Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 기반 통신 사기 탐지 시장은 2025년에 36억 달러, 2032년에는 137억 달러에 이르고, 예측 기간 중 CAGR 21.0%로 성장할 전망입니다.
AI 기반 통신 사기 탐지은 AI와 ML을 활용하여 통신에 있어서의 사기 행위를 실시간으로 특정·방지하는 시스템을 제공합니다. SIM 박스, 가입 사기, 국제 수익 공유 사기(IRSF)와 같은 사기를 나타내는 패턴을 감지합니다. 방대한 통화 데이터 기록을 분석함으로써 이러한 시스템은 비정상적으로 플래그를 지정하고 위협을 사전에 차단할 수 있습니다. 통신 사기가 더욱 정교해짐에 따라 통신 사업자는 수익을 보호하고 고객 계정을 보호하기 위해 이러한 솔루션을 채택하여 재무 손실을 최소화합니다.
미국 연방통신위원회(FCC)에 따르면 AI 기반 통신 사기 탐지 시스템은 2022년부터 2024년 사이에 SIM 스와핑 사기 사건을 28% 감소시켰습니다.
성공적인 통신 사기의 수법
SIM 스왑 공격, 피싱, 구독 사기 등 통신 사기의 복잡화로 AI를 활용한 감지 솔루션의 필요성이 커지고 있습니다. 기존의 규칙 기반 시스템은 진화하는 패턴을 감지하는 데 어려움을 겪고 있기 때문에 통신 사업자는 대량의 통화, 트랜잭션 및 네트워크 데이터를 실시간으로 분석하는 고급 AI 및 머신러닝 모델을 채택하도록 촉구하고 있습니다. 게다가 고객 데이터를 보호하고 재무 손실을 방지하는 규제 압력은 투자를 장려하며, 고급 AI 감지는 통신 업계 전반의 운영 보안 및 서비스 신뢰성에 필수적인 요소가 되었습니다.
AI 시스템의 높은 도입 비용
AI 기반 사기 감지를 도입하려면 인프라, 데이터 관리 및 숙련된 인력에 많은 투자가 필요합니다. 특히 신흥 시장의 통신사업자는 예산의 제약에 직면하고 있으며, 도입의 규모나 속도가 제한되어 있습니다. 고가의 초기 비용, 지속적인 유지보수 및 레거시 시스템과의 통합은 소규모 공급업체가 고급 솔루션을 도입할 것을 망설일 수 있습니다. 또한 지속적인 모델 교육 및 업데이트가 필요하기 때문에 경상적인 비용이 들고 재무 문제가되었습니다. 세계적으로 견고한 사기 방지 솔루션의 필요성이 커지고 있음에도 불구하고 이러한 비용 장벽은 시장 침투를 늦추고 있습니다.
IoT 보안 및 모바일 뱅킹 보호로 확대
IoT 디바이스와 모바일 뱅킹 서비스의 보급은 AI 기반 통신 사기 탐지 프로바이더에게 큰 기회를 가져옵니다. 연결된 기기와 모바일 거래가 증가함에 따라 사기 행위의 위험이 커지고 있으며 실시간 모니터링 및 예측 분석에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 기업은 IoT 네트워크, 스마트 장치, 모바일 금융 서비스를 보호하기 위한 전문 솔루션을 개발하고 새로운 수익원을 제공할 수 있습니다. 또한 은행, 핀텍 및 IoT 서비스 제공업체와의 제휴를 통해 공급업체는 제공하는 서비스를 다양화하고 채택을 강화하며 급성장하는 디지털 에코시스템에서 장기적인 전략적 발판을 구축할 수 있습니다.
기존의 검출 모델을 회피하는 사기 수법의 진화
사기꾼은 정교한 소셜 엔지니어링, 딥페이크 호출 통화, 익명화된 네트워크 공격 등 기존 AI 감지 시스템을 피하기 위한 새로운 전략을 지속적으로 개발하고 있습니다. 이러한 급속한 진화는 도입된 모델의 효율성에 어려움을 야기하며, 지속적인 재교육, 알고리즘 개선, 추가 위협 인텔리전스의 통합을 필요로 합니다. 게다가, 감지 메커니즘의 갱신이 늦어지면, 통신 사업자에게 엄청난 재무적 손실과 평판 피해를 초래할 수 있습니다.
팬데믹에 의해 디지털화가 가속되어 통신이나 모바일 서비스에 대한 의존도가 높아짐에 따라 부주의하게 사기 행위에 노출될 기회가 늘어났습니다. 리모트 워크, 온라인 거래, 모바일 뱅킹의 이용 증가로 사기꾼에게 새로운 공격의 벡터가 탄생했습니다. 그 결과, 통신 사업자는 고객을 보호하고 수익을 지키기 위해 AI를 활용한 사기 검출 솔루션의 도입을 가속화했습니다. 게다가 사이버 위협의 급증은 실시간 모니터링과 예측 분석의 중요성을 부각시켜 급변하는 상황에서 진화하는 통신 사기 패턴에 대응할 수 있는 고급 AI 모델에 대한 수요를 강화했습니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문이 최대가 될 전망
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되는 것은 비용 효율성, 배포 용이성, 확장되는 통신 네트워크에 해당하는 확장성 등이 배경에 있습니다. 통신 사업자는 On-Premise 시스템에 비해 지속적인 업데이트, 분석 기능 강화, 유지 보수 오버헤드 감소 등의 이점을 누릴 수 있습니다. 또한 클라우드 인프라는 고급 사기 패턴을 감지하는 데 필수적인 대량의 데이터 처리를 지원합니다. 운영 효율성, 보안 및 적응성의 조합으로 클라우드 기반 솔루션은 세계적으로 진화하는 통신 업계 수요를 충족하면서 최대 시장 점유율을 얻고 있습니다.
예측 기간 동안 서비스 분야의 CAGR이 가장 높아질 전망
예측 기간 동안 서비스 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상되는 것은 AI 모델 개발, 시스템 통합 및 지속적인 지원을 포함한 엔드 투 엔드 솔루션에 대한 수요 증가가 배경에 있습니다. 사업자는 견고한 사기 감지 프레임워크를 도입하고, 규제 준수를 확보하고, 빠르게 진화하는 사기 수법에 적응하기 위한 전문 지식을 요구하고 있습니다. 또한 서비스 제공업체는 내부에 많은 기술 리소스 없이 성능을 향상시키는 분석, 모니터링 및 최적화 도구를 제공합니다. 이 추세는 성숙한 커뮤니케이션 지역과 신흥 커뮤니케이션 지역 모두에서 시장 확장의 가능성을 반영하며, CAGR이 가장 높은 부문으로 서비스를 배치하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 첨단 통신 인프라, 인공지능 기술의 높은 채택률, 사기 방지에 많은 투자를 통해 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이 지역의 통신 사업자는 엄격한 규제 프레임워크과 교묘한 사기 체계에 직면해 AI를 활용한 솔루션의 전개를 촉진하고 있습니다. 또한 주요 기술 공급업체의 존재와 AI와 애널리틱스의 지속적인 혁신이 시장 성숙과 경쟁에 기여하고 있습니다. 이러한 요인들이 함께 북미는 기업용 통신사업자와 모바일 서비스 제공업체 모두로부터의 왕성한 수요를 배경으로 최대 시장 점유율을 유지하고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양이 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 급속한 통신 네트워크 확대, 스마트폰 보급 확대, 모바일 뱅킹 보급 확대가 아시아태평양의 AI를 활용한 사기 검출 수요에 박차를 가하고 있습니다. 신흥국은 진화하는 사기의 수법에 의한 위험 증가에 직면하고 있으며, 사업자는 확장 가능한 클라우드 기반 AI 솔루션에 대한 투자를 촉구하고 있습니다. 또한, 디지털 전환을 지원하는 정부의 이니셔티브이 IoT 도입 증가와 함께 시장 성장을 위한 비옥한 환경을 만들어 가고 있습니다. 이러한 요인들이 함께 아시아태평양이 가장 높은 CAGR을 달성하는 원동력이 되어, 이 지역 전체에 있어서의 견조한 도입과 시장의 가능성을 반영하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI-Powered Telecom Fraud Detection Market is accounted for $3.6 billion in 2025 and is expected to reach $13.7 billion by 2032 growing at a CAGR of 21.0% during the forecast period. AI-powered telecom fraud detection provides systems that use AI and ML to identify and prevent fraudulent activities in telecommunications in real-time. It detects patterns indicative of fraud like SIM boxing, subscription fraud, or international revenue share fraud (IRSF). By analyzing vast call data records, these systems can flag anomalies and block threats proactively. As telecom fraud becomes more sophisticated, carriers adopt these solutions to protect revenue and secure customer accounts, minimizing financial losses.
According to the Federal Communications Commission (FCC), AI-powered telecom fraud detection systems decreased SIM-swapping fraud incidents by 28% between 2022 and 2024.
Rising sophistication of telecom fraud schemes
The increasing complexity of telecom fraud, including SIM swap attacks, phishing, and subscription fraud, has intensified the need for AI-powered detection solutions. Traditional rule-based systems struggle to detect evolving patterns, prompting telecom operators to adopt advanced AI and machine learning models that analyze large volumes of call, transaction, and network data in real time. Furthermore, regulatory pressure to safeguard customer data and prevent financial losses drives investments, making sophisticated AI detection a critical component for operational security and service reliability across the telecom industry.
High implementation costs for AI systems
Deploying AI-based fraud detection requires substantial investment in infrastructure, data management, and skilled personnel. Telecom operators, especially in emerging markets, face budgetary constraints that limit the scale and speed of adoption. High upfront costs, ongoing maintenance, and integration with legacy systems can deter smaller providers from implementing advanced solutions. Additionally, the need for continuous model training and updates adds recurring expenses, posing financial challenges. These cost barriers can slow market penetration despite the growing necessity for robust fraud prevention solutions globally.
Expansion into IoT security and mobile banking protection
The proliferation of IoT devices and mobile banking services presents significant opportunities for AI-powered telecom fraud detection providers. As connected devices and mobile transactions increase, the risk of fraud expands, creating demand for advanced real-time monitoring and predictive analytics. Companies can develop specialized solutions to secure IoT networks, smart devices, and mobile financial services, offering additional revenue streams. Moreover, partnerships with banks, fintechs, and IoT service providers allow vendors to diversify their offerings, enhance adoption, and establish long-term strategic footholds in rapidly growing digital ecosystems.
Evolving fraud tactics bypassing existing detection models
Fraudsters continuously develop new strategies to circumvent existing AI detection systems, including sophisticated social engineering, deepfake calls, and anonymized network attacks. This rapid evolution challenges the effectiveness of deployed models, requiring continuous retraining, algorithm refinement, and integration of additional threat intelligence. Moreover, delays in updating detection mechanisms can lead to significant financial losses and reputational damage for telecom operators.
The pandemic accelerated digital adoption, increasing reliance on telecom and mobile services, which inadvertently raised exposure to fraud. Remote work, online transactions, and heightened mobile banking usage created new attack vectors for fraudsters. Consequently, telecom operators accelerated deployment of AI-powered fraud detection solutions to protect customers and safeguard revenue. Additionally, the surge in cyber threats highlighted the critical importance of real-time monitoring and predictive analytics, reinforcing demand for advanced AI models capable of responding to evolving telecom fraud patterns under rapidly changing circumstances.
The cloud-based segment is expected to be the largest during the forecast period
The cloud-based segment is expected to account for the largest market share during the forecast period is driven by their cost-effectiveness, ease of deployment, and ability to scale with growing telecom networks. Operators benefit from continuous updates, enhanced analytics, and reduced maintenance overhead compared to on-premise systems. Furthermore, cloud infrastructure supports high-volume data processing essential for detecting sophisticated fraud patterns. The combination of operational efficiency, security, and adaptability ensures that cloud-based solutions capture the largest market share while meeting evolving telecom industry demands globally.
The services segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the services segment is predicted to witness the highest growth rate is fueled by increasing demand for end-to-end solutions encompassing AI model development, system integration, and ongoing support. Operators seek expertise to implement robust fraud detection frameworks, ensure regulatory compliance, and adapt to rapidly evolving fraud tactics. Moreover, service providers offer analytics, monitoring, and optimization tools that enhance performance without requiring heavy in-house technical resources. This trend positions services as the segment with the highest CAGR, reflecting strong market expansion potential in both mature and emerging telecom regions.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share due to advanced telecom infrastructure, high adoption of AI technologies, and significant investment in fraud prevention. Regional operators face stringent regulatory frameworks and sophisticated fraud schemes, driving the deployment of AI-powered solutions. Additionally, the presence of major technology vendors and continuous innovation in AI and analytics contribute to a mature and competitive market. These factors collectively ensure North America maintains the largest market share, with strong demand from both enterprise telecom operators and mobile service providers.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. Rapid telecom network expansion, growing smartphone penetration, and increasing mobile banking adoption fuel the demand for AI-powered fraud detection in Asia Pacific. Emerging economies face heightened risks from evolving fraud tactics, prompting operators to invest in scalable, cloud-based AI solutions. Additionally, government initiatives supporting digital transformation, coupled with increasing IoT deployments, create a fertile environment for market growth. These factors collectively drive Asia Pacific to achieve the highest CAGR, reflecting robust adoption and market potential across the region.
Key players in the market
Some of the key players in AI-Powered Telecom Fraud Detection Market include Subex Limited, Socure Inc., Neural Technologies Limited, Vonage Holdings Corp., HCLTech, SAS Institute Inc., Inform Software, Sift Science, Inc., Quantexa Limited, Feedzai Inc., Seon Technologies, Tanla Platforms Limited, Airtel Limited, Vodafone Idea Limited, and Mastercard Incorporated.
In October 2025, HCLTech and Zscaler expanded their partnership to provide AI-powered security and network solutions. The integration of Zscaler's Zero Trust Exchange(TM) platform with HCLTech's Cybersecurity Fusion Center aims to enhance enterprise resilience and achieve business outcomes with a cloud-first, scalable security solution.
In September 2025, INFORM showcased its RiskShield software at Sibos 2025, combining machine learning with knowledge-based approaches to detect suspicious patterns in real-time and stop fraud. The platform offers an interconnected approach to fraud prevention, reflecting the collaborative spirit of Sibos.
In June 2025, Subex launched FraudZap(TM), a lightweight, AI-powered fraud detection platform designed to help telecom operator's combat fast-evolving fraud with unmatched speed and agility. The platform's first out-of-the-box use case targets the growing threat of handset fraud, one of the most pervasive challenges for telcos currently.
In June 2025, Subex integrated Embedded Generative AI into its HyperSense Revenue Assurance & Fraud Management platform, marking a foundational shift in how telecom systems operate: moving from static configuration to dynamic, AI-driven reasoning.