Von „Abgelehnt“ zu „Genehmigt“: Umsatzsteigerung im Glücksspielbereich durch intelligentere Betrugserkennung

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Als erfahrener Krypto-Investor mit Erfahrung in den Bereichen Gaming und Zahlungen kann ich mit Zuversicht sagen, dass das Problem des Betrugs in der Gaming-Branche nicht nur ein Ärgernis, sondern eine erhebliche Bedrohung sowohl für die Einnahmequellen als auch für die Spielerzufriedenheit darstellt. Angesichts des kometenhaften Anstiegs und der anschließenden Stagnation der Spieleumsätze im letzten Jahrzehnt ist es klar, dass Spieleherausgeber nun nach neuen Wachstumsmöglichkeiten suchen. Die Genehmigung legitimer Transaktionen, die von bestehenden Betrugserkennungssystemen fälschlicherweise abgelehnt wurden, würde einen großen Beitrag zur Wiederherstellung dieser Einnahmequellen leisten.

Hinter den Kulissen verbirgt sich jedoch noch eine Art Spiel, das für Verlage, Marktplätze und andere im Gaming-Ökosystem von entscheidender Bedeutung ist. In Schaufenstern und Marktplätzen kaufen Spieler ihre Schwerter, Schilde und Nitromotoren, die nicht nur sich selbst, sondern auch die Spielefirmen dahinter mit Energie versorgen. Leider lauern zunehmend Betrüger kurz vor der Ziellinie und verwandeln scheinbar legitime Einnahmen in unwiederbringliche Verluste.

In der Welt des digitalen Glücksspiels ist Betrug mehr als nur ein Ärgernis geworden. Allein im Jahr 2023 musste Roblox wegen Betrugs Rückbuchungen in Höhe von unglaublichen 110 Millionen US-Dollar hinnehmen. Es wird geschätzt, dass etwa 10 % aller digitalen Glücksspieltransaktionen betrügerisch sein könnten. Um sich davor zu schützen, verlassen sich die meisten Gaming-Marktplätze und In-Game-Käufe auf herkömmliche Betrugserkennungssysteme, die häufig alles ablehnen, was als verdächtig erachtet wird. Bedauerlicherweise werden jedes Jahr etwa 25 % der legitimen Transaktionen zu Unrecht abgelehnt, was sich nicht nur negativ auf die Einnahmen auswirkt, sondern auch Spieler verärgert und vertreibt.

Die meisten Glücksspielfirmen betrachten die entgangenen Einnahmen als unvermeidliche Kosten im Zusammenhang mit ihrer Geschäftstätigkeit. Dank des explosionsartigen Wachstums des Glücksspiels in den 2010er Jahren und sogar während der COVID-Ära florierten sie und erzielten beträchtliche Gewinne. Allerdings sind die Gaming-Einnahmen in letzter Zeit stagniert, was die Verlage dazu zwingt, nach alternativen Einnahmequellen zu suchen. Das Zulassen legitimer Transaktionen, die zuvor von Betrugserkennungssystemen abgelehnt wurden, könnte die Einnahmequellen für Glücksspielunternehmen erheblich steigern. Die Verbesserung der Genauigkeit der Betrugserkennung hilft nicht nur, Verluste zu minimieren, sondern verwandelt auch ein potenzielles Geschäftsrisiko in eine Gewinnchance, sorgt für die Zufriedenheit der Spieler und verhindert, dass dem Unternehmen potenzielle Gewinne entgehen.

Die hohen Kosten des Betrugs

Als Forscher, der sich mit dem Bereich Glücksspiel beschäftigt, ist mir klar geworden, dass Betrug eine zweigleisige Herausforderung darstellt, die sich sowohl auf die finanzielle Rentabilität als auch auf die Zufriedenheit der Spieler auswirkt. Wenn echte Transaktionen fälschlicherweise als betrügerisch eingestuft und abgelehnt werden, entgehen unserem Unternehmen potenzielle Einnahmen. Diese Fälle von fälschlicherweise identifiziertem Betrug oder falsch positiven Ergebnissen halten neue Käufer häufig davon ab, nach einer unangemessenen Ablehnung zurückzukehren. Über den Verlust einer einzelnen Transaktion hinaus ist der verlorene Lifetime-Wert dieser Kunden erheblich.

In der Zwischenzeit suchen erfahrene Gamer, die eine reibungslose Gaming-Reise erwarten, häufig nach alternativen Märkten und Gaming-Websites, um ihr Geld zu investieren. Sobald Transaktionen abgelehnt werden, sind die Fluktuationsraten tendenziell hoch. Branchenprognosen deuten darauf hin, dass etwa 40 % dieser Akteure zu neuen Plattformen oder Marktplätzen wechseln werden.

Ungenaue Alarme (falsch positive Ergebnisse) können aus mehreren Gründen auftreten. Herkömmliche Zahlungsmethoden basieren in erster Linie auf einer regelbasierten Überwachung, um Betrug zu erkennen, beispielsweise wenn jemand eine neu ausgestellte Kreditkarte verwendet. Zahlungssysteme für digitale Waren kennzeichnen Transaktionen möglicherweise automatisch, wenn eine neue Karte für einen Spielekauf verwendet wird, da sie die Transaktion als risikoreich einstufen und sie ablehnen.

Herkömmliche Betrugserkennungssysteme können betrügerische Aktivitäten erkennen, sind jedoch aufgrund ihrer Einschränkungen nicht sehr effizient. Veraltete Systeme bewerten jede Transaktion einzeln und beurteilen ihre Authentizität anhand der digitalen Identität des Käufers. Da jedoch 80 % der Betrügereien von verifizierten Benutzern ausgehen, ist dieser Ansatz fehlerhaft und sollte auslaufen. Stattdessen sind es die echten Kunden, die bei Transaktionen häufig mit Ablehnungen konfrontiert werden. Diese Spieler, die Zeit in die Auswahl von Skins, Gegenständen und Premium-Funktionen investiert haben, sind frustriert, wenn ihre Auswahl von einem Zahlungssystem abgelehnt wird. Dies untergräbt ihr Vertrauen in das Spiel.

Anstatt sich auf einzelne Transaktionen zu verlassen, untersuchen ausgefeilte Betrugsbekämpfungsmaßnahmen zahlreiche Faktoren, selbst die geringsten Anzeichen, die auf ein Muster hinweisen, da diese Verhaltensweisen die Identität ausmachen. Während jede Transaktion für sich genommen legitim erscheinen mag, können sie bei gemeinsamer Betrachtung nun Teil eines groß angelegten Angriffs sein.

Transaktionen mit KI überwachen

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Art und Weise, wie wir betrügerische Aktivitäten erkennen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die auf festen Regeln basieren, um zu entscheiden, ob ein Kauf verdächtig ist, lernt und entwickelt sich die KI weiter, um Muster sowohl bestehender als auch neuer betrügerischer Transaktionen zu erkennen. Es untersucht jede Transaktion nicht nur auf offensichtliche Unstimmigkeiten, sondern sucht auch nach subtilen Anomalien, die auf Betrug hindeuten könnten.

„KI-Systeme können verschiedene Datensätze wie den Transaktionsverlauf und Tastendruckmuster untersuchen, um potenziellen Betrug zu erkennen. Wenn ein Benutzer manuell Kreditkartendaten eingibt, anstatt die automatische Ausfüllung zu verwenden, und die Verbindung von einer ungewöhnlichen IP-Adresse kommt, könnte dies auf betrügerische Aktivitäten hindeuten.“

Künstliche Intelligenz (KI) bietet außergewöhnliche Präzision, was zu weniger irrtümlichen Ablehnungen und einem nahtlosen Einkaufserlebnis für echte Kunden führt. Durch die Senkung der Rückgangsrate von 25 % um bis zu 90 % kann KI die zusätzlichen Gewinne um 10 bis 15 % steigern.

Die Eliminierung skalierbaren Betrugs mit adaptiver KI steigert Einnahmequellen

Als Krypto-Investor habe ich festgestellt, dass KI eine entscheidende Rolle dabei spielt, Transaktionsgenehmigungen zu verbessern und gleichzeitig betrügerische Aktivitäten zu minimieren. Diese Transformation verschiebt nicht nur den Fokus von einer kostspieligen Belastung (Betrugsprävention) hin zu einem profitablen Vermögenswert, sondern steigert auch die Kundenzufriedenheit. Durch die KI-gesteuerte Betrugsprävention laufen legitime Transaktionen reibungsloser ab, was für uns Investoren und Nutzer gleichermaßen von entscheidender Bedeutung ist.

Durch die Analyse umfangreicher Datensätze können sich KI-Systeme an sich ändernde Betrugstrends anpassen und so ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und benutzerfreundlichen Erlebnissen wahren. Dieses Gleichgewicht hält die Kunden der Glücksspielunternehmen loyal, was zu mehr Transaktionen und langfristigem Finanzwachstum führt.

Zach Nass ist Leiter Gaming und Prepaid bei nSure.ai und leitet dort Projekte, die darauf abzielen, den finanziellen Erfolg digitaler Unternehmen durch intelligente KI-gestützte Zahlungssysteme zur Betrugsbekämpfung zu steigern. Mit einem Hintergrund, der Stationen bei Coda Payments, Google, Riot Games und Bain umfasst, verfügt Zach über umfassende Kenntnisse in verschiedenen Bereichen wie Zahlungen, digitale Transaktionen, Technologie und Gaming.

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2024-11-26 04:54