Frogo: Real-time ya no es un lujo

El fraude en el sec­tor de los casi­nos y las apues­tas deporti­vas está alcan­zan­do nive­les alar­mantes, escribe Lau­ren Har­ri­son.

Solo en 2024, aumen­tó un alar­mante 64 por cien­to, lo que rep­re­sen­ta un drena­je sig­ni­fica­ti­vo de los recur­sos y los ingre­sos de los oper­adores.

A niv­el mundi­al, el cos­to financiero asciende a miles de mil­lones cada año. En EE. UU., por ejem­p­lo, se esti­ma que las pér­di­das super­an los 2.800 mil­lones de dólares (2.080 mil­lones de libras) anuales, una cifra que sigue cre­cien­do y tam­bién se cree que está subes­ti­ma­da.

A medi­da que la tec­nología evolu­ciona para com­bat­ir la cre­ciente indus­tria ilíci­ta, tam­bién lo hacen las tác­ti­cas de los estafadores; con­vir­tién­do­lo en una batal­la ráp­i­da y cada vez más com­ple­ja para los oper­adores.

En esta exclu­si­va de iGF, nue­stro Jefe de Con­tenido, Cur­tis Roach, se sien­ta con Volodymyr Todurov, CEO de la platafor­ma antifraude impul­sa­da por IA Fro­go, para explo­rar el esta­do del fraude en iGam­ing hoy y pre­gun­tar cómo la tec­nología está ayu­dan­do a los oper­adores a recu­per­ar ter­reno y deten­er el fraude en seco.

¡Bien­venido Volodymyr!

Real-time se ha con­ver­tido en una pal­abra de moda en la indus­tria, pero ¿qué sig­nifi­ca en el con­tex­to de la gestión del ries­go actual­mente y por qué deberían los oper­adores dar­le pri­or­i­dad?

“Real-time no es solo una pal­abra de moda. Los provee­dores de pagos y jue­gos ya proce­san enormes volúmenes de apues­tas a veloci­dades muy altas. Proce­sar apues­tas en un casi­no ocurre en tiem­po real. Todo esto no es nada nue­vo.

“Lo que está cam­bian­do es que los pro­ce­sos se están aceleran­do y autom­a­ti­zan­do, tan­to para los estafadores como para los oper­adores.

“Si inten­tas con­trar­restar ataques autom­a­ti­za­dos en el mer­ca­do actu­al con pro­ce­sos man­uales, o te perderás el 99 por cien­to de todos los casos y cuen­tas fraud­u­len­tos, o te verás oblig­a­do a man­ten­er un equipo irra­zon­able­mente grande ded­i­ca­do a las ver­i­fi­ca­ciones man­uales”.

¿Cómo ayu­da el sis­tema de aler­ta inteligente y la autom­a­ti­zación en tiem­po real de Fro­go a las empre­sas a iden­ti­ficar el fraude y actu­ar antes de que ocur­ra el daño?

“El sis­tema de aler­ta es una her­ramien­ta adi­cional que ten­emos porque cuan­do tu pun­tuación de ries­go es toda autom­a­ti­za­da, de back-end a back-end, es genial. Pero aún pueden ocur­rir anom­alías. Y si lo hacen, nece­si­tas actu­ar rápi­do.

“Nue­stro sis­tema de aler­ta noti­fi­ca direc­ta­mente a los ger­entes cuan­do el motor de pun­tuación detec­ta anom­alías; por ejem­p­lo, un pico anor­mal en las con­ver­siones de transac­ciones en el sitio web, lo que sig­nifi­ca que pueden tomar medi­das inmedi­atas”.

La detec­ción de fraude retrasa­da gen­eral­mente impacta los ingre­sos, la con­fi­an­za de los jugadores y el cumplim­ien­to. ¿Cómo pueden los oper­adores cer­rar la brecha de respues­ta críti­ca?

“Cuan­do esto sucede, recomen­damos que los oper­adores usen nue­stro pun­tu­a­je en tiem­po real para recon­stru­ir sus opera­ciones. El sis­tema de pun­tuación fun­ciona ayu­dan­do a difer­en­ciar entre clientes gen­uinos y cuen­tas fraud­u­len­tas.

“Por ejem­p­lo, si hay un cliente de alto ries­go, su activi­dad debe ser lim­i­ta­da. Pero el prob­le­ma es que los patrones de activi­dad y juego de los estafadores y los VIP pueden ser a menudo sim­i­lares.

“Para ayu­dar a los oper­adores a detec­tar cuál es cuál, nue­stro motor de pun­tuación con un mod­e­lo de rep­utación puede detec­tar las difer­en­cias sutiles, aproban­do a los clientes VIP reales y blo­que­an­do cuen­tas fraud­u­len­tas”.

Los sis­temas en tiem­po real requieren datos rápi­dos y deci­siones inteligentes. ¿Cómo está uti­lizan­do Fro­go IA y pun­tuación dinámi­ca para garan­ti­zar que los oper­adores obten­gan pre­cisión y veloci­dad?

“La IA es un exce­lente asis­tente cuan­do se nece­si­ta una per­spec­ti­va fres­ca y la búsque­da de per­spec­ti­vas.

“Usamos mod­e­los de IA como una her­ramien­ta adi­cional para mejo­rar la efi­ca­cia de las políti­cas de pun­tuación.

“Con datos bien eti­que­ta­dos sobre inci­dentes de fraude del oper­ador, podemos ajus­tar las reglas más efec­ti­va­mente, mejo­ran­do la pre­cisión de la detec­ción de fraude.

“Los dis­paradores dinámi­cos, en par­tic­u­lar, fun­cio­nan excep­cional­mente bien en situa­ciones donde es nece­sario ras­trear cam­bios en los patrones de com­por­tamien­to del trá­fi­co.

“Esto está casi siem­pre vin­cu­la­do a una respues­ta tem­prana, por ejem­p­lo: Cuan­do la par­tic­i­pación de un provee­dor de ser­vi­cios de Inter­net especí­fi­co aumen­ta repenti­na­mente en relación con todo el trá­fi­co, o para reducir fal­sos pos­i­tivos, como evi­tar repeti­das ver­i­fi­ca­ciones sobre el mis­mo grupo de múlti­ples cuen­tis­tas legí­ti­mos has­ta que aparez­ca un nue­vo par­tic­i­pante den­tro de él”.

A medi­da que el ries­go se vuelve más com­ple­jo en difer­entes regiones y ver­ti­cales, ¿qué pueden hac­er los oper­adores para man­ten­erse lo sufi­cien­te­mente flex­i­bles para adap­tarse en tiem­po real pero sin romper sus flu­jos de tra­ba­jo exis­tentes?

“La flex­i­bil­i­dad fue un prin­ci­pio de dis­eño clave detrás de Fro­go.

“No usamos cam­pos cod­i­fi­ca­dos ni patrones fijos. En cam­bio, nues­tra lóg­i­ca puede adap­tarse según los atrib­u­tos y com­por­tamien­tos que recibi­mos.

“Esto sig­nifi­ca que el mis­mo patrón puede lle­var difer­entes pesos en difer­entes regiones o con­tex­tos.

“Podemos crear capas com­ple­jas de agre­gación y adap­tar las respues­tas en miles de esce­nar­ios”.

Nota del edi­tor:

El fraude en la indus­tria del iGam­ing es un gran drena­je de recur­sos.

“Es un sec­tor orga­ni­za­do, delic­ti­vo y cada vez más sofisti­ca­do que le cues­ta a la indus­tria miles de mil­lones cada año. Más allá de la hoja de bal­ance, los errores en el mane­jo del mis­mo tam­bién pueden ero­sion­ar la con­fi­an­za con los jugadores y reg­u­ladores, colo­can­do a los oper­adores en prob­le­mas estratégi­cos.

Pero en la indus­tria actu­al impul­sa­da por la tec­nología, es posi­ble un enfoque inteligente, ofen­si­vo en lugar de defen­si­vo. La detec­ción ha ido más allá de cumplir sim­ple­mente con los pro­to­co­los de cumplim­ien­to para con­ver­tirse en un área cen­tral de nego­cio en tiem­po real que los oper­adores no pueden per­mi­tirse igno­rar.

Volodymyr desta­ca cómo la mon­i­tor­ización en tiem­po real, la pun­tuación dinámi­ca y la infraestruc­tura flex­i­ble son aho­ra críti­cas para man­ten­erse por delante de los estafadores y ase­gu­rar expe­ri­en­cias inin­ter­rump­i­das y sin prob­le­mas para los jugadores reales.

Y a medi­da que el ries­go se vuelve más com­ple­jo, una solu­ción dinámi­ca y flex­i­ble basa­da en patrones en tiem­po real que puede detec­tar difer­en­cias sutiles entre cuen­tas y com­por­tamien­tos, como la que ofrece Fro­go, es lo que se nece­si­ta para con­tro­lar los ries­gos antes de que ocur­ra el daño.

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