保険不正検知の世界市場規模は2021年に33億ドル、2031年には281億ドルに達し、2022年から2031年にかけて年平均成長率24.2％で成長すると予測されています。
パンデミックにより、健康、自動車・車両、生命など、さまざまな分野で世界的に保険問題が増加しています。顧客が新しいデジタル決済環境を導入しているため、サイバー攻撃や詐欺が増加しています。そのため、企業はセキュリティ体制を強化しつつあります。
不正検知の最終的な目標は、保険会社が不正に関連する損失を被るのを防ぐことです。そして、不正が処理される前に、あるいは事業者が迅速に対応できるような形で検知されれば、損失の発生は少なくなります。不正行為の検出は、保険会社が不正な請求や不正の可能性のある請求を特定する速度を大幅に向上させます。これは、今日の経済状況、特に不正が増加している労災のケースにおいて非常に重要です。不正の発見が早ければ早いほど、保険会社はより迅速に対応し、損失を防ぐことができます。
高度な分析とテクノロジーの利用が進むにつれ、保険金詐欺の検出の利用も増加しています。さらに、偽の医療記録、不正確な請求、誘拐など、保険詐欺の件数が急増していることから、保険市場では、不正な請求決済行為を減らすための詐欺検出製品やソリューションが台頭しています。また、高度な分析や技術の採用が進んでいることも、保険不正検知市場の成長を後押しする要因の一つとなっています。さらに、保険不正検知のためのサイバーセキュリティインフラの台頭も、市場成長の主な推進要因となっています。しかし、多くの保険会社は時代遅れの社内システムを使用しており、エクセルシート上の不正を検出するためにナレッジワーカーやビジネスルールを含む手作業に頼っています。また、データの不適切な取り扱いや顧客のプライバシーが、保険不正検知市場を制限する主な要因の一つとなっています。逆に、技術の進歩や、保険金請求における不正の検出における人工知能や機械学習の採用は、今後数年間で有利な成長機会をもたらすと予想されます。
保険不正検知市場は、コンポーネント、展開モード、企業規模、アプリケーション、地域に区分されます。コンポーネント別では、ソリューションとサービスに区分けされます。展開モードでは、オンプレミスとクラウドに二分されます。企業規模では、大企業と中小企業に分けられる。用途別では、決済詐欺や請求詐欺、個人情報漏洩、クレーム詐欺、マネーロンダリングに分けられます。地域別では、アジア太平洋地域、ヨーロッパ、北米、LAMEAで分析されています。
コンポーネント別では、ソリューションセグメントが2021年の保険不正検知市場シェアで最高を達成しました。これは、保険会社が保険金請求プロセスの各段階において、保険金詐欺検出ソリューションによって疑わしい行為を特定し、隠れた関係を明らかにし、微妙な行動パターンを検出することができるためと考えられます。
地域別では、アジア太平洋地域が2021年に最も高い成長を達成しました。これは、アジア太平洋地域では、近代化またはデジタル化が最も加速していることに起因しています。パンデミック発生当初は、多くの企業が直接顔を合わせずに保険を販売することに消極的でしたが、パンデミックの増加に伴い、保険会社はデジタルツールやソリューション、ハイブリッド代理店モデルへの投資を開始しました。
このレポートには、BAE Systems、Duck Creek Technologies、Equifax Inc.、Experian Information Solutions、FICO、FRISS、Fiserv、IBM、LexisNexis Risk Solutions Group、SAS Institute, Inc.など、保険不正検知市場の分析に従事している主要企業が含まれています。これらのプレイヤーは、市場への浸透を高め、保険金詐欺検出市場における地位を強化するために、さまざまな戦略を採用しています。
パンデミックの開始以来、不正請求の数が大幅に増加しています。COVID-19に関連するファントム・クレームとは、顧客がパンデミックの直接的な結果として損失や苦難を被ったと主張するものである。幻のCOVID-19請求に標準的な方法はありませんが、共通する傾向として、コロナウイルスの大流行が健康と福祉に大きな影響を与えたと主張することが挙げられます。また、詐欺師は、この病気で亡くなったと架空に主張する家族の生命保険に対して、不正に保険金を請求しようとすることもあります。こうした不正請求の中には、コロナウイルスの大流行が請求者に長期にわたる重大な影響を及ぼしたとして、多額の請求を行うものもあります。また、パンデミックの結果、何ら影響を受けなかった顧客から請求があったケースもあります。したがって、保険金詐欺の検出業界では、この種の詐欺に対抗する際に、テクノロジーとデータが非常に重要な役割を果たすようになりました。見積もり段階から引受に至るカスタマージャーニー全体、そして保険金詐欺の検出段階全体において、異常な行動を検出することができます。さらに、業界を超えた不正対策のコラボレーションを可能にし、誠実な顧客を保護することができます。COVID-19に特に関連する不正に関して言えば、市場関係者は、高度で進化した保険金請求の不正行為の検出を可能にするために、デジタル変革プログラムの一環として不正検出ソリューションを導入しています。このように、COVID-19は保険不正検知市場に好影響を与えました。
保険不正検出ソフトウェアは、不正分析を提供します。これは、システムやデータベースを分析し、不正が起こり得る活動を特定するための一連の分析技術を含みます。保険金詐欺の増加により、詐欺検出ソリューションの需要が高まっています。さらに、偽の医療記録、不正確な請求、誘拐など、顧客による不正行為が増加していることが、保険市場における不正検知製品およびソリューションの台頭につながっています。The Hindu- business lineが実施した調査によると、保険詐欺は一般的に申し込み時や請求時に行われる。さらに、AIによる不正検知保険の利用により、隠ぺい、事件の誤認識、ID詐欺、虚偽の請求などを特定する機会が増えています。ここ数年、誰もが保険業界＆それに関連する利点について情報を得るようになり、保険業界は急速に成長しています。このため、保険業界で詐欺や不正を行う詐欺師たちにチャンスを与えています。したがって、生命保険不正検知の増加は、保険不正検知産業の主要な推進要因の一つです。
保険会社は、より多くのデータにアクセスすることで利益を得ることができます。迅速かつ正確に処理されたデータは、保険金請求に関する問題点の検出速度をさらに向上させることができます。更新された高度なソフトウェアは、保険引受を完全に自動化し、より良い価格決定を行うことができます。残念ながら、多くの保険会社は時代遅れの社内システムを使用し、ナレッジワーカーやビジネスルールを含む手作業に頼って、エクセルシート上の不正を検出しているのが現状です。もし、データが一つのシステム上で利用可能であれば、調査やフォローアップが容易になり、直ちに注意を要するケースを即座に提示することができます。さらに、統合されたデータと高度なソリューションに取り組むことで、不正検知の処理におけるミスを減らし、データの不正確さを軽減することが期待されます。したがって、旧式の内部不正システムは、保険不正検知市場の展望を大きく後退させることになります。
ステークホルダーにとっての主なメリット
当レポートでは、2021年から2031年までの保険不正検知市場予測における市場セグメント、現在の動向、推定値、ダイナミクスを定量的に分析し、保険不正検知市場の有力なビジネスチャンスを特定することができます。
保険金詐欺検出市場のセグメンテーションの詳細な分析は、一般的な市場機会を決定するのに役立ちます。
各地域の主要国は、世界市場に対する収益貢献度に応じてマッピングされています。
本レポートでは、地域別および世界別の保険金詐欺検出市場動向、主要企業、市場セグメント、応用分野、成長戦略などの分析を掲載しています。
主な市場セグメンテーション
コンポーネント別
ソリューション
サービス
導入形態別
オンプレミス
クラウド
企業規模別
大企業
中小企業（SMEs）
アプリケーション別
決済詐欺、請求詐欺
個人情報漏洩
クレーム詐欺
マネーロンダリング
地域別
アジア太平洋地域（中国、インド、日本、オーストラリア、韓国、その他のアジア太平洋地域）
ヨーロッパ（イギリス、ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、ロシア、その他のヨーロッパ諸国）
北米（米国、カナダ）
LAMEA（中南米、中近東、アフリカ）
主要市場プレイヤー
BAE Systems、Duck Creek Technologies、Equifax Inc.、Experian Information Solutions, Inc.、FICO、FRISS、Fiserv, Inc、IBM、LexisNexis Risk Solutions Group.、SAS Institute Inc.、American Express、American Express Inc.、American Express Inc.、American Inc.
【目次】
第1章:はじめに
1.1.レポート概要
1.2.主な市場セグメント
1.3.ステークホルダーにとっての主な利益
1.4.調査方法
1.4.1.セカンダリーリサーチ
1.4.2.プライマリーリサーチ
1.4.3.アナリストのツールやモデル
第2章：エグゼクティブサマリー
2.1.本調査の主要な知見
2.2.CXOの視点
第3章:市場概要
3.1.市場の定義と範囲
3.2.主な調査結果
3.2.1.トップインベストメントポケット
3.3.ポーターのファイブフォース分析
3.4.トッププレイヤーのポジショニング
3.5.マーケットダイナミクス
3.5.1.ドライバ
3.5.2.リストレインツ
3.5.3.オポチュニティ
3.6.COVID-19による市場へのインパクト分析
第4章 保険不正検知市場：コンポーネント別
4.1 概要
4.1.1 市場規模及び予測
4.2 ソリューション
4.2.1 主な市場動向、成長要因、機会
4.2.2 地域別市場規模・予測
4.2.3 国別の市場分析
4.3 サービス
4.3.1 主要な市場動向、成長要因、機会
4.3.2 市場規模、予測、地域別
4.3.3 国別の市場分析
第5章 保険金詐欺検出市場：展開モード別
5.1 概要
5.1.1 市場規模・予測
5.2 オンプレミス
5.2.1 主な市場動向、成長要因、機会
5.2.2 市場規模・予測、地域別
5.2.3 国別の市場分析
5.3 クラウド
5.3.1 主な市場動向、成長要因、ビジネスチャンス
5.3.2 市場規模、予測、地域別
5.3.3 国別の市場分析
第6章 保険不正検知市場：企業規模別
6.1 概要
6.1.1 市場規模・予測
6.2 大企業
6.2.1 主な市場動向、成長要因、機会
6.2.2 市場規模・予測、地域別
6.2.3 国別の市場分析
6.3 中小企業（SMEs）
6.3.1 主要な市場動向、成長要因、機会
6.3.2 市場規模・予測、地域別
6.3.3 国別の市場分析
第7章 保険不正検知市場（アプリケーション別
7.1 概要
7.1.1 市場規模・予測
7.2 支払詐欺と請求詐欺
7.2.1 主な市場動向、成長要因、機会
7.2.2 市場規模・予測、地域別
7.2.3 国別の市場分析
7.3 アイデンティティセフト
7.3.1 主要な市場動向、成長要因、機会
7.3.2 市場規模および予測、地域別
7.3.3 国別の市場分析
7.4 クレーム詐欺
7.4.1 主要な市場動向、成長要因、機会
7.4.2 市場規模および予測、地域別
7.4.3 国別の市場分析
7.5 マネーロンダリング
7.5.1 主要な市場動向、成長要因、機会
7.5.2 市場規模、予測、地域別
7.5.3 国別の市場分析
第8章 保険金詐欺検出市場（地域別
8.1 概要
8.1.1 市場規模・予測
8.2 アジア太平洋地域
8.2.1 主要なトレンドと機会
8.2.2 アジア太平洋地域 コンポーネント別市場規模・予測
8.2.3 アジア太平洋地域の市場規模・予測（デプロイメントモード別
8.2.4 アジア太平洋地域の市場規模・予測：企業規模別
8.2.5 アジア太平洋地域の市場規模・予測：用途別
8.2.6 アジア太平洋地域の市場規模・予測（国別
8.2.6.1 中国
8.2.6.1.1 コンポーネント別市場規模・予測
8.2.6.1.2 市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.2.6.1.3 市場規模・予測：企業規模別
8.2.6.1.4 市場規模・予測：アプリケーション別
8.2.6.2 インド
8.2.6.2.1 市場規模・予測：コンポーネント別
8.2.6.2.2 市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.2.6.2.3 市場規模・予測：企業規模別
8.2.6.2.4 アプリケーション別市場規模・予測
8.2.6.3 日本
8.2.6.3.1 コンポーネント別市場規模・予測
8.2.6.3.2 市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.2.6.3.3 企業規模別市場規模・予測
8.2.6.3.4 市場規模・予測：アプリケーション別
8.2.6.4 オーストラリア
8.2.6.4.1 市場規模・予測：コンポーネント別
8.2.6.4.2 市場規模／予測：デプロイメントモード別
8.2.6.4.3 市場規模・予測：企業規模別
8.2.6.4.4 市場規模・予測：アプリケーション別
8.2.6.5 韓国
8.2.6.5.1 市場規模／予測：コンポーネント別
8.2.6.5.2 市場規模／予測：デプロイメントモード別
8.2.6.5.3 市場規模・予測：企業規模別
8.2.6.5.4 市場規模・予測：アプリケーション別
8.2.6.6 アジア太平洋地域以外
8.2.6.6.1 コンポーネント別市場規模・予測
8.2.6.6.2 市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.2.6.6.3 市場規模・予測：企業規模別
8.2.6.6.4 市場規模・予測：アプリケーション別
8.3 欧州
8.3.1 主要なトレンドと機会
8.3.2 欧州の市場規模・予測（コンポーネント別
8.3.3 欧州の市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.3.4 欧州の市場規模・予測：企業規模別
8.3.5 欧州の市場規模・予測：アプリケーション別
8.3.6 欧州の市場規模・予測（国別
8.3.6.1 イギリス
8.3.6.1.1 コンポーネント別市場規模及び予測
8.3.6.1.2 市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.3.6.1.3 市場規模・予測：企業規模別
8.3.6.1.4 市場規模・予測：アプリケーション別
8.3.6.2 ドイツ
8.3.6.2.1 市場規模・予測：コンポーネント別
8.3.6.2.2 市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.3.6.2.3 市場規模・予測：企業規模別
8.3.6.2.4 市場規模・予測：アプリケーション別
8.3.6.3 フランス
8.3.6.3.1 コンポーネント別市場規模・予測
8.3.6.3.2 市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.3.6.3.3 市場規模・予測：企業規模別
8.3.6.3.4 市場規模・予測：アプリケーション別
8.3.6.4 イタリア
8.3.6.4.1 コンポーネント別市場規模・予測
8.3.6.4.2 市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.3.6.4.3 市場規模・予測：企業規模別
8.3.6.4.4 アプリケーション別市場規模・予測
8.3.6.5 スペイン
8.3.6.5.1 コンポーネント別市場規模・予測
8.3.6.5.2 市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.3.6.5.3 市場規模・予測：企業規模別
8.3.6.5.4 市場規模・予測：アプリケーション別
8.3.6.6 ロシア
8.3.6.6.1 コンポーネント別市場規模・予測
8.3.6.6.2 市場規模／予測：デプロイメントモード別
8.3.6.6.3 市場規模・予測：企業規模別
8.3.6.6.4 市場規模・予測：アプリケーション別
8.3.6.7 欧州以外の地域
8.3.6.7.1 市場規模・予測：コンポーネント別
8.3.6.7.2 市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.3.6.7.3 市場規模・予測：企業規模別
8.3.6.7.4 市場規模・予測：アプリケーション別
8.4 北米
8.4.1 主要なトレンドと機会
8.4.2 北米市場規模推移・予測（コンポーネント別
8.4.3 北米市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.4.4 北米市場規模・予測：企業規模別
8.4.5 北米の市場規模・予測：アプリケーション別
8.4.6 北米市場規模・予測：国別
8.4.6.1 米国
8.4.6.1.1 コンポーネント別市場規模・予測
8.4.6.1.2 市場規模・予測：導入形態別
8.4.6.1.3 市場規模・予測：企業規模別
8.4.6.1.4 市場規模・予測：アプリケーション別
8.4.6.2 カナダ
8.4.6.2.1 市場規模・予測：コンポーネント別
8.4.6.2.2 市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.4.6.2.3 市場規模・予測：企業規模別
8.4.6.2.4 アプリケーション別市場規模・予測
8.5 LAMEA
8.5.1 主要なトレンドと機会
8.5.2 LAMEAの市場規模・予測（コンポーネント別
8.5.3 LAMEAの市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.5.4 LAMEAの市場規模・予測：企業規模別
8.5.5 LAMEAの市場規模・予測：アプリケーション別
8.5.6 LAMEAの市場規模・予測：国別
8.5.6.1 ラテンアメリカ
8.5.6.1.1 コンポーネント別市場規模・予測
8.5.6.1.2 市場規模・予測：展開モード別
8.5.6.1.3 市場規模・予測：企業規模別
8.5.6.1.4 市場規模・予測：アプリケーション別
8.5.6.2 中東
8.5.6.2.1 市場規模／予測：コンポーネント別
8.5.6.2.2 市場規模／予測：デプロイメントモード別
8.5.6.2.3 市場規模・予測：企業規模別
8.5.6.2.4 市場規模・予測：アプリケーション別
8.5.6.3 アフリカ
8.5.6.3.1 市場規模・予測：コンポーネント別
8.5.6.3.2 市場規模・予測：デプロイメントモード別
8.5.6.3.3 市場規模・予測：企業規模別
8.5.6.3.4 用途別市場規模・予測
第9章：企業概況
9.1. はじめに
9.2. トップ・ウィニング・ストラテジー
9.3. トップ10プレイヤーのプロダクトマッピング
9.4. 競合他社のダッシュボード
9.5. 競合のヒートマップ
9.6. 主な展開
第10章：企業プロファイル
10.1 BAEシステムズ
10.1.1 会社概要
10.1.2 会社のスナップショット
10.1.3 事業セグメント
10.1.4 製品ポートフォリオ
10.1.5 ビジネスパフォーマンス
10.1.6 主要な戦略的動きと展開
10.2 ダッククリーク・テクノロジー
10.2.1 会社概要
10.2.2 会社のスナップショット
10.2.3 事業セグメント
10.2.4 製品ポートフォリオ
10.2.5 ビジネスパフォーマンス
10.2.6 主要な戦略的動きと展開
10.3 エクイファックス社
10.3.1 会社概要
10.3.2 会社のスナップショット
10.3.3 事業セグメント
10.3.4 製品ポートフォリオ
10.3.5 ビジネスパフォーマンス
10.3.6 主要な戦略的動きと展開
10.4 エクスペリアン・インフォメーション・ソリューションズ(株)
10.4.1 会社概要
10.4.2 会社のスナップショット
10.4.3 事業セグメント
10.4.4 製品ポートフォリオ
10.4.5 ビジネスパフォーマンス
10.4.6 主要な戦略的動きと展開
10.5 FICO
10.5.1 会社概要
10.5.2 会社のスナップショット
10.5.3 事業セグメント
10.5.4 製品ポートフォリオ
10.5.5 ビジネスパフォーマンス
10.5.6 主要な戦略的動きと展開
10.6 フリス
10.6.1 会社概要
10.6.2 会社のスナップショット
10.6.3 事業セグメント
10.6.4 製品ポートフォリオ
10.6.5 ビジネスパフォーマンス
10.6.6 主要な戦略的動きと展開
10.7 フィサーブ（Fiserv, Inc.
10.7.1 会社概要
10.7.2 会社のスナップショット
10.7.3 事業セグメント
10.7.4 製品ポートフォリオ
10.7.5 ビジネスパフォーマンス
10.7.6 主要な戦略的動きと展開
10.8 IBM
10.8.1 会社概要
10.8.2 会社のスナップショット
10.8.3 事業セグメント
10.8.4 製品ポートフォリオ
10.8.5 ビジネスパフォーマンス
10.8.6 主要な戦略的動きと展開
10.9 レクシスネクシス・リスク・ソリューションズ・グループ
10.9.1 会社概要
10.9.2 会社のスナップショット
10.9.3 事業セグメント
10.9.4 製品ポートフォリオ
10.9.5 ビジネスパフォーマンス
10.9.6 主要な戦略的動きと展開
10.10 SAS Institute Inc.
10.10.1 会社概要
10.10.2 会社のスナップショット
10.10.3 事業セグメント
10.10.4 製品ポートフォリオ
10.10.5 ビジネスパフォーマンス
10.10.6 主要な戦略的動きと展開
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レポートコード：A06948