자금세탁 방지 소프트웨어 시장 규모 는 2021년 2,116.3백만 달러에서 2028년 6,162.8백만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 자금세탁 방지 소프트웨어 시장 점유율은 2022년에서 2028년까지 연평균 성장률 16.6%로 성장할 것으로 추산됩니다.
자금세탁 방지(AML) 소프트웨어는 자금세탁 활동을 방지하고 보고하기 위한 금융기관의 법적 요건을 충족하기 위해 배치됩니다. 온라인 거래가 증가하고 사기 거래에 대한 우려가 커지면서 이러한 소프트웨어 솔루션의 채택이 촉진되었습니다. 또한, 정부 규제 지원, 암호화폐 채택 증가, FinTech 부문의 발전 증가는 자금세탁 방지 소프트웨어 시장 성장을 상당히 촉진합니다. 그러나 복잡성 증가로 인해 시장 성장이 상당히 저해됩니다.
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회사 목록 –
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COVID-19 팬데믹은 디지털 기술의 개발을 가속화했습니다. 전 세계적으로 정치적 제약으로 인해 모든 사람이 일상적인 요구를 충족하기 위해 디지털 플랫폼에 의존했습니다. 가장 일반적인 응용 프로그램은 디지털 지불입니다. 종종 eWallet이라고도 알려진 디지털 지갑이 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 이러한 전환의 결과로 불법적인 자금 거래의 가능성이 커졌습니다. FATF는 은행에 불법적인 자금 거래에 대해 경고했습니다. 그 결과 자금 세탁 방지 소프트웨어에 대한 수요가 급증했으며 이러한 요인은 자금 세탁 방지 소프트웨어 시장 성장에 상당한 영향을 미쳤습니다.
자금세탁 방지 소프트웨어 시장은 구성 요소, 배포, 제품 및 최종 사용자로 세분화됩니다. 구성 요소별 자금세탁 방지 소프트웨어 시장 분석에서 시장은 소프트웨어와 서비스로 세분화됩니다. 배포 측면에서 글로벌 자금세탁 방지 소프트웨어 시장은 온프레미스 및 클라우드 기반으로 분류됩니다. 제품별 자금세탁 방지 소프트웨어 시장 분석에서 글로벌 자금세탁 방지 소프트웨어 시장은 거래 모니터링, 규정 준수 관리, 통화 거래 보고 및 고객 신원 관리로 분류됩니다. 최종 사용자 측면에서 자금세탁 방지 소프트웨어 시장은 의료, 소매, BFSI, IT 및 통신, 정부 및 기타로 세분화됩니다. 글로벌 자금세탁 방지 소프트웨어 시장은 북미, 유럽, APAC, MEA 및 SAM의 5개 주요 지역으로 세분화됩니다.
회사에서 구현한 다양한 제품 출시 전략이 자금세탁 방지 소프트웨어 시장을 촉진하고 있습니다. 예를 들어, 2020년 9월 NASDAQ, Inc.는 상업 및 소매 은행이 AML 조사를 자동화하는 데 도움이 되는 AI 기반 기술을 출시했습니다. 새로 출시된 이 기술은 은행 및 기타 금융 기관이 알림을 통해 조사하는 것을 더 빠르고 저렴하게 만들어 은행 거래 모니터링 시스템에서 생성된 자금세탁 사례를 약화시킬 수 있습니다. 2020년 6월 FIS는 신용 평가 회사인 FICO와 협력하여 COVID-19 팬데믹으로 인해 불법 현금 흐름이 급증하는 데 대응하여 새로운 자금세탁 방지 소프트웨어를 출시했습니다. 이 플랫폼은 머신 러닝 및 AI 기술을 사용하여 의심스러운 거래를 감지하고 금융 기관에 경고하며 은행 조사관에게 자세하고 투명한 정보를 제공합니다.
은행과 다양한 다른 금융 기관은 고객이 수행하는 각 거래를 매일 모니터링합니다. 거래 모니터링 시스템은 실시간으로 모니터링 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다. 또한 거래 모니터링 정보를 고객의 과거 정보 및 계좌 프로필 분석과 통합하여 소프트웨어는 금융 기관에 고객 프로필, 위험 수준 및 예상되는 미래 활동에 대한 완전한 분석을 제공할 수 있습니다. 또한 보고서를 생성하고 의심스러운 활동에 대한 경고를 생성할 수도 있습니다. 이러한 소프트웨어 솔루션을 사용하여 모니터링하는 거래에는 현금 입금 및 출금, 전신 송금 및 ACH 활동이 포함됩니다.
AML 거래 모니터링 솔루션에는 제재 검토, 블랙리스트 검토 및 고객 프로파일링 기능도 포함될 수 있습니다. 은행은 인력, 수동 제어(“체커가 체커를 검토”) 및 특정 시점의 요구 사항을 처리하는 시스템에 많은 투자를 함으로써 이러한 추세에 대응했습니다. 예를 들어, 미국에서는 지난 5년 동안 주요 은행에서 자금 세탁 방지(AML) 준수 직원이 최대 10배까지 증가했습니다. 은행은 일반적으로 단편적인 접근 방식을 사용하여 직원을 가장 취약한 통제가 있는 영역으로 재배치했습니다. 이로 인해 개별 국가, 제품 라인 및 고객 세그먼트에 맞게 구축된 준수 프로그램이 생겨났으며, 이는 모든 중복을 시사합니다. 은행은 또한 수천 명의 조사관을 고용하여 비효율적이고 예외 기반 규칙을 통해 식별된 고위험 거래 및 계정을 수동으로 검토했습니다.
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최근 금융 생태계는 머신 러닝, 데이터 과학 및 예측 데이터 분석을 위한 알고리즘을 생성하는 능력의 빠른 발전으로 변화했습니다. 최근 머신 러닝은 은행 시스템에 큰 희망을 안겨주는 것으로 입증되었으며, 특히 숨겨진 패턴과 의심스러운 자금 세탁 활동을 탐지하는 분야에서 그렇습니다. 머신 러닝은 자금 세탁 유형, 이상하고 의심스러운 거래, 고객의 행동 변화, 동일한 지역, 연령, 그룹 및 기타 신원에 속하는 고객의 거래를 식별하는 데 도움이 되며, 거짓 양성을 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한 초점 엔터티에 대한 유사한 거래를 분석하고 규제 보고서에서 의심스러운 것으로 표시된 경고를 상관시키는 데 도움이 됩니다. AML 솔루션에서 머신 러닝 및 데이터 과학이 제공하는 고급 기능은 예측 기간 동안 자금 세탁 방지 소프트웨어 시장 점유율을 끌어올릴 것으로 예상됩니다.
또한 자금 세탁자들이 불법 활동에 은행을 이용하는 새로운 방법을 계속 모색함에 따라 자금 세탁 활동을 적시에 감지하는 것이 효율적인 AML을 구현하는 데 가장 어려운 측면입니다. 수많은 회사가 자금 세탁을 감지, 추적 및 예방할 수 있는 혁신적인 기술을 출시하고 있습니다. 예를 들어, 2020년 3월, Infotech Limited는 은행과 금융 기관이 복잡한 AML 패턴을 인식할 수 있도록 하는 고급 AML 솔루션인 AMLOCK Analytics를 출시했습니다. AI와 기계 언어로 구동되는 이 솔루션은 기업이 높은 거짓 양성을 처리하고 경고를 면밀히 조사하는 데 필요한 중요한 과제를 충족하는 데 도움이 됩니다.
COVID-19 팬데믹 동안 컴플라이언스 팀과 원격으로 일하는 수천 명의 사람들을 관리하는 것은 컴플라이언스 책임자의 중요한 책임이었습니다. 이 위기 동안 금융 기관의 보호는 물리적 경계를 넘어 확장됩니다. 따라서 보안 및 컴플라이언스 요구 사항을 충족하려면 원격 및 디지털 인프라가 필요합니다. 반면 인공 지능(AI)은 조직이 디지털화의 증가로 인해 발생한 다양한 문제를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히 자금 세탁 방지 상황에서 인간의 개입 필요성을 줄일 수 있습니다. AI가 인간을 완전히 대체할 수는 없지만 인간의 승인 필요성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
목차
- 소개
1.1 연구 범위
1.2 연구 보고서 지침
1.3 시장 세분화
1.3.1 구성 요소별
1.3.2 배포별
1.3.3 제품별
1.3.4 최종 사용자에 의해
1.3.5 지리적으로
- 주요 내용
- 연구 방법론
3.1 적용 범위
3.2 2차 연구
3.3 기본 연구
- 풍경
4.1 시장 개요
4.2 PEST 분석
4.2.1 북미
4.2.2 유럽
4.2.3 아시아 태평양
4.2.4 중간경제
4.2.5 보안
4.3 생태계 분석
4.4 전문가 의견
- 주요 시장 역학
계속되는…
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