Stratistics MRC의 조사에 의하면, 세계의 인공지능(AI) 기반 사기 탐지 시장은 2025년에 142억 달러에 이르고, 예측 기간 중에 CAGR 19%로 성장하여 2032년까지 482억 달러에 이를 전망입니다.
인공지능(AI) 기반 사기 탐지는 인공지능, 머신러닝, 고급 분석 기술을 통해 부정행위를 실시간으로 식별, 예방, 대응하는 기술 주도형 접근 방식입니다. AI 시스템은 구조화된 데이터와 비정형 데이터의 대량 분석을 통해 부정행위를 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴, 의심스러운 행동을 감지합니다. 이러한 시스템은 새로운 데이터를 통해 지속적으로 학습하고 적응하며, 시간이 지남에 따라 정확도가 향상됩니다. AI 기반 사기 감지 기술은 은행, 전자상거래, 보험, 사이버 보안 분야에서 널리 채택되어 거래 보호, 금융 손실 감소, 신뢰도 향상에 기여하고 있습니다. 기존 방식에 비해 보다 신속하고 효율적이며, 예방적 부정 관리를 실현합니다.
금융권 전반에서 증가하는 사이버 범죄
금융기관은 거래와 고객의 신원을 보호하기 위해 고도의 시스템을 필요로 합니다. AI 기반 플랫폼은 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석하여 부정행위 감지를 가속화하고 있습니다. 각 벤더들은 진화하는 위협에 적응하는 머신러닝 알고리즘을 탑재하여 도입을 촉진하고 있습니다. 안전한 금융 생태계에 대한 수요가 증가하면서 은행, 보험, 핀테크 분야에서의 도입이 증가하고 있습니다. 기업들은 컴플라이언스 및 업무 신뢰성을 강화하기 위해 인공지능(AI) 기반 사기 탐지에 대한 투자를 추진하고 있습니다. 금융권 전반에서 사이버 범죄가 증가함에 따라 인공지능(AI) 기반 사기 탐지는 디지털 보안의 중요한 기반이 되고 있습니다.
제한된 AI 보안 전문가
조직은 복잡한 AI 기반 플랫폼을 관리할 수 있는 인재를 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 소규모 기업은 더 큰 자원을 가진 기존 기업에 비해 인력 부족의 제약을 받고 있습니다. 분석의 복잡성이 높아짐에 따라 도입 이니셔티브가 더욱 어려워지고 있습니다. 벤더들은 전문 기술에 대한 의존도를 낮추기 위해 단순화된 인터페이스와 자동화를 추진하고 있습니다. 지속적인 인력 부족은 확장성을 제한하고 현대화 타임라인을 악화시키고 있습니다. 인력 제약은 도입 전략을 재구성하고, 기술 개발을 성공의 결정적인 요소로 삼고 있습니다.
클라우드 및 블록체인 기술과의 통합
기업은 분산된 데이터와 디지털 거래를 보호하는 안전한 프레임워크가 필요합니다. 클라우드 네이티브 플랫폼은 하이브리드 환경 전반에서 확장 가능한 부정행위 감지를 가능하게 하여 민첩성을 높입니다. 각 벤더들은 블록체인 기반의 투명성과 불변의 기록을 부정방지 시스템에 통합하여 혁신을 추진하고 있습니다. 디지털 전환에 대한 투자 증가는 BFSI(은행, 금융, 보험) 및 통신 생태계 전반에 걸쳐 수요를 촉진하고 있습니다. 클라우드와 블록체인의 통합은 부정행위 감지를 안전한 연결성을 위한 사전 예방적 수단으로 가속화하고 있습니다. 이러한 기술의 성장으로 AI 기반 부정감지는 디지털 경제에서 신뢰의 기반이 되고 있습니다.
빠르게 진화하는 지능형 사이버 공격
조직은 고도의 신원 도용과 인증 기반 침입으로 인한 위험 증가에 직면해 있습니다. 소규모 공급자는 한정된 리소스로 인해 고도화된 공격 벡터에 대한 대응에 제약이 있습니다. 규제 프레임워크는 복잡성을 가중시키고 도입 전략을 방해합니다. 벤더들은 위험 감소를 위해 암호화, 행동 분석, 컴플라이언스 기능을 내장하고 있습니다. 사이버 공격의 고도화는 신뢰를 무너뜨리고, 회복탄력성(Resilience)에 대한 우선순위 전환을 촉구하고 있습니다. 고도화된 사기 수법은 진화하는 디지털 위협에 대한 최전방 방어 수단으로 AI 기반 감지 기술을 재정의하고 있습니다.
코로나19 팬데믹으로 인해 디지털 거래가 급증하면서 AI 기반 부정거래 감지에 대한 수요가 높아졌습니다. 한편, 인력 및 공급망의 혼란이 도입 프로젝트를 방해했습니다. 한편, 안전한 원격 금융 서비스에 대한 수요 증가는 AI 기반 플랫폼의 도입을 가속화했습니다. 기업들은 변동성이 심한 상황에서 업무를 유지하기 위해 실시간 모니터링과 적응형 분석에 대한 의존도가 높아졌습니다. 벤더들은 탄력성을 촉진하기 위해 고도의 자동화 기능과 컴플라이언스 기능을 통합했습니다. 코로나19는 금융 생태계의 신뢰와 연속성을 위한 중요한 기반으로서 인공지능(AI) 기반 사기 탐지의 중요성을 부각시켰습니다.
예측 기간 동안 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예측됩니다.
은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문은 확장 가능한 사기 감지 프레임워크에 대한 수요로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 기업들은 컴플라이언스를 신속히 이행하고 거래 보안을 강화하기 위해 AI 탑재 플랫폼을 업무 흐름에 통합하고 있습니다. 각 업체들은 자동화, 분석, 신원확인 기능을 통합한 솔루션을 개발 중입니다. 안전한 디지털 우선 업무에 대한 수요 증가가 이 부문의 도입을 촉진하고 있습니다. BFSI 기관은 소비자 신뢰와 업무의 건전성 유지를 위해 부정행위 감지가 필수적임을 인식하고 있습니다. AI 탑재 시스템은 금융 복원력의 기반이 되는 부정행위 감지를 강화하고 있습니다.
예측 기간 동안 개인정보 도용 및 계정 탈취 부문이 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.
예측 기간 동안 안전한 신원 확인 관리에 대한 수요 증가를 배경으로 개인정보 도용 및 계정 탈취 부문이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 금융기관은 고객 계좌와 디지털 신원 정보를 보호하기 위해 AI 기반 시스템 도입에 박차를 가하고 있습니다. 각 벤더들은 적응형 인증과 행동 분석 기능을 탑재해 대응 속도를 높이고 있습니다. 중소기업부터 대기업까지 다양한 부정행위 시나리오에 대응할 수 있는 확장성 있는 솔루션의 혜택을 누리고 있습니다. 안전한 거래 프레임워크에 대한 투자 증가가 이 부문 수요를 견인하고 있습니다. 개인정보 도용 방지는 소비자 보호의 촉매제로서 부정사용 감지를 촉진하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 성숙한 금융 인프라와 기업 내 강력한 사기 감지 프레임워크 도입으로 인해 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예측됩니다. 미국 및 캐나다 기업들은 AI 탑재 플랫폼에 대한 투자를 가속화하고 있습니다. 주요 기술 제공업체의 존재는 이 지역의 우위를 더욱 강화하고 있습니다. 데이터 프라이버시 규제에 대한 컴플라이언스 요구가 높아지면서 산업 전반에 걸쳐 도입이 확산되고 있습니다. 각 벤더들은 경쟁이 치열한 시장에서 차별화를 위해 고도의 자동화 및 분석 기능을 통합하고 있습니다. 북미의 리더십은 부정행위 감지 분야의 혁신과 규제 준수 규율을 결합하는 능력으로 정의됩니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 급속한 디지털화, 모바일 보급률 확대, 정부 주도의 금융 포용 이니셔티브에 힘입어 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 동남아시아 등의 국가들은 기업 성장을 지원하기 위해 인공지능(AI) 기반 사기 탐지에 대한 투자를 가속화하고 있습니다. 현지 스타트업 기업들은 다양한 소비자층에 맞는 비용 효율적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 기업들은 확장성을 높이고 컴플라이언스 요건을 충족하기 위해 AI 기반의 클라우드 네이티브 플랫폼을 채택하고 있습니다. 디지털 변혁을 촉진하는 정부 프로그램이 도입을 촉진하고 있습니다. 아시아태평양의 성장은 진화하는 사기 위험에 의해 촉진되고 있으며, 사기 감지 혁신에 있어 가장 적응력이 높은 지역으로 성장하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI-Powered Fraud Detection Market is accounted for $14.2 billion in 2025 and is expected to reach $48.2 billion by 2032 growing at a CAGR of 19% during the forecast period. AI-Powered Fraud Detection is a technology-driven approach that uses artificial intelligence, machine learning, and advanced analytics to identify, prevent, and respond to fraudulent activities in real time. By analyzing large volumes of structured and unstructured data, AI systems can detect unusual patterns, anomalies, and suspicious behaviors that may indicate fraud. These systems continuously learn and adapt from new data, improving accuracy over time. AI-Powered Fraud Detection is widely applied in banking, e-commerce, insurance, and cybersecurity to safeguard transactions, reduce financial losses, and enhance trust. It enables faster, more efficient, and proactive fraud management compared to traditional methods.
Increasing cybercrime across financial sectors
Financial institutions require advanced systems to safeguard transactions and customer identities. AI-driven platforms are accelerating fraud detection by analyzing massive datasets in real time. Vendors are boosting adoption by embedding machine learning algorithms that adapt to evolving threats. Rising demand for secure financial ecosystems is fostering deployment across banking, insurance, and fintech. Enterprises are propelling investments in AI-powered fraud detection to strengthen compliance and operational trust. Growing cybercrime across financial sectors is positioning AI-driven fraud detection as a critical pillar of digital security.
Limited skilled AI security professionals
Organizations struggle to recruit talent capable of managing complex AI-driven platforms. Smaller firms are constrained by workforce gaps compared to incumbents with larger resources. Rising complexity of advanced analytics further hampers deployment initiatives. Vendors are fostering simplified interfaces and automation to reduce dependency on specialized skills. Persistent talent shortages limit scalability and degrade modernization timelines. Workforce constraints are reshaping adoption strategies and making skill development a decisive factor for success.
Integration with cloud and blockchain technologies
Enterprises require secure frameworks to protect distributed data and digital transactions. Cloud-native platforms are boosting agility by enabling scalable fraud detection across hybrid environments. Vendors are propelling innovation by embedding blockchain-based transparency and immutable records into fraud prevention systems. Rising investment in digital transformation is fostering demand across BFSI and telecom ecosystems. Cloud and blockchain integration is accelerating fraud detection into a proactive enabler of secure connectivity. Growth in these technologies is positioning AI-powered fraud detection as a driver of trust in digital economies.
Rapidly evolving sophisticated cyber attacks
Organizations face rising risks from advanced identity theft and credential-based intrusions. Smaller providers are constrained by limited resources to counter sophisticated attack vectors. Regulatory frameworks add complexity and hinder deployment strategies. Vendors are embedding encryption, behavioral analytics, and compliance features to mitigate risks. Growing sophistication of cyberattacks is degrading trust and reshaping priorities toward resilience. Advanced fraud tactics are redefining AI-powered detection as a frontline defense against evolving digital threats.
The Covid-19 pandemic boosted demand for AI-powered fraud detection as digital transactions surged. On one hand, disruptions in workforce and supply chains hindered deployment projects. On the other hand, rising demand for secure remote financial services accelerated adoption of AI-driven platforms. Enterprises increasingly relied on real-time monitoring and adaptive analytics to sustain operations during volatile conditions. Vendors embedded advanced automation and compliance features to foster resilience. Covid-19 underscored AI-powered fraud detection as a vital enabler of trust and continuity in financial ecosystems.
The banking, financial services, and insurance (BFSI) segment is expected to be the largest during the forecast period
The banking, financial services, and insurance (BFSI) segment is expected to account for the largest market share during the forecast perio , driven by demand for scalable fraud detection frameworks. Enterprises are embedding AI-powered platforms into workflows to accelerate compliance and strengthen transaction security. Vendors are developing solutions that integrate automation, analytics, and identity verification features. Rising demand for secure digital-first operations is boosting adoption in this segment. BFSI institutions view fraud detection as critical for sustaining consumer trust and operational integrity. AI-powered systems are fostering fraud detection as the backbone of financial resilience.
The identity theft and account takeover segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the identity theft and account takeover segment is predicted to witness the highest growth rate, supported by rising demand for secure identity management. Financial institutions increasingly require AI-driven systems to protect customer accounts and digital identities. Vendors are embedding adaptive authentication and behavioral analytics to accelerate responsiveness. SMEs and large institutions benefit from scalable solutions tailored to diverse fraud scenarios. Rising investment in secure transaction frameworks is propelling demand in this segment. Identity theft prevention is fostering fraud detection as a catalyst for consumer protection.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, supported by mature financial infrastructure and strong enterprise adoption of fraud detection frameworks. Enterprises in the United States and Canada are accelerating investments in AI-powered platforms. The presence of major technology providers further boosts regional dominance. Rising demand for compliance with data privacy regulations is propelling adoption across industries. Vendors are embedding advanced automation and analytics to foster differentiation in competitive markets. North America's leadership is defined by its ability to merge innovation with regulatory discipline in fraud detection.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, fueled by rapid digitalization, expanding mobile penetration, and government-led financial inclusion initiatives. Countries such as China, India, and Southeast Asia are accelerating investments in AI-powered fraud detection to support enterprise growth. Local startups are deploying cost-effective solutions tailored to diverse consumer bases. Enterprises are adopting AI-driven and cloud-native platforms to boost scalability and meet compliance expectations. Government programs promoting digital transformation are fostering adoption. Asia Pacific's growth is being propelled by evolving fraud risks making it the most adaptive hub for fraud detection innovation.
Key players in the market
Some of the key players in AI-Powered Fraud Detection Market include IBM Corporation, SAS Institute Inc., FICO (Fair Isaac Corporation), BAE Systems plc, ACI Worldwide, Inc., NICE Actimize, Experian plc, LexisNexis Risk Solutions, Kount, Inc., Featurespace Ltd., Feedzai, Inc., Riskified Ltd., Darktrace Holdings Ltd., Mastercard Incorporated and Visa Inc.
In April 2025, SAS announced a strategic collaboration with Microsoft to integrate its SAS(R) Viya(R) analytics platform with Microsoft Azure AI and cloud services, enhancing scalable AI-powered fraud detection solutions for joint financial services clients. This partnership specifically combined SAS's fraud analytics with Azure's AI capabilities to improve real-time transaction monitoring and model deployment.
In February 2025, IBM and HSBC deepened their strategic collaboration, focusing on leveraging IBM's AI and watsonx capabilities to enhance HSBC's financial crime detection and compliance frameworks. This multi-year agreement aimed to transform HSBC's transaction monitoring systems using generative AI to improve accuracy and reduce false positives.