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IA en el mercado de gestión de fraudes

ID: MRFR/ICT/32540-HCR
100 Pages
Aarti Dhapte
October 2025

Informe de Investigación del Mercado de IA en la Gestión del Fraude: Por Aplicación (Detección de Fraude en Pagos, Prevención de Robo de Identidad, Detección de Fraude en Seguros, Detección de Fraude en Valores), Por Modo de Implementación (Local, Basado en la Nube), Por Tecnología (Aprendizaje Automático, Procesamiento de Lenguaje Natural, Aprendizaje Profundo, Redes Neuronales), Por Uso Final (Banca, Seguros, Retail, Telecomunicaciones) y Por Regional (América del Norte, Europa, América del Sur, Asia-Pacífico, Medio Oriente y África) - Pro... leer más

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Ai In Fraud Management Market Infographic
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IA en el mercado de gestión de fraudes Resumen

Según el análisis de MRFR, se estimó que el tamaño del mercado de IA en la gestión del fraude fue de 9.287 mil millones de USD en 2024. Se proyecta que la industria de IA en la gestión del fraude crecerá de 10.53 mil millones de USD en 2025 a 36.79 mil millones de USD para 2035, exhibiendo una Tasa de Crecimiento Anual Compuesto (CAGR) del 13.33 durante el período de pronóstico 2025 - 2035.

Tendencias clave del mercado y aspectos destacados

La IA en el mercado de gestión de fraudes está experimentando un crecimiento robusto impulsado por los avances tecnológicos y el aumento de las demandas regulatorias.

  • El mercado presencia una adopción creciente de tecnologías de aprendizaje automático para mejorar las capacidades de detección de fraudes.

Tamaño del mercado y previsión

2024 Market Size 9.287 (mil millones de USD)
2035 Market Size 36.79 (mil millones de USD)
CAGR (2025 - 2035) 13.33%

Principales jugadores

IBM (EE. UU.), SAS (EE. UU.), FICO (EE. UU.), Palantir Technologies (EE. UU.), Experian (GB), Fraud.net (EE. UU.), Riskified (IL), Acuity (EE. UU.), Zeguro (EE. UU.)

IA en el mercado de gestión de fraudes Tendencias

El mercado de IA en la gestión del fraude está experimentando actualmente una fase transformadora, impulsada por los avances en el aprendizaje automático y la analítica de datos. Las organizaciones están adoptando cada vez más tecnologías de IA para mejorar sus capacidades de detección de fraude, optimizar operaciones y reducir pérdidas financieras. Este cambio parece estar motivado por la creciente complejidad de las actividades fraudulentas, lo que requiere herramientas más sofisticadas para la identificación y prevención. A medida que las empresas reconocen el potencial de la IA para proporcionar información en tiempo real y análisis predictivos, es probable que la demanda de estas soluciones aumente. Además, las presiones regulatorias y la necesidad de cumplimiento están empujando a las empresas a invertir en sistemas impulsados por IA que puedan adaptarse a amenazas en evolución y proteger información sensible. Además, la integración de la IA con los marcos existentes de gestión del fraude parece estar ganando impulso. Las empresas están explorando modelos híbridos que combinan métodos tradicionales con soluciones innovadoras de IA, mejorando así su efectividad general. Esta tendencia indica una aceptación más amplia de la tecnología como un componente crítico en la lucha contra el fraude. A medida que el panorama continúa evolucionando, los interesados en el mercado de IA en la gestión del fraude deben permanecer vigilantes y adaptables, asegurando que sus estrategias se alineen con las tendencias y tecnologías emergentes. El futuro de este mercado parece prometedor, con desarrollos en curso que probablemente remodelarán la forma en que las organizaciones abordan la prevención y detección del fraude.

Adopción Aumentada del Aprendizaje Automático

Las organizaciones están aprovechando cada vez más los algoritmos de aprendizaje automático para mejorar sus capacidades de detección de fraude. Estos algoritmos pueden analizar grandes cantidades de datos, identificando patrones y anomalías que pueden indicar comportamiento fraudulento. A medida que las empresas reconocen la efectividad del aprendizaje automático en el análisis en tiempo real, se espera que la adopción de estas tecnologías aumente.

Integración de la IA con Sistemas Existentes

La tendencia hacia la integración de soluciones de IA con sistemas tradicionales de gestión del fraude se está volviendo más pronunciada. Las empresas buscan crear modelos híbridos que combinen prácticas establecidas con tecnologías avanzadas de IA, mejorando así sus estrategias generales de prevención del fraude. Esta integración permite un enfoque más integral para abordar el fraude.

Enfoque en el Cumplimiento Regulatorio

A medida que los marcos regulatorios evolucionan, las organizaciones están priorizando cada vez más el cumplimiento en sus estrategias de gestión del fraude. Se están utilizando tecnologías de IA para garantizar la adherencia a estas regulaciones, ayudando a las empresas a mitigar los riesgos asociados con el incumplimiento. Este enfoque en la alineación regulatoria probablemente impulsará una mayor inversión en soluciones de IA.

IA en el mercado de gestión de fraudes Treiber

Cambio hacia transacciones digitales

El mercado de IA en la gestión del fraude está experimentando una transformación impulsada por el cambio hacia las transacciones digitales. A medida que más consumidores y empresas participan en actividades financieras en línea, aumenta el potencial de fraude. Las tecnologías de IA son esenciales en este panorama, proporcionando herramientas para analizar datos de transacciones e identificar comportamientos fraudulentos. El auge del comercio electrónico y la banca digital ha llevado a un aumento significativo en los volúmenes de transacciones, con estimaciones que sugieren que las transacciones de pago digitales superarán 1 billón para 2025. Este cambio requiere la implementación de soluciones de gestión del fraude impulsadas por IA para proteger tanto a los consumidores como a las empresas de pérdidas financieras.

Amenazas de ciberseguridad en aumento

El mercado de la inteligencia artificial en la gestión del fraude está experimentando un aumento en la demanda debido a la creciente frecuencia y sofisticación de las amenazas cibernéticas. Las organizaciones se ven obligadas a adoptar soluciones avanzadas de inteligencia artificial para detectar y mitigar actividades fraudulentas de manera efectiva. Según datos recientes, se proyecta que el cibercrimen costará a las empresas más de 10 billones de dólares anualmente para 2025, lo que resalta la urgente necesidad de sistemas robustos de gestión del fraude. Las tecnologías de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático y la analítica predictiva, permiten a las organizaciones identificar patrones y anomalías en tiempo real, mejorando así su capacidad para combatir el fraude. Esta tendencia indica un creciente reconocimiento de la necesidad de soluciones impulsadas por inteligencia artificial para salvaguardar las transacciones financieras y los datos sensibles.

Aumentando las presiones regulatorias

El mercado de la IA en la gestión del fraude está influenciado por las crecientes presiones regulatorias sobre las organizaciones para cumplir con las medidas antifraude. Los gobiernos y los organismos reguladores están implementando directrices más estrictas para combatir los delitos financieros, lo que requiere la adopción de soluciones avanzadas de IA. Las empresas ahora deben demostrar su compromiso con la prevención del fraude a través de mecanismos efectivos de monitoreo e informes. Esta tendencia probablemente impulsará la demanda de tecnologías de IA que puedan automatizar los procesos de cumplimiento y garantizar la adherencia a las regulaciones. A medida que las organizaciones se esfuerzan por cumplir con estos requisitos, la integración de la IA en la gestión del fraude se convierte en una imperativa estratégica.

Mejoradas capacidades de análisis de datos

El mercado de la inteligencia artificial en la gestión del fraude se beneficia significativamente de los avances en análisis de datos. Las organizaciones están aprovechando cada vez más las tecnologías de inteligencia artificial para analizar grandes cantidades de datos, lo que permite una detección y prevención de fraudes más precisa. La capacidad de procesar y analizar datos en tiempo real mejora los procesos de toma de decisiones, permitiendo a las empresas responder rápidamente a posibles amenazas. Según informes de la industria, se espera que el mercado de análisis de datos impulsado por inteligencia artificial alcance los 200 mil millones de dólares para 2026, subrayando la importancia de integrar la inteligencia artificial en las estrategias de gestión del fraude. Esta capacidad no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también fomenta un enfoque proactivo para la prevención del fraude.

Aumento de la inversión en tecnologías de IA

El mercado de la inteligencia artificial en la gestión del fraude está experimentando un notable aumento en la inversión a medida que las organizaciones reconocen el valor de las tecnologías de IA en la lucha contra el fraude. Las empresas están asignando recursos sustanciales para desarrollar e implementar soluciones impulsadas por IA que mejoren sus capacidades de detección de fraude. Las estadísticas recientes indican que se espera que la inversión en IA para la gestión del fraude crezca más del 30% anualmente, reflejando la urgencia de adoptar tecnologías innovadoras. Este flujo de capital probablemente acelerará el desarrollo de herramientas de IA sofisticadas que puedan adaptarse a las tácticas de fraude en evolución, fortaleciendo así la postura de seguridad general de las organizaciones.

Perspectivas del segmento de mercado

Por Aplicación: Detección de Fraude en Pagos (Más Grande) vs. Prevención de Robo de Identidad (Crecimiento Más Rápido)

En el mercado de IA en la gestión del fraude, el segmento de aplicación muestra distinciones significativas entre sus diversos valores. La detección de fraude en pagos lidera el mercado, caracterizada por su inmensa participación en la lucha contra transacciones fraudulentas en instituciones financieras. Siguiendo de cerca, la prevención del robo de identidad está ganando rápidamente tracción, reflejando un creciente énfasis en la protección de datos personales a medida que las amenazas cibernéticas evolucionan cada vez más.

Detección de Fraude en Pagos (Dominante) vs. Prevención de Robo de Identidad (Emergente)

La Detección de Fraude en Pagos sigue siendo la fuerza dominante en el sector de gestión de fraude impulsado por IA, ya que las empresas priorizan la protección contra el fraude basado en transacciones. Este segmento aprovecha la analítica en tiempo real y algoritmos de aprendizaje automático para identificar actividades sospechosas y prevenir transacciones no autorizadas de manera efectiva. Por otro lado, la Prevención del Robo de Identidad está emergiendo como un área clave, impulsada por las crecientes preocupaciones sobre las violaciones de datos personales y los delitos relacionados con la identidad. Este segmento se centra en procesos de verificación avanzados y medidas de autenticación de usuarios, mostrando tecnologías innovadoras como la identificación biométrica y sistemas de monitoreo mejorados por IA para frustrar el robo de identidad.

Por Modo de Despliegue: Basado en la Nube (Más Grande) vs. Local (Crecimiento Más Rápido)

En el mercado de IA en la gestión del fraude, el segmento de modo de implementación muestra una división clara entre soluciones basadas en la nube y soluciones locales. Los enfoques basados en la nube dominan el mercado debido a su escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad. Las organizaciones están optando cada vez más por soluciones en la nube para aprovechar tecnologías avanzadas sin la carga de mantener infraestructura física. Por el contrario, la implementación local está ganando terreno entre las empresas que requieren un control y seguridad robustos sobre sus datos, lo que lleva a un aumento en su participación de mercado.

Modo de Implementación: Basado en la Nube (Dominante) vs. Local (Emergente)

El despliegue basado en la nube sigue siendo la opción dominante en el panorama de la IA en la gestión del fraude debido a sus numerosas ventajas, como la facilidad de acceso, un menor costo total de propiedad y capacidades de implementación rápida. Este modelo permite a las organizaciones aprovechar las tecnologías de IA sin grandes inversiones iniciales, haciendo que la detección de fraudes sofisticada sea accesible para empresas de todos los tamaños. Por otro lado, el modelo de despliegue en las instalaciones está surgiendo como una opción preferida para las industrias con estrictos requisitos de cumplimiento de datos y seguridad, ya que proporciona un mayor control sobre la información sensible. A medida que las organizaciones navegan por las regulaciones de seguridad de datos, se espera que la demanda de soluciones en las instalaciones aumente, impulsando un crecimiento más rápido en este segmento.

Por Tecnología: Aprendizaje Automático (Más Grande) vs. Procesamiento de Lenguaje Natural (Crecimiento Más Rápido)

En el mercado de IA en la gestión del fraude, el aprendizaje automático se destaca como el segmento más grande, controlando una parte significativa. Esta tecnología es ampliamente adoptada por las instituciones financieras por su capacidad para analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones indicativos de actividades fraudulentas. El procesamiento de lenguaje natural, aunque más pequeño en participación de mercado, está ganando rápidamente tracción, proporcionando herramientas para detectar comportamientos sospechosos a través del análisis de texto y las comunicaciones con los clientes. Este segmento mejora significativamente la precisión de los mecanismos de detección de fraude al interpretar datos de lenguaje complejos. El crecimiento de estos segmentos tecnológicos está impulsado por los avances en análisis de datos y poder computacional, lo que permite algoritmos más sofisticados para mejorar las capacidades de detección de fraude. El aumento en el número de transacciones en línea y la complejidad de los esquemas de fraude requieren la adopción de tecnologías impulsadas por IA. Las organizaciones están invirtiendo fuertemente en aprendizaje automático para mejorar sus sistemas de gestión del fraude, mientras que el potencial del procesamiento de lenguaje natural para descifrar el comportamiento humano lo posiciona como la tecnología de más rápido crecimiento dentro del segmento.

Tecnología: Aprendizaje Automático (Dominante) vs. Procesamiento de Lenguaje Natural (Emergente)

El Aprendizaje Automático es la tecnología dominante en el mercado de IA en la Gestión de Fraude, reconocida por su capacidad para aprender automáticamente y adaptarse a nuevos datos sin intervención humana. Utiliza algoritmos para detectar anomalías y reducir falsos positivos, lo que la hace invaluable para las organizaciones que combaten el crimen financiero. En contraste, el Procesamiento de Lenguaje Natural es una tecnología emergente que se centra en interpretar y analizar datos del lenguaje humano. Su aplicación en la gestión de fraudes está ganando impulso, particularmente en la comprensión de los sentimientos e interacciones de los clientes. A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, las organizaciones que aprovechen el Aprendizaje Automático se beneficiarán de capacidades robustas de detección de fraudes, mientras que los primeros adoptantes del Procesamiento de Lenguaje Natural capitalizarán la identificación de nuevos patrones de fraude a partir de datos de comunicación.

Por Uso Final: Banca (Más Grande) vs. Seguros (Crecimiento Más Rápido)

El mercado de IA en la gestión del fraude está presenciando una distribución significativa de la cuota de mercado entre los principales sectores de uso final, principalmente banca, seguros, retail y telecomunicaciones. La banca tiene la mayor cuota debido al alto volumen de transacciones y la necesidad crítica de mecanismos avanzados de detección de fraude. A medida que las organizaciones se esfuerzan por mejorar la seguridad y la confianza del cliente, los bancos aprovechan las tecnologías de IA para mitigar los riesgos asociados con actividades fraudulentas, lo que lleva a su dominio en este segmento. Por otro lado, el sector de seguros está evolucionando rápidamente, adoptando soluciones de IA a un ritmo creciente. Este segmento de rápido crecimiento se beneficia de la necesidad de agilizar el procesamiento de reclamaciones y mejorar la precisión de la evaluación de riesgos. La integración de la IA en los seguros facilita la identificación de patrones de fraude, reduciendo así notablemente las pérdidas. Como resultado, los seguros están emergiendo como el segmento de más rápido crecimiento, mostrando una inversión creciente hacia tecnologías avanzadas de IA para combatir el fraude de manera efectiva.

Banca: Dominante vs. Seguros: Emergente

El sector bancario se caracteriza por su dominio en el mercado de IA en la gestión del fraude, impulsado por la urgente necesidad de una detección robusta de fraudes a medida que las amenazas cibernéticas se vuelven más sofisticadas. Los bancos están invirtiendo fuertemente en tecnologías de IA, utilizando algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos para monitorear transacciones en tiempo real e identificar anomalías. Este enfoque proactivo no solo asegura los datos de los clientes, sino que también mejora la eficiencia operativa. En contraste, el sector de seguros está emergiendo como un jugador vital en este panorama, impulsado por la demanda de un procesamiento de reclamaciones y evaluación de riesgos más precisos. Las aseguradoras están aprovechando la IA para analizar vastos conjuntos de datos, revelando patrones de fraude intrincados que los métodos tradicionales no podrían identificar. Esta transición no solo mitiga los riesgos de fraude, sino que también optimiza las experiencias de los clientes, posicionando a los seguros como una fuerza en rápida evolución en el mercado.

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Perspectivas regionales

El mercado de IA en la gestión del fraude está experimentando un notable crecimiento en diversas regiones. En 2023, América del Norte se destacó con una valoración de 4.0 mil millones de USD, que se espera alcance los 12.5 mil millones de USD para 2032, convirtiéndola en un jugador significativo en este mercado. Esta región se beneficia de la adopción de tecnologías avanzadas y un sólido marco regulatorio, lo que impulsa la demanda de soluciones sofisticadas de gestión del fraude. Europa sigue con una valoración de 1.8 mil millones de USD en 2023, anticipándose a crecer a 5.5 mil millones de USD para 2032, reflejando el creciente enfoque de la región en la transformación digital y el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos.

APAC está valorada en 1.5 mil millones de USD en 2023, con proyecciones de alcanzar 4.7 mil millones de USD para 2032, ya que el aumento de las actividades de comercio electrónico y una gran base de clientes impulsan la necesidad de soluciones de IA. América del Sur, con una valoración de 0.5 mil millones de USD en 2023, está destinada a crecer a 1.6 mil millones de USD para 2032, lo que indica un creciente reconocimiento de la importancia de la prevención del fraude en medio de los mercados digitales emergentes.

Por último, la región de MEA, aunque actualmente valorada en 0.43 mil millones de USD en 2023, con un aumento esperado a 1.99 mil millones de USD para 2032, está alcanzando lentamente a medida que las empresas locales adoptan cada vez más tecnologías de IA para combatir los riesgos de fraude. En general, la segmentación del mercado de IA en la gestión del fraude refleja diversas oportunidades y motores de crecimiento significativos en estas regiones.

Perspectivas Regionales del Mercado de IA en la Gestión del Fraude

Fuente: Investigación Primaria, Investigación Secundaria, Base de Datos y Revisión de Analistas de Market Research Future

IA en el mercado de gestión de fraudes Regional Image

Jugadores clave y perspectivas competitivas

El mercado de IA en la gestión del fraude está experimentando una transformación significativa a medida que diversas organizaciones integran tecnologías avanzadas de inteligencia artificial para mejorar sus capacidades de detección y prevención de fraudes. El panorama competitivo se está volviendo cada vez más diverso, con organizaciones compitiendo para innovar y desplegar algoritmos sofisticados que analizan grandes cantidades de datos transaccionales en tiempo real.

El mercado se caracteriza por una mezcla de proveedores de servicios financieros establecidos, empresas tecnológicas y proveedores especializados, todos compitiendo por cuota de mercado en un espacio donde la demanda de seguridad y eficiencia es primordial. La adopción de tecnologías de IA se está acelerando gracias a capacidades como el aprendizaje automático, la analítica predictiva y la monitorización en tiempo real, lo que permite a las empresas identificar de manera eficiente anomalías y mitigar riesgos asociados con actividades fraudulentas. Los conocimientos competitivos revelan un entorno dinámico donde la agilidad y los avances tecnológicos son críticos para el éxito.

Mastercard ha emergido como un jugador prominente en el mercado de IA en la gestión del fraude, aprovechando su extensa red de pagos y tecnología innovadora para fortalecer sus soluciones de gestión del fraude. Las fortalezas de la empresa radican en sus robustas capacidades de análisis de datos y su compromiso de invertir en tecnologías impulsadas por IA que mejoran la detección de fraudes. Mastercard está dedicada a proporcionar a sus clientes experiencias de pago seguras mediante el uso de algoritmos avanzados que pueden analizar patrones de transacción y detectar anomalías en casi tiempo real.

Este enfoque proactivo permite a las empresas responder rápidamente a amenazas potenciales, minimizando pérdidas y reforzando la confianza del consumidor. Además, las asociaciones de Mastercard con diversos actores en el ecosistema financiero enriquecen aún más sus soluciones de gestión del fraude al facilitar una red colaborativa que mejora el intercambio de datos y mejora las medidas de seguridad en general. SAS Institute desempeña un papel crucial en el mercado de IA en la gestión del fraude al ofrecer potentes soluciones analíticas diseñadas para combatir el fraude en diversos sectores. La profunda experiencia de la empresa en analítica avanzada e inteligencia artificial equipa a las organizaciones con las herramientas necesarias para identificar y mitigar actividades fraudulentas de manera efectiva.

Las fortalezas de SAS Institute incluyen su suite integral de soluciones de detección de fraudes que aprovechan la integración de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva, lo que permite a las empresas descubrir patrones y tendencias ocultas que pueden indicar comportamiento fraudulento.

La empresa es reconocida por su capacidad para proporcionar soluciones personalizables adaptadas a las necesidades específicas de la industria, empoderando a las organizaciones para desarrollar una postura proactiva en la gestión del fraude. Además, el énfasis de SAS Institute en la innovación continua y su compromiso con la investigación lo posicionan como un líder, permitiendo a sus clientes mantenerse por delante de las amenazas emergentes en un paisaje de fraude cada vez más complejo.

Las empresas clave en el mercado IA en el mercado de gestión de fraudes incluyen

Desarrollos de la industria

  • Q3 2024: Mastercard adquirió Recorded Future por 2.6 mil millones de dólares en septiembre de 2024 Mastercard completó la adquisición de Recorded Future, una empresa especializada en inteligencia de amenazas impulsada por IA, por 2.6 mil millones de dólares, fortaleciendo sus capacidades en detección de fraudes impulsada por IA y ciberseguridad.
  • Q2 2024: Visa introdujo tres nuevas soluciones de prevención de fraudes impulsadas por IA como parte de su suite Visa Protect Visa lanzó tres nuevos productos de prevención de fraudes basados en IA en 2024, ampliando su suite Visa Protect para ayudar a instituciones financieras y empresas a combatir las amenazas de fraude en evolución utilizando inteligencia artificial avanzada.

Perspectivas futuras

IA en el mercado de gestión de fraudes Perspectivas futuras

Se proyecta que el mercado de IA en la gestión del fraude crecerá a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesto (CAGR) del 13.33% desde 2024 hasta 2035, impulsado por los avances en el aprendizaje automático, el aumento de las amenazas cibernéticas y las demandas de cumplimiento normativo.

Nuevas oportunidades se encuentran en:

  • Desarrollo de sistemas de monitoreo de transacciones en tiempo real impulsados por IA.

Para 2035, se espera que el mercado sea robusto, impulsado por tecnologías innovadoras y una creciente demanda de seguridad.

Segmentación de mercado

Perspectiva de Uso Final del Mercado de Gestión de Fraude en IA

  • Banca
  • Seguros
  • Retail
  • Telecomunicaciones

Perspectiva Tecnológica del Mercado de Gestión de Fraude con IA

  • Aprendizaje Automático
  • Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Aprendizaje Profundo
  • Redes Neuronales

Perspectiva de Aplicación del Mercado de Gestión de Fraude en IA

  • Detección de Fraude en Pagos
  • Prevención de Robo de Identidad
  • Detección de Fraude en Seguros
  • Detección de Fraude en Valores

Perspectiva del Modo de Despliegue del Mercado de Gestión de Fraude de IA

  • En las Instalaciones
  • Basado en la Nube

Alcance del informe

TAMAÑO DEL MERCADO 20249.287 (mil millones de USD)
TAMAÑO DEL MERCADO 202510.53 (mil millones de USD)
TAMAÑO DEL MERCADO 203536.79 (mil millones de USD)
TASA DE CRECIMIENTO ANUAL COMPUESTO (CAGR)13.33% (2024 - 2035)
COBERTURA DEL INFORMEPronóstico de ingresos, panorama competitivo, factores de crecimiento y tendencias
AÑO BASE2024
Período de Pronóstico del Mercado2025 - 2035
Datos Históricos2019 - 2024
Unidades de Pronóstico del Mercadomil millones de USD
Principales Empresas PerfiladasAnálisis de mercado en progreso
Segmentos CubiertosAnálisis de segmentación del mercado en progreso
Principales Oportunidades del MercadoLa integración de algoritmos avanzados de aprendizaje automático mejora las capacidades de detección de fraudes en tiempo real en el mercado de IA en Gestión de Fraudes.
Principales Dinámicas del MercadoEl aumento de la adopción de tecnologías de inteligencia artificial mejora las capacidades de detección de fraudes en diversas industrias.
Países CubiertosAmérica del Norte, Europa, APAC, América del Sur, MEA

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FAQs

¿Cuál es la valoración de mercado proyectada para la IA en la gestión de fraudes para 2035?

Se espera que la valoración del mercado proyectada para la IA en la gestión de fraudes alcance los 36.79 mil millones de USD para 2035.

¿Cuál fue la valoración del mercado para la IA en la gestión del fraude en 2024?

La valoración total del mercado para la IA en la gestión de fraudes fue de 9.287 mil millones de USD en 2024.

¿Cuál es la CAGR esperada para el mercado de IA en gestión de fraudes durante 2025 - 2035?

Se espera que la CAGR para el mercado de IA en gestión de fraudes durante el período de pronóstico 2025 - 2035 sea del 13.33%.

¿Qué empresas se consideran actores clave en el mercado de IA en la gestión del fraude?

Los actores clave en el mercado de IA en la gestión del fraude incluyen IBM, SAS, FICO, Palantir Technologies, Experian, Fraud.net, Riskified, Acuity y Zeguro.

¿Cuáles son las principales aplicaciones de la IA en la gestión del fraude y sus tamaños de mercado?

Las principales aplicaciones incluyen la Detección de Fraude en Pagos por 10.0 mil millones de USD, la Prevención de Robo de Identidad por 8.0 mil millones de USD, la Detección de Fraude en Seguros por 9.0 mil millones de USD y la Detección de Fraude en Valores por 9.79 mil millones de USD.

¿Cómo afecta el modo de implementación la valoración de mercado de la IA en la gestión de fraudes?

Se proyecta que la valoración del mercado para el despliegue en la nube alcanzará los 22.03 mil millones de USD, mientras que se espera que el On-Premises llegue a 14.76 mil millones de USD.

¿Qué tecnologías están impulsando la IA en el mercado de gestión de fraudes?

Las tecnologías que impulsan el mercado incluyen Aprendizaje Automático por 12.0 mil millones de USD, Procesamiento de Lenguaje Natural por 10.0 mil millones de USD, Aprendizaje Profundo por 8.0 mil millones de USD y Redes Neuronales por 6.79 mil millones de USD.

¿Cuáles son los sectores de uso final más prominentes en el mercado de IA en la gestión del fraude?

Los sectores de uso final más destacados incluyen Banca con 14.5 mil millones de USD, Seguros con 8.0 mil millones de USD, Retail con 10.0 mil millones de USD y Telecomunicaciones con 4.29 mil millones de USD.

¿Qué tendencias están influyendo en el crecimiento de la IA en la gestión del fraude?

Las tendencias que influyen en el crecimiento incluyen el aumento de las transacciones digitales, los avances en el aprendizaje automático y un mayor escrutinio regulatorio.

¿Cómo se compara la IA en el mercado de gestión de fraudes con otros sectores tecnológicos?

El mercado de IA en la gestión de fraudes parece estar creciendo rápidamente, con un aumento proyectado en la valoración de 9.287 mil millones de USD en 2024 a 36.79 mil millones de USD para 2035.

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