预计全球行为生物识别市场将呈指数增长，这是对安全性和隐私的越来越关注的推动。行为生物识别技术分析了个人与设备和系统的互动，例如打字速度，鼠标运动，步态，智能手机刷模式和语音语调。该系统不断收集有关用户行为的数据。该系统使用机器学习算法为每个用户创建一个行为配置文件。如果行为显着偏离规范，则系统将活动标记为潜在的欺诈或未经授权。与传统的身份验证方法不同，行为生物识别技术会不断监视用户行为，从而确保安全而不会破坏用户体验。在市场上运营的公司提供了提供持续不受阻碍的身份验证的解决方案。例如，

• 2024年6月，ID Dataweb与IBM合作，通过集成其解决方案来增强身份验证过程。这项合作将利用IBM安全验证平台简化身份验证，帮助公司确保仅授权用户获得访问和改善预防欺诈。

AI对行为生物识别市场的影响

人工智能（AI）正在通过提高准确性，适应性和安全性来彻底改变行为生物识别市场。 AI带有机器学习使行为生物识别系统能够从用户互动中不断学习和发展，从而优化其区分正常行为和恶意活动的能力。 AI驱动的算法处理大量数据，确定难以手动检测的微妙行为特征。实时决策允许即时威胁检测，使组织能够立即采取欺诈或未经授权的访问。此外，人工智能适应新的网络威胁模式的能力可以使行为生物识别系统的未来进行防止。这种学习和适应性将AI驱动的行为生物识别技术与传统安全系统区分开。

• 2024年4月，万事达卡推出了一个新的AI驱动的安全套件，骗局保护，通过使用数字身份，行为生物识别和开放银行业务功能来打击欺诈。它保护用户免受各种骗局的侵害，包括基于卡的和帐户欺诈。

行为生物识别市场驱动力

网络犯罪威胁和数字转型推动市场增长的上升

通过网络钓鱼，证书填充和社会工程技术，网络犯罪分子变得更加复杂，以利用传统的安全措施中的弱点。数字交易，在线银行，电子商务和远程工作的广泛采用导致网络犯罪的增长，身份盗用，帐户收购和财务欺诈的增加。行为生物识别技术通过实时监视用户行为提供了主动且连续的安全层。随着企业和消费者采用云平台，移动应用程序和数字支付系统，对强大安全机制的需求也会增长。网络犯罪和数字变化的融合推动了BFSI，Healthcare和E-Commerce等行业中行为生物识别技术的广泛采用。

• 2022年3月，澳大利亚联邦银行（CBA）通过将行为生物识别技术整合到系统中，提高了其安全性。此举旨在在数字平台上加强实时欺诈检测功能。

行为生物识别技术限制

高实施成本和隐私问题可能会阻碍市场增长

将行为生物识别技术整合到现有系统中的成本需要对基础设施和技术进行大量投资。它涉及安装高级软件解决方案，升级硬件，培训人员和持续的系统维护。此外，隐私问题在采用行为生物识别方面构成了巨大的挑战。用户知道他们的数字活动正在跟踪和分析。在某些地区，严格的隐私法规要求严格的数据收集和处理控件，从而在部署行为生物识别解决方案时产生并发症。平衡对安全性的需求与用户隐私保护仍然是广泛采用的关键因素。

行为生物识别市场机会

增加工业应用和与物联网的整合带来了重要的机会

随着各种行业越来越多地将其运营数字化，对连接设备进行连续身份验证的需求呈指数增长。行为生物识别技术提供了一种无缝的方法来确保数字互动而不会破坏工作流程。此外，与物联网集成可以创建一个庞大的连接设备网络，需要强大的安全措施以防止未经授权的访问。将物联网与行为生物识别技术集成，可确保只有授权的个人通过不断监视和认证用户行为与这些系统进行交互。所有这些因素为在智能城市，医疗保健，可穿戴设备，工业物联网和其他行业中部署行为生物识别技术创造了重要的机会。

• 根据Oloid的说法，有81％的消费者认为生物识别技术比传统方法更安全，而72％的消费者更喜欢面部生物识别技术而不是在线流程的密码。  到2025年，面部生物识别用户预计将从6.71亿（2020）增长到14亿。

分割

关键见解

该报告涵盖了以下关键见解：

• 微宏经济指标
• 驱动因素，限制因素，趋势和机遇
• 主要参与者采用的业务策略
• AI对全球行为生物识别市场的影响
• 关键参与者的合并SWOT分析

通过部署分析

通过部署，市场分为云和本地。

由于组织中严格的安全法规，本地部署在市场上占主导地位。需要完全控制数据和安全性的企业更喜欢本地解决方案来处理敏感和分类信息。它提供自定义选项和基础架构来支持此类解决方案，并被大型企业广泛采用。此外，云解决方案有望在预测期间表现出最高的复合年增长率，这是由于其灵活性，负担能力和可伸缩性的驱动。这些解决方案托管在第三方云平台上，使组织可以远程访问，而无需对硬件和基础架构进行大量投资。云安全性，AI和机器学习创新使云行为生物识别技术对中小型企业（SME）更加准确，高效且具有成本效益。

• 根据工业专家的说法，中小企业预计将从2024 - 2032年增长27.56％。

按类型进行分析

按类型，市场分为签名分析，击键动态，语音识别，步态分析等。

语音识别由于语音激活的设备和服务的使用越来越多，例如虚拟助手，语音控制的智能家庭系统以及联系中心身份验证。它分析了个人声音，音调，音调和口语模式的独特特征，以验证其身份。此外，语音生物识别技术与AI驱动的自然语言处理（NLP）的日益增长的整合增强了其在市场上的潜力。此外，预计击键动态将在预测期内见证最高的复合年增长率，这是由于其广泛的应用，成本效益和与现有系统集成的易用性。它不需要其他硬件而不需要其他硬件的能力，可以为快速增长提供牵引力。击键动力学监视单个在键盘上类型，打字速度，停留时间和飞行时间的方式和节奏。它通常用于在线银行，安全登录和敏感的政府应用程序中。

• 2024年1月，来自西班牙和德国的研究人员提出了一个新的框架，以基准测试击键动力学验证。该框架解决了测量随着时间的变化的分类行为的挑战。这项创新旨在提高基于击键的生物识别系统的可靠性和公平性。

通过应用分析

通过应用，市场分为身份与访问管理，风险与合规管理，欺诈检测与预防管理等。

身份与访问管理（IAM）由于其在行业之间的广泛采用而领导了市场。它着重于管理和控制用户访问系统，数据和网络的访问。它通过根据用户的行为，键入模式，语音语调和设备交互来提供连续身份验证来增强IAM。随着公司专注于确保其内部网络并限制对授权人员的访问，行为生物识别技术成为IAM的关键组成部分。此外，在网络攻击的复杂性的推动下，预计欺诈检测和预防管理将在预测期内见证最高的复合年增长率。行为生物识别技术有助于检测可能表明欺诈活动的用户行为异常。它通过主动分析用户行为模式，允许早期检测异常来增强安全策略，从而最大程度地损害潜在的损害。在线交易和数字银行业务的迅速增加为欺诈检测和预防管理提供了吸引力。

通过行业分析

按行业，市场分为BFSI，零售和电子商务，医疗保健，政府和国防，IT和电信等。

由于该行业对欺诈和网络攻击更加敏感，因此BFSI持有最大的市场份额。该行业对数字和物理交易都需要严格的安全性，而行为生物识别技术则提供了有效，无缝的身份验证过程，可将用户的摩擦降至最低。金融机构检测到实时指示欺诈活动的异常情况，确保通过监视用户如何与设备进行交互来保护帐户和敏感数据。行为生物识别技术可帮助BFSI组织遵守数据保护和欺诈预防的严格监管要求。此外，零售和电子商务部门预计将在整个预测期间见证最高的复合年增长率，这是由于在线购物者数量越来越多，数字支付系统以及电子商务欺诈的威胁所驱动。随着越来越多的零售商和电子商务平台采用行为生物识别技术来打击付款欺诈并确保客户帐户，该技术加速了市场的巨大增长。

• 据行业专家称，2024年9月，银行越来越多地采用了生物识别验证来打击帐户收购（ATO）欺诈。但是，行为生物识别技术正在获得吸引力，以克服传统生物识别技术的局限性。它提供持续的监控，对于欺诈者来说更难绕过。

区域分析

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在地理方面，全球市场被细分为北美，欧洲，亚太地区，南美和中东和非洲。

北美在技术进步和强大的网络安全基础设施的推动下占主导地位。医疗保健，零售和电信行业推动了该地区对行为生物识别技术的需求，试图保护敏感的客户数据并减轻数字环境中的欺诈行为。此外，网络攻击，身份盗窃，帐户接管和在线欺诈的高率增加了对强大身份验证解决方案的需求。此外，由于数字化的快速数字化，智能手机的渗透率增加以及移动支付的兴起，预计亚太地区将在预测期间见证最高的复合年增长率。随着数字服务变得越来越容易被较大的人群访问，网络威胁的风险增加，促使政府和企业投资于强大的安全解决方案。此外，移动付款，电子用品和物联网的越来越多提供了将行为生物识别技术集成到智能设备和工业应用中的重要机会。    

• 2024年6月，该局与M2P金融科技公司合作，通过将行为生物识别技术和设备智能整合到M2P现有的欺诈管理系统中，以提高数字交易的安全性。该解决方案将在交易前验证用户和设备合法性，从而改善预防欺诈。该合伙企业已由亚洲中央银行实施，针对每月按年底进行的超过1亿次监控交易。

关键球员涵盖了

• Biocatch Ltd.（以色列）
• IBM公司（美国）
• Nuance Communications Inc.（美国）
• SecureAuth Corporation（美国）
• 万事达公司（美国）
• Unifyid Inc.（美国）
• Nudata安全（美国）
• SchecuredTouch Ltd.（美国）
• 齐格拉（加拿大）
• Beadiviosec Inc。（瑞典）
• NEC公司（日本）
• 调整GmbH（德国）
• Plurilock Security Solutions Inc.（加拿大）

关键行业发展

• 2024年6月，Ping Identity引入了Pingone Protect，该服务旨在通过合并行为生物识别技术以及用户和实体行为分析（UEBA）来解决多因素身份验证（MFA）疲劳。该解决方案确定了登录过程中的异常模式试图防止欺诈，并根据设备和网络行为等因素为用户分配风险分数。该服务集成了身份访问管理（IAM）和缓解欺诈，以提供更有效的安全性。
• 2024年5月，齐格拉（Zighra）与加拿大共享服务（SSC）签订了合同，以增强政府网络的网络安全。 Zighra的DeepSense技术使用AI驱动的行为模型进行连续身份验证和威胁检测，这将在加拿大创新的解决方案计划中进行测试。
• 2023年5月，BioCatch从Permira增长机会中获得了4000万美元的投资，使Perrira授予该公司的少数股权。这笔资金将用于地理扩展，产品开发和潜在的收购。