Stratistics MRC의 조사에 의하면, 세계의 AI를 활용한 부정 예측 네트워크 시장은 2025년에 108억 달러 규모에 이르고, 예측 기간 중에 CAGR 20%로 성장하여 2032년까지 386억 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
AI를 활용한 부정행위 예측 네트워크는 머신러닝과 인공지능을 활용하여 방대한 거래 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 감지하여 부정행위를 나타내는 이상 징후를 실시간으로 식별합니다. 이러한 적응형 시스템은 새로운 사기 전략을 지속적으로 학습하고, 오감지를 최소화하고, 경고를 자동화함으로써 은행, 전자상거래, 신원 확인, 보험 등의 분야에서 보호 조치를 강화하여 경제적 손실을 줄이고 신뢰성을 높입니다.
국제결제은행(BIS)에 따르면, 여러 은행에 걸친 거래 패턴을 분석하는 컨소시엄형 AI 모델은 정교한 기관 간 결제 사기를 감지하는 데 매우 효과적이라고 합니다.
실시간 거래 사기의 심각성
실시간 거래 사기가 심화됨에 따라 밀리초 단위의 지연으로 미세한 이상 징후를 감지할 수 있는 적응형 AI 네이티브 예측 네트워크에 대한 기업 수요가 증가하고 있습니다. 디지털 결제, 국경 간 전자상거래, 즉시 결제 시스템의 급증을 배경으로 금융기관은 사후 대응형 조사보다 사전 예방적 부정방지를 우선시하고 있습니다. 특히 모바일 지갑과 임베디드 금융 플랫폼에 대한 공격이 고도화되면서 플랫폼의 현대화가 가속화되고 있습니다. 그 결과, 각 벤더들은 그래프 기반 추론 엔진을 확장하여 끊임없이 진화하는 위협 환경에서 문맥에 따른 의사결정을 강화하고 오탐을 줄이는 데 주력하고 있습니다.
빠르게 변화하는 악성 시그니처에서 높은 모델 드리프트(모델 드리프트)
빠르게 변화하는 악성 시그니처의 높은 모델 드리프트는 공격자가 감지를 피하기 위해 끊임없이 행동 패턴을 변경하기 때문에 여전히 심각한 장벽으로 작용하고 있습니다. 변동이 심한 거래 흐름과 지역 특유의 부정행위 벡터로 인해 교사가 있는 모델은 잦은 재교육 없이는 성능이 저하되는 경향이 있어 운영상의 부담이 커집니다. 이러한 드리프트는 지속적인 특성 엔지니어링, 고품질 라벨링, 파이프라인 재조정 등을 필요로 하며, 은행과 핀테크 기업의 비용 구조를 압박하고 있습니다. 그 결과, 많은 조직은 특히 부정행위가 예측할 수 없을 정도로 급증하는 경우, 신뢰할 수 있는 예측 성능을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
행동 생체 인식의 융합
행동 생체 인식의 융합은 정적인 인증 정보를 넘어 의도 중심의 미세한 상호 작용을 평가하는 사기 예측 네트워크를 구현하는 유력한 확장 경로가 될 수 있습니다. 신분 도용 사건과 합성 신분증 사기 증가를 배경으로 금융기관에서는 키 입력의 동적 특성, 보행 패턴, 터치스크린 압력, 조작 리듬을 멀티모달 사기 점수화 엔진에 통합하려는 움직임이 진행되고 있습니다. 이를 통해 지속적인 인증이 강화되고, 고속 디지털 채널 전반에서 위험 세분화가 향상됩니다. 그 결과, 차세대 AI 리스크 플랫폼은 보다 높은 수준의 이상 징후를 감지하고, 고객의 편의성을 해치지 않으면서도 정당한 사용자와 조직적인 사기 시도를 정확하게 구분할 수 있게 됩니다.
적대적 AI가 예측 정확도를 떨어뜨리는 이유
적대적 AI가 예측 정확도를 떨어뜨리는 것은 심각한 위협입니다. 악의적인 공격자가 생성 모델을 악용하여 합법적인 사용자 행동을 모방하는 공격 패턴을 구축하기 때문입니다. 자동화된 '서비스로서의 사기' 생태계의 확산에 힘입어, 이러한 적대적 에이전트는 모델의 맹점을 악용하여 분류기의 신뢰성을 떨어뜨리고 오탐률을 증가시킵니다. 또한, 훈련 데이터 세트에 대한 표적형 포이즈닝은 사기 방지 파이프라인을 불안정하게 만들 수 있습니다. 이러한 군비경쟁이 심화됨에 따라 벤더들은 방어 효과를 유지하기 위해 견고한 모델 강화, 지속적인 적대적 테스트, 내결함성 있는 앙상블 아키텍처를 통합해야 하는 상황에 직면해 있습니다.
COVID19은 결제의 디지털화를 가속화하고, 의도치 않게 피싱, 계정 탈취, 경제 대책 혜택 사기 등 전례 없는 급증을 일으켰습니다. 원격 계좌개설과 비대면 거래가 보편화되면서 금융기관은 증가하는 업무 리스크를 상쇄하기 위해 AI를 활용한 부정행위 예측 툴을 도입했습니다. 소비자의 취약성이 증가하고 대면 신원 확인이 감소함에 따라 자동화된 리스크 스코어링 엔진과 행동 모니터링 모듈에 대한 수요가 가속화되고 있습니다. 팬데믹 이후에도 사기 예측 네트워크는 디지털 채널 보호에 필수적이며, 확장 가능한 클라우드 네이티브 분석과 지속적인 신원 확인 프레임워크에 대한 투자는 계속되고 있습니다.
예측 기간 동안 사기 감지 엔진 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예측됩니다.
예측 기간 동안 부정행위 감지 엔진 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 고속 결제 환경에서의 실시간 이상 점수 조정에 핵심적인 역할을 담당하고 있기 때문입니다. 딥러닝 기반 패턴 인식에 대한 수요 증가에 힘입어, 이러한 엔진은 거래 데이터, 기기 정보, 행동 텔레메트리를 통합하여 대규모 위험 신호를 생성합니다. 은행, 보험, 전자상거래 생태계에서의 범용성은 그 우위를 더욱 확고히 하고 있습니다. 또한, 그래프 분석과 적응형 규칙 오케스트레이션의 급속한 발전으로 시장에서의 선도적 지위를 강화하고 있습니다.
클라우드 기반 시스템 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 시스템 부문은 기업들이 기존 On-Premise형 리스크 엔진에서 확장 가능한 API 기반 부정행위 감지 인텔리전스 플랫폼으로 전환하는 움직임에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 실시간 거래량과 세계 결제 흐름이 가속화됨에 따라 클라우드 아키텍처는 신속한 모델 배포, 지속적인 업데이트, 지역 간 위협 텔레메트리 공유를 가능하게 합니다. 종량제 경제성과 디지털 뱅킹 스택과의 원활한 통합은 도입을 더욱 촉진합니다. 이러한 유연성은 즉각적인 사기 대응 능력을 필요로 하는 핀테크 기업이나 네오뱅크에 특히 유용합니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 디지털 지갑, QR 코드 결제, 슈퍼 앱 생태계의 폭발적인 성장으로 인해 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예측됩니다. 높은 모바일 보급률과 증가하는 국경 간 송금 흐름에 힘입어 이 지역에서는 사기 위험이 증가하고 있으며, AI를 중심으로 한 리스크 스코어링 프레임워크에 많은 투자가 이루어지고 있습니다. 또한, 인도, 싱가포르, 호주의 규제 당국은 보다 강력한 인증 및 사기 감시 관리를 의무화하고 있습니다. 이러한 추세로 인해 APAC은 실시간 사기 예측 네트워크를 가장 광범위하게 도입한 지역으로 자리매김하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 은행, 카드 네트워크, 디지털 우선 대출 기관들이 고급 사기 감지 플랫폼을 빠르게 도입함에 따라 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 고도화되는 사이버 범죄와 소비자 보호에 대한 적극적인 규제 감시가 맞물려 시스템 업그레이드가 가속화되고 있습니다. 또한, 이 지역에는 적대적 감지, 행동 생체 인식, 연합 학습의 혁신 주기를 가속화할 수 있는 주요 AI 위험 분석 벤더가 존재합니다. 확장되는 핀테크 생태계와 즉시 결제 인프라는 확장 가능한 클라우드 네이티브형 사기 예측 네트워크에 대한 수요를 더욱 증폭시키고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI-Powered Fraud-Prediction Networks Market is accounted for $10.8 billion in 2025 and is expected to reach $38.6 billion by 2032 growing at a CAGR of 20% during the forecast period. AI-powered fraud-prediction networks utilize machine learning and artificial intelligence to analyze vast transactional datasets, detect patterns, and identify anomalies indicative of fraudulent activity in real time. These adaptive systems continuously learn new fraud strategies, minimize false positives, and automate alerts, bolstering protective measures for sectors such as banking, e-commerce, identity verification, and insurance-reducing economic losses and enhancing trust.
According to the Bank for International Settlements, consortium-based AI models that analyze transaction patterns across multiple banks are significantly more effective at detecting sophisticated, cross-institutional payment fraud.
Escalation of real-time transaction fraud
Escalation of real-time transaction fraud is intensifying enterprise demand for adaptive, AI-native prediction networks capable of detecting micro-anomalies at millisecond latency. Fueled by surging digital payments, cross-border e-commerce, and instant-settlement rails, financial institutions are prioritizing proactive fraud interdiction over reactive post-event investigations. Rising attack sophistication, especially across mobile wallets and embedded finance platforms, is accelerating platform modernization. Consequently, vendors are scaling graph-based inference engines to augment contextual decisioning and reduce false positives across continuously evolving threat landscapes.
High model drift in rapidly changing fraud signatures
High model drift in rapidly changing fraud signatures remains a critical barrier, as adversaries continuously alter behavioral patterns to evade detection. Spurred by volatile transaction streams and region-specific fraud vectors, supervised models often degrade without frequent re-training, imposing heavy operational overheads. This drift necessitates constant feature engineering, quality labeling, and pipeline recalibration, inflating cost structures for banks and fintechs. As a result, many organizations struggle to sustain reliable predictive performance, especially when fraud volumes spike unpredictably.
Fusion of behavioral biometrics
Fusion of behavioral biometrics presents a compelling expansion pathway, enabling fraud-prediction networks to assess intent-driven micro-interactions beyond static credentials. Motivated by rising identity-theft cases and synthetic-ID fraud, institutions are integrating keystroke dynamics, gait patterns, touchscreen pressure, and navigation rhythms into multimodal fraud scoring engines. This convergence strengthens continuous authentication and enhances risk segmentation across high-velocity digital channels. Consequently, next-generation AI-risk platforms can deliver richer anomaly detection, reduce customer friction, and differentiate between legitimate users and orchestrated fraud attempts with higher precision.
Adversarial AI undermining predictive accuracy
Adversarial AI undermining predictive accuracy poses a substantial threat, as malicious actors deploy generative models to craft attack patterns that mimic legitimate user behavior. Driven by the proliferation of automated fraud-as-a-service ecosystems, these adversarial agents manipulate model blind spots, degrade classifier reliability, and inflate false-negative rates. Additionally, targeted poisoning of training datasets can destabilize fraud-prevention pipelines. This escalating arms race forces vendors to embed robust model-hardening, constant adversarial testing, and resilient ensemble architectures to maintain defensive efficacy.
Covid-19 accelerated the digitalization of payments, inadvertently triggering an unprecedented surge in phishing, account-takeover, and stimulus-fraud incidents. As remote onboarding and contactless transactions became mainstream, financial institutions adopted AI-fraud prediction tools to offset rising operational exposure. Heightened consumer vulnerability and reduced in-person verification fueled demand for automated risk-scoring engines and behavioral monitoring modules. Post-pandemic, fraud-prediction networks remain integral to safeguarding digital channels, with sustained investments in scalable cloud-native analytics and continuous identity assurance frameworks.
The fraud detection engines segment is expected to be the largest during the forecast period
The fraud detection engines segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, resulting from their central role in orchestrating real-time anomaly scoring across high-velocity payment environments. Propelled by surging demand for deep-learning-based pattern recognition, these engines aggregate transactional, device, and behavioral telemetry to generate risk signals at scale. Their versatility across banking, insurance, and e-commerce ecosystems further solidifies dominance. Additionally, rapid enhancements in graph analytics and adaptive rule orchestration reinforce their market leadership.
The cloud-based systems segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the cloud-based systems segment is predicted to witness the highest growth rate, propelled by enterprises shifting from legacy on-premise risk engines to elastic, API-driven fraud intelligence platforms. Accelerated by real-time transaction volumes and global payment flows, cloud architectures provide rapid model deployment, continuous updates, and cross-regional threat telemetry sharing. Their pay-as-you-scale economics and seamless integration with digital banking stacks further amplify adoption. This flexibility is especially valuable for fintechs and neo-banks requiring instant fraud-response capabilities.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, attributed to explosive growth in digital wallets, QR-based payments, and super-app ecosystems. Fueled by dense mobile penetration and rising cross-border remittance flows, the region faces elevated fraud exposure, prompting heavy investments in AI-centric risk-scoring frameworks. Additionally, regulatory bodies across India, Singapore, and Australia are mandating stronger authentication and fraud-monitoring controls. These dynamics position APAC as the most expansive deployment hub for real-time fraud-prediction networks.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, associated with rapid adoption of advanced fraud-intelligence platforms by banks, card networks, and digital-first lenders. Heightened cybercrime sophistication, coupled with aggressive regulatory scrutiny around consumer protection, is accelerating system upgrades. Furthermore, the region hosts leading AI-risk analytics vendors, enabling faster innovation cycles in adversarial detection, behavioral biometrics, and federated learning. Expanding fintech ecosystems and instant-payment rails further amplify demand for scalable, cloud-native fraud-prediction networks.
Key players in the market
Some of the key players in AI-Powered Fraud-Prediction Networks Market include FICO, Experian, NICE Actimize, SAS, LexisNexis Risk Solutions, Featurespace, Forter, Sift, Kount, Darktrace, DataVisor, Mastercard, Visa, PayPal, Feedzai, and ACI Worldwide.
In September 2025, NICE Actimize introduced its Generative AI Suspicion Analyzer, a tool that uses advanced large language models to automatically analyze the context of suspicious activity reports (SARs) and customer interactions, dramatically reducing false positives and improving the accuracy of financial crime alerts.
In August 2025, Featurespace unveiled the ARIC(TM) Risk Hub for Real-Time Payments, a specialized AI model designed to analyze the unique risk patterns of instant payment rails like FedNow and RTP, preventing fraudulent transactions within the sub-second decision window.
In July 2025, Mastercard launched its "Consumer Fraud Risk" scoring service, an open-banking enabled AI network that allows merchants and issuers to share anonymized risk signals, providing a holistic view of a user's digital footprint to stop account takeover and friendly fraud.