행동 생체 인식 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 배포별(클라우드 및 온프레미스), 유형별(서명 분석, 키 입력 역학, 음성 인식, 보행 분석 등), 애플리케이션별(ID 및 액세스 관리, 위험 및 규정 준수 관리, 사기 탐지 및 예방 관리 등), 산업별(BFSI, 소매 및 전자 상거래, 의료, 정부 및 국방, IT 및 통신 및 기타) 및 지역 예측, 2026년부터 2034년까지

전 세계 행동 생체 인식 시장 규모는 2025년 30억 6천만 달러로 추산됩니다. 시장은 2026년 39억 1천만 달러에서 2034년 277억 1천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2026년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR) 27.72%로 확대될 것으로 예상됩니다.

글로벌 행동 생체인식 시장은 보안과 개인정보 보호에 대한 우려가 높아지면서 기하급수적으로 성장할 것으로 예상됩니다. 행동 생체 인식은 타이핑 속도, 마우스 움직임, 보행, 스마트폰 스와이프 패턴, 음성 억양 등 개인과 장치 및 시스템의 상호 작용을 분석합니다. 시스템은 사용자의 행동에 대한 데이터를 지속적으로 수집합니다. 시스템은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 각 사용자에 대한 행동 프로필을 생성합니다. 행동이 표준에서 크게 벗어나는 경우 시스템은 해당 활동을 잠재적인 사기 또는 승인되지 않은 활동으로 표시합니다. 기존 인증 방법과 달리 행동 생체 인식은 사용자 행동을 지속적으로 모니터링하여 사용자 경험을 방해하지 않고 보안을 보장합니다. 시장에서 활동하는 회사는 지속적이고 비침해적인 인증을 제공하는 솔루션을 제공합니다. 예를 들어,

• 2024년 6월, ID Dataweb은 IBM과 파트너십을 맺고 솔루션을 통합하여 신원 확인 프로세스를 향상했습니다. 이 협업에서는 IBM Security Verify 플랫폼을 활용하여 신원 확인을 간소화함으로써 기업이 승인된 사용자만 액세스할 수 있도록 보장하고 사기 방지를 개선할 것입니다.

AI가 행동 생체 인식 시장에 미치는 영향

인공지능(AI)은 정확성, 적응성 및 보안을 강화하여 행동 생체인식 시장에 혁명을 일으키고 있습니다. 머신 러닝을 갖춘 AI를 사용하면 행동 생체 인식 시스템이 사용자 상호 작용을 지속적으로 학습하고 발전시켜 정상적인 행동과 악의적인 활동을 구별하는 능력을 향상할 수 있습니다. AI 기반 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 처리하여 수동으로 감지하기 어려운 미묘한 행동 특성을 식별합니다. 실시간 의사 결정을 통해 즉각적인 위협 탐지가 가능하므로 조직은 사기 또는 무단 액세스에 대해 즉시 조치를 취할 수 있습니다. 또한 새로운 패턴의 사이버 위협에 적응하는 AI의 능력을 통해 행동 생체인식 시스템의 미래 보장이 가능해졌습니다. 이러한 학습 및 적응성은 AI 기반 행동 생체인식을 기존 보안 시스템과 차별화합니다.

• 2024년 4월 Mastercard는 디지털 신원, 행동 생체 인식 및 오픈 뱅킹 기능을 활용하여 사기에 맞서 싸우는 새로운 AI 기반 보안 제품군인 Scam Protect를 출시했습니다. 카드 기반 사기, 계좌 간 사기 등 다양한 사기로부터 사용자를 보호합니다.

행동 생체 인식 시장 동인

증가하는 사이버 범죄 위협과 디지털 혁신으로 시장 성장 주도

사이버 범죄자들은 ​​피싱, 크리덴셜 스터핑, 소셜 엔지니어링을 통해 기존 보안 조치의 약점을 악용하는 방식으로 더욱 정교해졌습니다. 디지털 거래, 온라인 뱅킹, 전자상거래, 원격 근무가 널리 보급되면서 사이버 범죄가 증가하고 신원 도용, 계정 탈취, 금융 사기가 증가하고 있습니다. 행동 생체 인식은 사용자 행동을 실시간으로 모니터링하여 사전 예방적이고 지속적인 보안 계층을 제공합니다. 기업과 소비자가 클라우드 플랫폼, 모바일 애플리케이션, 디지털 결제 시스템을 채택함에 따라 강력한 보안 메커니즘에 대한 요구가 커지고 있습니다. 증가하는 사이버 범죄와 디지털 변화의 융합으로 인해 BFSI, 의료, 전자 상거래 등의 산업에서 행동 생체 인식이 널리 채택되고 있습니다.

• 2022년 3월, 호주 연방 은행(CBA)은 행동 생체 인식을 시스템에 통합하여 보안을 강화했습니다. 이러한 움직임은 디지털 플랫폼에서 실시간 사기 탐지 기능을 강화하는 것을 목표로 했습니다.

행동 생체 인식 시장 제한

높은 구현 비용과 개인 정보 보호 문제로 인해 시장 성장이 저해될 수 있음

행동 생체인식을 기존 시스템에 통합하는 비용에는 인프라와 기술에 대한 상당한 투자가 필요합니다. 여기에는 고급 소프트웨어 솔루션 설치, 하드웨어 업그레이드, 직원 교육 및 지속적인 시스템 유지 관리가 포함됩니다. 더욱이, 개인 정보 보호 문제는 행동 생체인식을 채택하는 데 상당한 어려움을 야기합니다. 사용자는 자신의 디지털 활동이 추적되고 분석되고 있다는 사실을 알고 불안해할 수 있습니다. 일부 지역에서는 엄격한 개인 정보 보호 규정으로 인해 엄격한 데이터 수집 및 처리 제어가 요구되어 행동 생체 인식 솔루션 배포가 복잡해졌습니다. 보안 필요성과 사용자 개인 정보 보호 사이의 균형을 맞추는 것은 광범위한 채택에 있어서 여전히 중요한 요소입니다.

행동 생체 인식 시장 기회

산업용 애플리케이션 증가와 IoT와의 통합은 상당한 기회를 제공합니다

다양한 산업이 점차 운영을 디지털화함에 따라 연결된 장치 전반에 걸쳐 지속적인 인증에 대한 필요성이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 행동 생체 인식은 작업 흐름을 방해하지 않고 디지털 상호 작용을 보호하는 원활한 방법을 제공합니다. 또한, IoT와의 통합으로 인해 연결된 장치의 방대한 네트워크가 생성되므로 무단 액세스를 방지하기 위한 강력한 보안 조치가 필요합니다. IoT를 행동 생체인식과 통합하면 사용자 행동을 지속적으로 모니터링하고 인증하여 승인된 개인만 이러한 시스템과 상호 작용할 수 있습니다. 이러한 모든 요소는 스마트 시티, 의료, 웨어러블 장치, 산업용 IoT 및 기타 산업에 행동 생체 인식을 배포할 수 있는 중요한 기회를 창출합니다.

• Oloid에 따르면 소비자의 81%는 생체 인식이 기존 방법보다 더 안전하다고 생각하며, 72%는 온라인 프로세스에서 비밀번호보다 얼굴 생체 인식을 선호합니다.  안면 생체인식 결제 사용자는 2020년 6억 7,100만 명에서 2025년에는 14억 명으로 증가할 것으로 예상됩니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 미시 거시 경제 지표
• 동인, 제약, 추세 및 기회
• 주요 플레이어가 채택한 비즈니스 전략
• AI가 글로벌 행동 생체 인식 시장에 미치는 영향
• 주요 플레이어의 통합 SWOT 분석

배포별 분석

배포에 따라 시장은 클라우드와 온프레미스로 구분됩니다.

온프레미스 배포는 조직의 엄격한 보안 규정으로 인해 시장을 지배합니다. 데이터 및 보안에 대한 완전한 제어가 필요한 기업은 민감하고 기밀인 정보를 처리하기 위해 온프레미스 솔루션을 선호합니다. 이러한 솔루션을 지원하기 위한 사용자 정의 옵션과 인프라를 제공하며 대기업에서 널리 채택하고 있습니다. 또한 클라우드 솔루션은 유연성, 경제성, 확장성을 바탕으로 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 이러한 솔루션은 타사 클라우드 플랫폼에서 호스팅되므로 조직이 하드웨어 및 인프라에 막대한 투자를 하지 않고도 원격 액세스를 수행할 수 있습니다. 클라우드 보안, AI 및 기계 학습 혁신을 통해 중소기업(SME)의 클라우드 행동 생체 인식이 더욱 정확하고 효율적이며 비용 효율적으로 이루어집니다.

• 업계 전문가에 따르면 2024~2032년 중소기업은 27.56% 성장할 것으로 예상된다.

유형별 분석

유형별로 시장은 서명 분석, 키 입력 역학, 음성 인식, 보행 분석 등으로 ​​구분됩니다.

가상 비서, 음성 제어 스마트 홈 시스템, 연락 센터 인증 등 음성 인식 장치 및 서비스의 사용이 증가함에 따라 음성 인식이 시장을 지배하고 있습니다. 개인의 목소리, 높낮이, 어조, 말하는 패턴 등의 고유한 특성을 분석하여 신원을 인증합니다. 또한 음성 생체 인식과 AI 기반 자연어 처리(NLP)의 통합이 증가하면서 시장 잠재력이 향상됩니다. 또한 키 입력 역학은 광범위한 응용 프로그램, 비용 효율성 및 기존 시스템과의 통합 용이성에 힘입어 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 추가 하드웨어 없이 사용자를 지속적으로 모니터링하는 기능은 빠른 성장을 견인합니다. 키 입력 역학은 개인이 키보드를 입력하는 방식과 리듬, 입력 속도, 체류 시간 및 비행 시간을 모니터링합니다. 이는 일반적으로 온라인 뱅킹, 보안 로그인 및 민감한 정부 애플리케이션에 사용됩니다.

• 2024년 1월 스페인과 독일의 연구원들은 키 입력 역학 검증을 벤치마킹하기 위한 새로운 프레임워크를 제안했습니다. 이 프레임워크는 시간에 따라 달라지는 타이핑 동작을 측정하는 데 따른 문제를 해결합니다. 이 혁신은 키 입력 기반 생체 인식 시스템의 신뢰성과 공정성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

애플리케이션별 분석

애플리케이션별로 시장은 신원 및 액세스 관리, 위험 및 규정 준수 관리, 사기 탐지 및 예방 관리 등으로 구분됩니다.

IAM(ID 및 액세스 관리)은 산업 전반에 걸쳐 널리 채택되어 시장을 선도하고 있습니다. 이는 시스템, 데이터 및 네트워크에 대한 사용자 액세스를 관리하고 제어하는 ​​데 중점을 둡니다. 사용자 행동, 입력 패턴, 음성 억양 및 장치 상호 작용을 기반으로 지속적인 인증을 제공하여 IAM을 향상시킵니다. 기업이 내부 네트워크를 보호하고 승인된 직원에 대한 액세스를 제한하는 데 중점을 두면서 행동 생체인식은 IAM의 중요한 구성 요소가 되었습니다. 또한 사기 탐지 및 예방 관리는 사이버 공격의 복잡성으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 행동 생체 인식은 사기 행위를 나타낼 수 있는 사용자 행동의 이상 징후를 탐지하는 데 도움이 됩니다. 사용자 행동 패턴을 사전에 분석하여 이상 징후를 조기에 감지하고 잠재적인 피해를 최소화함으로써 보안 전략을 강화합니다. 온라인 거래와 디지털 뱅킹의 급격한 증가로 인해 사기 탐지 및 예방 관리가 주목을 받고 있습니다.

산업별 분석

산업별로 시장은 BFSI, 소매 및 전자상거래, 의료, 정부 및 국방, IT 및 통신 등으로 구분됩니다.

BFSI는 업계가 사기와 사이버 공격에 더욱 민감해짐에 따라 고급 보안 솔루션이 절실히 필요하기 때문에 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 이 부문은 디지털 및 물리적 거래 모두에 대해 엄격한 보안을 요구하며, 행동 ​​생체인식은 사용자의 마찰을 최소화하는 효율적이고 원활한 인증 프로세스를 제공합니다. 금융 기관은 사기 행위를 나타내는 이상 현상을 실시간으로 감지하고 사용자가 장치와 상호 작용하는 방식을 모니터링하여 계정과 민감한 데이터를 보호합니다. 행동 생체 인식은 BFSI 조직이 데이터 보호 및 사기 방지에 대한 엄격한 규제 요구 사항을 준수하는 데 도움이 됩니다. 또한, 소매 및 전자상거래 부문은 온라인 쇼핑객의 증가, 디지털 결제 시스템 및 전자상거래 사기 위협으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 더 많은 소매업체와 전자상거래 플랫폼이 결제 사기를 방지하고 고객 계정을 보호하기 위해 행동 생체 인식을 채택함에 따라 이 기술은 상당한 시장 성장을 가속화했습니다.

• 업계 전문가에 따르면 2024년 9월부터 은행에서는 계좌 탈취(ATO) 사기를 방지하기 위해 생체 인식 인증을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 그러나 기존 생체 인식의 한계를 극복하기 위해 행동 생체 인식이 주목을 받고 있습니다. 지속적인 모니터링을 제공하며 사기꾼이 우회하기가 더 어렵습니다.

지역분석

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지리학적 측면에서 글로벌 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동 및 아프리카로 분류됩니다.

북미는 기술 발전과 강력한 사이버 보안 인프라를 바탕으로 시장을 장악하고 있습니다. 의료, 소매, 통신 산업은 민감한 고객 데이터를 보호하고 성장하는 디지털 환경에서 사기를 완화하기 위해 이 지역의 행동 생체 인식에 대한 수요를 주도하고 있습니다. 또한 사이버 공격, 신원 도용, 계정 탈취, 온라인 사기 등의 높은 비율로 인해 강력한 인증 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 아시아 태평양 지역은 급속한 디지털화, 스마트폰 보급률 증가, 모바일 결제 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 더 많은 인구가 디지털 서비스에 더 쉽게 접근할 수 있게 되면서 사이버 위협의 위험이 증가하고 정부와 기업이 강력한 보안 솔루션에 투자하게 됩니다. 또한 모바일 결제, 전자 지갑 및 IoT의 채택이 증가함에 따라 행동 생체 인식을 스마트 장치 및 산업용 애플리케이션에 통합할 수 있는 중요한 기회가 제공됩니다.    

• 2024년 6월, 국은 M2P Fintech와 제휴하여 행동 생체 인식 및 장치 인텔리전스를 M2P의 기존 사기 관리 시스템에 통합하여 디지털 거래의 보안을 강화했습니다. 이 솔루션은 거래 전에 사용자와 장치의 적법성을 확인하여 사기 방지를 향상시킵니다. 이 파트너십은 연말까지 매월 1억 건 이상의 모니터링 거래를 목표로 아시아 중앙은행에 의해 구현되었습니다.

다루는 주요 플레이어

• BioCatch Ltd.(이스라엘)
• IBM Corporation(미국)
• Nuance Communications Inc.(미국)
• SecureAuth Corporation(미국)
• Mastercard Incorporated(미국)
• UnifyID Inc.(미국)
• NuData 보안(미국)
• SecuredTouch Ltd.(미국)
• 지그라어(캐나다)
• BEHAVIOSEC INC.(스웨덴)
• NEC Corporation (일본)
• 조정 GmbH (독일)
• Plurilock Security Solutions Inc.(캐나다)

주요 산업 발전

• 2024년 6월, Ping Identity는 행동 생체 인식과 UEBA(사용자 및 개체 행동 분석)를 통합하여 다중 요소 인증(MFA) 피로를 해결하도록 설계된 서비스인 PingOne Protect를 출시했습니다. 이 솔루션은 로그인 시도 중 비정상적인 패턴을 식별하여 사기를 방지하고 장치 및 네트워크 동작과 같은 요소를 기반으로 사용자에게 위험 점수를 할당합니다. 이 서비스는 보다 효과적인 보안을 위해 IAM(ID 액세스 관리)과 사기 완화를 통합합니다.
• 2024년 5월, Zighra는 정부 네트워크의 사이버 보안을 강화하기 위해 SSC(Shared Services Canada)와 계약을 체결했습니다. Zighra의 DeepSense 기술은 지속적인 신원 확인 및 위협 탐지를 위해 AI 기반 행동 모델을 사용하며, 이는 Innovative Solutions Canada 프로그램에서 테스트됩니다.
• 2023년 5월 BioCatch는 Permira Growth Opportunities로부터 4천만 달러의 투자를 확보하여 Permira에 회사의 상당한 소수 지분을 부여했습니다. 이 자금은 지리적 확장, 제품 개발 및 잠재적인 인수에 사용됩니다.