있는 클라우드 기반의 확장 가능한 AI 시스템의 필요성도 부각시켰습니다.
예측 기간 동안 클라우드 부문이 최대가 될 전망
예측 기간 동안 클라우드 부문이 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 클라우드 솔루션의 확장성, 비용 효율성 및 유연성으로 인해 기업이 변화하는 사기 전략에 신속하게 대응할 수 있기 때문입니다. 클라우드 기반 플랫폼은 실시간 데이터 처리 및 다중 채널 통합을 가능하게 함으로써 사기 행위의 감지 및 방지를 향상시킵니다. 또한 고급 AI 모델, 머신러닝 알고리즘 및 행동 분석은 클라우드의 중앙 집중식 인프라에서 지원되며 복잡한 사기 행위의 추세를 찾는 데 필수적입니다. 이러한 기능을 통해 운영 유연성을 희생하지 않고 악성 감지 시스템을 개선하려는 기업의 경우 클라우드 배포가 최적의 선택입니다.
예측 기간 동안 머신러닝 부문의 CAGR이 가장 높을 것으로 예측됩니다.
예측 기간 동안 머신러닝 부문이 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. 실시간 사기 감지는 엄청난 데이터 세트에서 패턴과 비정상을 찾는 데 널리 사용되는 머신러닝을 통해 가능합니다. 머신러닝(ML) 시스템은 거래 데이터와 이력 데이터로부터 지속적으로 학습하는 알고리즘을 활용함으로써 시간의 경과와 함께 점점 정확도를 높여 부정을 예측 및 방지할 수 있습니다. 은행, 전자상거래, 보험, 커뮤니케이션 등의 부문까지 범용성이 높기 때문에 이 부문은 시장을 선도하고 있습니다. 또한 머신러닝은 오감지를 최소화하고 사기 감지 절차를 자동화하고 의사결정의 효율성을 향상시킬 수 있기 때문에 현대의 사기 방지 솔루션의 핵심 구성 요소가 되었습니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이 지역의 디지털 결제의 보급률의 높이, 정교한 기술 인프라, IBM, Microsoft, Oracle 등의 대기업의 존재 등이, 사기 감지 솔루션의 경쟁과 기술 혁신을 촉구하고, 이 우위성의 주요 원인이 되고 있습니다. 디지털 거래 증가와 사이버 위협의 고도화로 인해 특히 미국이 최전선에 서 있습니다. 게다가 머신 러닝과 딥러닝과 같은 AI 기술의 통합으로 사기 감지 시스템의 능력이 크게 향상되었기 때문에 북미는 현재 이 부문의 리더가 되고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양이 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 일본, 호주, 동남아시아 국가 등 중요한 경제권에서의 급속한 디지털 변혁이 이 강력한 성장의 주요 원동력이 되고 있습니다. 디지털 지갑, 전자상거래, 온라인 뱅킹, 모바일 결제 시스템이 급속히 보급됨에 따라 디지털 거래 생태계가 급격히 성장했습니다. 또한 사기 행위와 사이버 공격의 위험도 증가하고 있습니다. 비즈니스 및 고객 정보를 보호하기 위해이 부문의 기업은 AI 기반 사기 감지 시스템을 도입하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI for Fraud Detection & Prevention Market is accounted for $14.91 billion in 2025 and is expected to reach $53.62 billion by 2032 growing at a CAGR of 20.06% during the forecast period. AI for fraud detection and prevention uses data analytics and sophisticated machine learning algorithms to instantly spot suspicious activity, trends, and anomalies. Large volumes of transactional, behavioral, and historical data can be analyzed by AI systems to identify possible fraud more quickly and accurately than with conventional techniques. Using methods like anomaly detection, predictive modeling, and natural language processing, cyber security teams, e-commerce platforms, and financial institutions can improve decision-making, reduce false positives, and predict fraudulent activity. Because AI is constantly learning from new data, fraud prevention becomes more proactive, flexible, and effective as fraud schemes become more complex.
According to BioCatch Behavioral Biometrics Association, 74% of financial institutions are already using AI for financial-crime detection and 73% for fraud detection, indicating widespread adoption and institutional trust in AI-driven security frameworks.
Growing cyber threats and advanced fraud techniques
The need for more intelligent security solutions has increased due to the complexity of cyber threats, such as deep fakes, phishing, identity theft, and synthetic fraud. The inability of traditional rule-based systems to identify subtle or changing fraudulent patterns frequently results in large losses in terms of money and reputation. Behavioral analytics, anomaly detection, and machine learning are used by AI-driven platforms to continuously analyze large datasets and adjust to new threats. AI makes proactive intervention possible by detecting anomalous behaviors in real-time and learning from past patterns, lowering risk exposure. Moreover, artificial intelligence's predictive powers are essential for protecting digital ecosystems in telecommunications, e-commerce, and financial services as fraudsters get more complex.
High costs of implementation and upkeep
The implementation of AI-powered fraud detection systems necessitates a large initial investment in software, hardware, and qualified staff. AI platforms must frequently be integrated with an organization's current IT infrastructure, which can be difficult and expensive. Additionally, in order to maintain these systems, AI models must be continuously monitored, updated, and retrained to keep up with changing fraud strategies. Adoption may be restricted by such costs, which can be prohibitive for small and medium-sized businesses. Despite its obvious advantages, high costs can cause deployment delays, lower return on investment, and discourage some businesses from fully implementing AI-driven fraud prevention.
Growing use of e-commerce and digital payments
Globally, the volume of digital transactions is soaring due to the quick development of digital banking, mobile wallets, and online shopping. Due to traditional methods' inability to handle high-frequency, multi-channel transactions, this expansion present a huge opportunity for AI-driven fraud detection systems. AI is capable of real-time analysis of enormous volumes of data, identifying irregularities, odd patterns, and possible fraud before it affects clients or companies. In order to preserve consumer confidence and minimize financial losses, e-commerce platforms, fintech startups, and digital payment providers are investing more and more in AI. Additionally, the need for strong AI fraud prevention solutions is expected to grow rapidly as digital transactions continue to increase.
Strong rivalry between solution providers
The market for AI fraud detection is getting more and more crowded, with many local and international vendors providing overlapping solutions. Businesses are under constant pressure to innovate, lower prices, and improve service quality in order to draw in and keep customers in the face of fierce competition. Established vendors with greater resources and sophisticated technology stacks may be harder for smaller players to compete with, and newcomers may encounter difficulties establishing credibility and trust. Furthermore, this competitive environment can slow market growth overall, raise marketing and R&D expenses, and lower profit margins. To preserve market share and maintain long-term growth, businesses must set themselves apart through cutting-edge features, first-rate customer service, or strategic alliances.
The COVID-19 pandemic dramatically sped up digital transformation in many industries, increasing the likelihood of fraudulent activity by causing a spike in online transactions, remote banking, e-commerce, and digital payments. Due to traditional methods' inability to handle the volume and complexity of online transactions, this abrupt shift increased demand for AI-powered fraud detection and prevention solutions. In order to ensure business continuity and customer trust, organizations swiftly embraced AI technologies to monitor, analyze, and react to suspicious activities in real time. Moreover, the pandemic also highlighted the need for cloud-based, scalable AI systems that can adjust to new fraud trends and quickly evolving digital behaviors.
The cloud segment is expected to be the largest during the forecast period
The cloud segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. This preference stems from cloud solutions' scalability, cost-effectiveness, and flexibility, which allow businesses to swiftly adjust to changing fraud strategies. Cloud-based platforms improve the detection and prevention of fraudulent activities by enabling real-time data processing and integration across multiple channels. Furthermore, sophisticated AI models, machine learning algorithms, and behavioral analytics are supported by the cloud's centralized infrastructure and are essential for spotting intricate fraud trends. Because of these features, cloud deployment is the go-to option for companies looking to improve their fraud detection systems without sacrificing operational flexibility.
The machine learning segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the machine learning segment is predicted to witness the highest growth rate. Real-time fraud detection is made possible by machine learning, which is widely used to find patterns and anomalies in massive datasets. Over time, machine learning (ML) systems can predict and prevent fraud with ever-increasing accuracy by utilizing algorithms that continuously learn from transactional and historical data. Because of its versatility across sectors like banking, e-commerce, insurance, and telecommunications, this segment leads the market. Moreover, machine learning is a key component of contemporary fraud prevention solutions due to its capacity to minimize false positives, automate fraud detection procedures, and improve decision-making effectiveness.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share. The region's high rates of digital payment method adoption, sophisticated technological infrastructure, and the presence of big players like IBM, Microsoft, and Oracle-all of which encourage competition and innovation in fraud detection solutions-are the main causes of this dominance. Due to an increase in digital transactions and the sophistication of cyber threats, the United States in particular has been at the forefront. Additionally, North America is now a leader in this field owing to the integration of AI technologies, such as machine learning and deep learning, which have greatly improved the capabilities of fraud detection systems.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. Rapid digital transformation in important economies like China, India, Japan, Australia, and Southeast Asian nations is the main driver of this strong growth. The ecosystem of digital transactions has grown dramatically as a result of the quick uptake of digital wallets, e-commerce, online banking, and mobile payment systems. Furthermore, this has also increased the risk of fraud and cyberattacks. In order to protect their business operations and client information, companies in the area are progressively implementing AI-based fraud detection systems.
Key players in the market
Some of the key players in AI for Fraud Detection & Prevention Market include IBM Corporation, BAE Systems, ACI Worldwide Inc, Fiserv Inc, Mastercard Inc, Feedzai Inc, Oracle Inc, Experian Inc, Cisco, Lexis Nexis Risk Solutions Inc, NOOS Technologies Inc, Forter Inc, Onfido Inc, PayPal and Abrigo Inc.
In June 2025, BAE Systems has signed a new contract with the Swedish Defence Materiel Administration to supply additional BONUS precision-guided munitions to the Swedish Armed Forces. This contract marks a continued partnership between BAE Systems Bofors and the Swedish Armed Forces, reinforcing their shared commitment to delivering cutting-edge defense solutions.
In April 2025, IBM and Tokyo Electron (TEL) announced an extension of their agreement for the joint research and development of advanced semiconductor technologies. The new 5-year agreement will focus on the continued advancement of technology for next-generation semiconductor nodes and architectures to power the age of generative AI.
In March 2025, ACI Worldwide has announced an extension of their strategic technology partnership. The agreement will see Co-op continue to use the full range of solutions offered by ACI's Payments Orchestration Platform, including in-store, online and mobile payment processing as well as end-to-end payments and fraud management.