Поскольку злоупотребление бонусами становится все более организованным и управляемым искусственным интеллектом, операторы сталкиваются с растущей проблемой. Стиан Энгер Петтерссон и Богдан Безруцкий из EveryMetrics объясняют, почему традиционные методы обнаружения не оправдывают ожиданий и как поведенческий интеллект и машинное обучение меняют стратегии предотвращения.
Для операторов, пытающихся решить сложную проблему мошенничества в iGaming, злоупотребление бонусами становится все более проблематичной проблемой.
В то время как стратегии борьбы с мошенничеством традиционно фокусируются на борьбе с отмыванием денег (AML) и проверке «Знай своего клиента» (KYC), мошенники все чаще переключают свое внимание на другие направления.
В результате злоупотребление бонусами – когда пользователи пользуются рекламными предложениями, сделанными для других – истощает операторов во всей отрасли.
По оценкам, в Европе злоупотребление бонусами обходится операторам в 10–20% их оборота. При годовой оценке в 58 миллиардов долларов это означает, что европейский сектор iGaming теряет около 5 миллиардов долларов каждый год. Еще большее беспокойство вызывает то, что в 2024 году 83% европейских операторов заявили, что эта проблема усугубляется из года в год.
Проблема, ускоренная искусственным интеллектом
Одной из причин такого увеличения является то, что злоупотребление бонусами стало гораздо труднее обнаружить, чем раньше.
В прошлом прямой мониторинг поведения игроков мог дать результаты, особенно попытки отдельных лиц создать несколько учетных записей.
Однако такой подход к дефициту уходит в прошлое. Мошенники, оснащенные инструментами на базе искусственного интеллекта, добиваются успеха в своих попытках пообщаться с законными игроками.
Часто они растягивают свою деятельность во времени, избегают делать чрезмерные ставки, вызывающие подозрения, и ждут подходящего продвижения, прежде чем действовать. Кроме того, учитывая потенциальные финансовые
Awards, неудивительно, что в мошенничестве с азартными играми замешано большее количество организаций, чем когда-либо прежде.
Сегодня в большинстве случаев серьезного злоупотребления бонусами участвуют более одного аккаунта и зачастую более одного человека. Известно, что группы делятся информацией о выгодных бонусах и используют инструменты для сокрытия связей между аккаунтами.
Их подход также подходит для соответствующих видов спорта.
Автоматизация используется в игровых автоматах для управления временем и поведением ставок, а не непосредственно в игре. В настольных играх, таких как покер, акцент смещается на ботов, которые могут автоматизировать игровой процесс. Искушенные нарушители бонусов используют ИИ для запуска симуляций, тестирования поведения, развертывания сценариев и попыток оставаться на шаг впереди операторов и руководителей.
Анализ исторических данных также может использоваться инструментами ИИ в чужих руках, что дает злоумышленникам возможность действовать быстрее и в большем масштабе.
Кроме того, для выявления и использования новых возможностей злоупотребления бонусами обычно используются веб-скрапинги, которые отслеживают новые казино, бонусные кампании, выпуски игр и внутриигровые функции.
поведенческие тенденции
Тем не менее, существуют более глубокие поведенческие тенденции, которые могут дать операторам веские основания для принятия превентивных мер.
Обычное поведение, на которое следует обратить внимание, включает игроков, которые активны только при наличии бонусов и сосредотачиваются на очень небольшом количестве игр.
Возможно, они демонстрируют очень последовательные и рассчитанные модели ставок, которые не похожи на случайную или аутентичную игру. Или они могут ориентироваться на игры с высоким RTP (возврат игроку) и низкой волатильностью, которые идеально подходят для удовлетворения требований по ставкам с минимальными потерями.
В эпоху искусственного интеллекта и автоматизации злоупотреблений бонусами внешние инструменты позволяют злоумышленникам выглядеть законными игроками. Программное обеспечение может скрывать или изменять информацию об устройстве, например домашние IP-адреса, или помогать обойти способы оплаты.
Инструменты искусственного интеллекта могут помочь им легче генерировать фальшивую личную информацию, позволяя им быстро создавать десятки, сотни или даже тысячи учетных записей, что ставит под угрозу безопасность оператора.
Таким образом, задача состоит в том, чтобы выявить тревожные сигналы и своевременно отреагировать на них, прежде чем злоупотребление бонусами нанесет ущерб валовым доходам оператора от игр.
Имея это в виду, традиционные, жесткие методы обнаружения, которые не могут адаптироваться к изменениям, с трудом успевают за ними. Современное злоупотребление бонусами обычно происходит постепенно и на нескольких учетных записях, поэтому его трудно обнаружить, если поведение не анализируется с течением времени.
Решение на базе искусственного интеллекта
Хотя мошенники используют ИИ, чтобы усложнить задачу, внешние инструменты и технологии также помогают активным операторам бороться со злоупотреблениями бонусами. Это помогает перейти от реагирования на случаи злоупотребления бонусами и активной защиты от них к постоянному состоянию игры. Это была концепция, лежащая в основе разработки и запуска EveryMetrics Bonus Guardian – инструмента на базе искусственного интеллекта и машинного обучения, который выявляет сложные модели злоупотребления бонусами так, как не могут полностью системы, основанные на правилах.
“Традиционные системы испытывают трудности, потому что они часто полагаются на фиксированные правила, основанные на индивидуальных действиях. Они относятся к каждому игроку одинаково, независимо от его профиля”, – говорит Стиан Энгер Петтерссон, глава CasinoEngine в EveryMetrics.
“Bonus Guardian хорошо масштабируется, поэтому, если у вас есть кампании, которые внезапно привлекают много злоумышленников бонусами, вам не нужно столько дежурного персонала. Он работает быстрее и дает меньше ложных срабатываний, чем ручной анализ.
«Bonus Guardian постоянно учится на миллиардах игровых раундов. Он адаптируется и может обнаруживать закономерности, невидимые человеческому глазу, обеспечивая безопасность вас и ваших операций постоянно, а не только на мгновение».
Решение, основанное на глубоких данных, позволяет операторам действовать на основе аналитических данных, которые были бы недоступны для них вручную.
Богдан Безруцкий, владелец продукта Bonus Guardian, говорит: «Подход, основанный на правилах, часто приводит к сложности настройки. Каждая бонусная кампания требует собственной ручной настройки, что делает процесс более подверженным ошибкам. Кроме того, каждую новую возникающую стратегию злоупотребления бонусами необходимо добавлять как отдельное правило или флаг, что опять же требует ручной настройки».
Понимание шаблонов данных
Это распространенное, но понятное заблуждение, что мошенники гонятся за деньгами, а методы обнаружения мошенничества должны делать то же самое.
Фактически, ранние признаки того, что пользователь злоупотребляет бонусом (до того, как произойдет финансовый ущерб), обычно зависят от его поведения, а не от того, сколько денег он выиграет.
Использование строго структурированных моделей ставок, игра только тогда, когда бонус активен, или вывод средств и снова неактивность вскоре после выполнения требований по ставкам — это поведение, которое само по себе не может указывать на злоупотребление бонусом.
Однако выявление комбинации этих проблем часто является убедительным индикатором того, что игрок использует бонус расчетливо, а не ради удовольствия от игры.
Безруцкий говорит: «Существует множество поведенческих характеристик и шаблонов событий, которые операторы часто упускают из виду. Поскольку злоумышленники бонусов активно стараются оставаться незамеченными, эти сигналы могут остаться незамеченными при ручной проверке. Однако такие шаблоны, как поведение при регистрации и последовательность действий, можно эффективно идентифицировать только с помощью правильно обученных моделей».
целенаправленный и пропорциональный
Действовать решительно и пропорционально информации так же важно, как и выявлять проблемы.
Бонусы остаются центральным рычагом вовлечения и удержания игроков в условиях жесткой конкуренции, а чрезмерная реакция на отдельные события может отрицательно повлиять на опыт законных игроков. Поэтому задача состоит в том, чтобы усилить предотвращение злоупотреблений бонусами, не нанося ущерба доверию.
Распространенной ошибкой является слишком быстрая реакция на оскорбления и введение строгих правил, которые затрагивают даже обычных игроков. Еще одна ошибка — предполагать, что игрок, который постоянно выигрывает, может злоупотреблять бонусом.
«Главное — избегать жестких ограничений, которые отпугивают реальных игроков», — говорит Петтерссон. «Вместо того, чтобы блокировать бонусы или внезапно ограничивать счета, операторы могут незаметно регулировать, кто получает определенные предложения и насколько щедры эти предложения».
Когда бонусы адаптированы к поведению и риску игрока, злоупотребления становятся менее прибыльными, в то время как законные игроки продолжают получать нормальный опыт. В то же время стандарты ответственной игры заставляют операторов более внимательно задуматься о том, как бонусы влияют на поведение игроков.
Как показывают недавние изменения в Великобритании, регулирующие органы уделяют больше внимания тому, как предлагаются и применяются бонусы. Ожидается, что операторы, работающие с EveryMatrix, будут обеспечивать соблюдение четких правил, справедливо относиться к игрокам и иметь возможность объяснить, почему в отношении учетной записи были приняты меры.
Таким образом, эффективные и целенаправленные шаги могут не только уменьшить финансовые потрясения, вызванные злоупотреблением бонусами, но и сохранить их в хороших книгах властей.
Ознакомьтесь с полным руководством по злоупотреблению бонусами здесь, включая мнения экспертов и видеообъяснения.
