La taille du marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent devrait passer de 2 116,3 millions de dollars en 2021 à 6 162,8 millions de dollars d’ici 2028. La part de marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent devrait croître à un TCAC de 16,6 % de 2022 à 2028.
Un logiciel de lutte contre le blanchiment d’argent (AML) est déployé pour répondre aux exigences légales des institutions financières en matière de prévention et de signalement des activités de blanchiment d’argent. L’augmentation des transactions en ligne et les préoccupations croissantes concernant les transactions frauduleuses stimulent l’adoption de ces solutions logicielles. De plus, des réglementations gouvernementales favorables, l’adoption croissante des monnaies virtuelles et le développement croissant du secteur des technologies financières stimulent de manière significative la croissance du marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent. Cependant, la complexité croissante entrave considérablement la croissance du marché.
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Liste des entreprises –
- Accenture
- Ashi dans le monde
- Conseil en technologie Ascent
- systèmes de baies
- East Nets Holdings Co., Ltd.
- Texte ouvert Co., Ltd.
- Société Oracle
- Nice Co., Ltd.
- Institut SAS
- Société Nasdaq
La pandémie de COVID-19 a accéléré le développement des technologies numériques. En raison des restrictions politiques mondiales, chacun comptait sur les plateformes numériques pour répondre à ses besoins quotidiens. L’application la plus courante concerne les paiements numériques. Les portefeuilles numériques, appelés portefeuilles électroniques, deviennent de plus en plus populaires. En raison de cette transition, le potentiel de transactions financières illicites a augmenté. Le GAFI a mis en garde les banques contre les transactions financières illégales. En conséquence, la demande de logiciels anti-blanchiment a grimpé en flèche et ce facteur a un impact significatif sur la croissance du marché des logiciels anti-blanchiment.
Le marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent est segmenté en composants, déploiements, produits et utilisateurs finaux. En analysant le marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent par composant, le marché est segmenté en logiciels et services. Du point de vue de la mise en œuvre, le marché mondial des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent est segmenté en versions sur site et basées sur le cloud. Analyse du marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent par produit, Le marché mondial des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent est segmenté en surveillance des transactions, gestion de la conformité, reporting sur les transactions en devises et gestion de l’identité des clients. Du point de vue de l’utilisateur final, le marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent a été segmenté en soins de santé, vente au détail, BFSI, informatique et télécommunications, gouvernement, etc. Le marché mondial des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent est segmenté en cinq grandes régions : Amérique du Nord, Europe, APAC, MEA et SAM.
Diverses stratégies de lancement de produits mises en œuvre par les entreprises stimulent le marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent. Par exemple, en septembre 2020, NASDAQ, Inc. a lancé une technologie basée sur l’IA pour aider les banques commerciales et de détail à automatiser les enquêtes AML. La technologie nouvellement introduite pourrait aider les banques et autres institutions financières à effectuer des contrôles plus rapides et moins coûteux grâce à des alertes, ce qui pourrait potentiellement affaiblir les incidents de blanchiment d’argent provoqués par les systèmes de surveillance des transactions bancaires. En juin 2020, le FIS a collaboré avec la société d’évaluation du crédit FICO pour introduire de nouveaux programmes de blanchiment d’argent en réponse aux sorties accrues d’argent sale pendant la pandémie de COVID-19. Un logiciel de contre-mesure a été introduit. La plateforme utilise l’apprentissage automatique et la technologie de l’IA pour détecter les transactions suspectes, alerter les institutions financières et aider les enquêteurs bancaires avec des renseignements détaillés et transparents.
Les banques et diverses autres institutions financières surveillent quotidiennement chaque transaction effectuée par leurs clients. Les systèmes de surveillance des transactions vous aident à effectuer des tâches de surveillance en temps réel. De plus, en intégrant les informations de surveillance des transactions aux informations historiques des clients et à l’analyse des profils de comptes, le logiciel peut fournir aux institutions financières une analyse complète des profils des clients, des niveaux de risque et des activités futures prévues. Vous pouvez également générer des rapports et créer des alertes pour les activités suspectes. Les transactions surveillées à l’aide de ces solutions logicielles incluent les dépôts et retraits d’espèces, les virements électroniques et l’activité ACH.
Les solutions de surveillance des transactions AML peuvent également inclure des fonctionnalités de contrôle des sanctions, de contrôle des listes noires et de profilage des clients. Les banques ont répondu à ces tendances en investissant massivement dans les ressources humaines, les contrôles manuels (« checkers check checkers ») et les systèmes qui répondent à des besoins ponctuels. Par exemple, aux États-Unis, le personnel chargé de la lutte contre le blanchiment d’argent (AML) dans les grandes banques a été multiplié par 10 au cours des cinq dernières années. Les banques ont généralement adopté une approche étape par étape qui redirige le personnel vers les domaines où ils ont le moins de contrôle. Le résultat a été des programmes de conformité élaborés pour des pays individuels, des gammes de produits et des segments de clientèle, qui suggéraient tous des chevauchements. Les banques emploient également des milliers d’enquêteurs pour enquêter manuellement sur les transactions et les comptes à haut risque identifiés par des règles d’exception inefficaces.
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Récemment, l’écosystème financier a été transformé par les développements rapides de l’apprentissage automatique, de la science des données et de la capacité à générer des algorithmes pour l’analyse prédictive des données. Récemment, l’apprentissage automatique s’est avéré avoir un grand potentiel dans les systèmes bancaires, notamment dans le domaine de la détection de schémas cachés et d’activités suspectes de blanchiment d’argent. L’apprentissage automatique contribue à réduire les faux positifs en facilitant l’identification des typologies de blanchiment d’argent, des transactions étranges et suspectes, des tendances de comportement des clients et des transactions pour les clients appartenant à la même région, âge, groupe ou autre identité. Il vous aide également à analyser des transactions similaires pour des entités clés et à corréler les alertes signalées comme suspectes dans les rapports réglementaires. Les fonctionnalités avancées offertes par l’apprentissage automatique et la science des données dans les solutions AML devraient stimuler la part de marché des logiciels de lutte contre le blanchiment d’argent au cours de la période de prévision.
De plus, alors que les blanchisseurs d’argent continuent d’explorer de nouvelles façons d’utiliser les banques pour mener des activités illégales, la détection rapide des activités de blanchiment d’argent constitue l’aspect le plus difficile de la mise en œuvre d’une lutte contre le blanchiment d’argent efficace. De nombreuses entreprises introduisent des technologies innovantes capables de détecter, suivre et prévenir le blanchiment d’argent. Par exemple, en mars 2020, Infotech Limited a lancé AMLOCK Analytics, une solution AML avancée qui permet aux banques et aux institutions financières de reconnaître des modèles AML complexes. Alimentée par l’IA et le langage machine, cette solution aide les entreprises à relever le défi crucial que représente la gestion d’un taux élevé de faux positifs et fournit une vue complète pour examiner les alertes.
La gestion des équipes de conformité et des milliers d’employés travaillant à distance pendant la pandémie de COVID-19 est une responsabilité clé pour les professionnels de la conformité. Pendant cette crise, la protection des institutions financières s’étend au-delà des frontières physiques. Par conséquent, une infrastructure numérique à distance est nécessaire pour répondre aux exigences de sécurité et de conformité. L’intelligence artificielle (IA), quant à elle, peut aider les organisations à relever divers défis posés par la numérisation croissante. Cela peut réduire le besoin d’intervention humaine, en particulier dans les situations de lutte contre le blanchiment d’argent. Même si l’IA ne peut pas remplacer complètement les humains, elle peut contribuer à réduire le besoin d’approbation humaine.
table des matières
- introduction
1.1 Portée de l’enquête
1.2 Orientations sur les rapports de recherche
1.3 Segmentation du marché
1.3.1 Par composant
1.3.2 Par déploiement
1.3.3 Par produit
1.3.4 Par utilisateur final
1.3.5 Classement géographique
- Les points importants
- Méthodes de recherche
3.1 Champ d’application
3.2 Recherche secondaire
3.3 Une étude
- paysage
4.1 Aperçu du marché
4.2 Analyse PEST
4.2.1 Amérique du Nord
4.2.2Europe
4.2.3 Asie-Pacifique
4.2.4 Matériaux
4.2.5 MAS
4.3 Analyse de l’écosystème
4.4 Avis d’expert
- Principales tendances du marché
continuation…
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enquête:
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