随着欺诈手段日益复杂,在线博彩公司正面临关键转折点。Frogo首席执行官弗拉基米尔·托杜罗夫阐述了该公司如何通过人工智能驱动的欺诈预防平台,助力企业突破损失控制的局限,将风险管理转化为增长引擎,并建立玩家的长期信任。
随着欺诈行为同比激增逾60%,在线博彩行业正面临日益严峻且复杂的威胁。人工智能如今使欺诈者能够伪造身份、欺骗“了解你的客户”(KYC)核查,甚至模仿真实玩家。深度伪造技术、合成数据和自动化机器人使得区分真实客户与恶意行为者变得前所未有的困难。
这种日益复杂的欺诈手段只是问题的一部分。许多在线博彩公司仍以狭隘的视角看待欺诈防范——将其视为防御措施而非战略优势。人工审核、过时的触发机制和孤岛式团队虽能拦截攻击,却也可能疏远合法玩家。
近半数欧洲在线博彩公司认为,去年欺诈行为造成的损失超过其收入的10%。另有15%的运营商表示损失超过总收入的20%,83%的运营商称该问题呈逐年加剧趋势。
2024年,欺诈行为导致的行业损失高达数百亿欧元,显然必须投入大量资源来保护企业。然而问题依然存在：防范措施能否同时推动增长？反欺诈技术能否从成本中心转变为盈利催化剂？
弗罗戈公司首席执行官弗拉基米尔·托杜罗夫对此深信不疑。“欺诈管理不应再被视为成本中心,”他表示,“它是利润的催化剂。我们消除的每项威胁、保护的每位客户、在赔付流程中节省的每一秒——都将直接转化为增长。”
从防护到性能
Frogo由在线博彩行业的专业人士创立,他们发现现有的欺诈系统过于侧重阻断异常行为,而忽视了行为背后的本质。这家总部位于塞浦路斯的欺诈防范与风险管理服务商致力于在保障运营商运营效率的同时提供防护,确保真实玩家能自由交易,同时实现威胁的早期预警。
Frogo的多层级人工智能框架持续评估并学习行为模式。它实时分析交易数据,在不干扰玩家正常体验的前提下识别异常行为。这种自动化与人工策略的融合,既能减少误报率,又能优化合法活动流程。
“我认为最大的问题在于,太多系统会错误地惩罚优质客户,”沃洛季米尔·托杜罗夫指出,“孤立来看,几次存款失败或许显得可疑,但若缺乏上下文背景,你就把忠诚的VIP客户当作欺诈者对待。这不仅是糟糕的用户体验——更是收入的流失。”
数据输入,洞察输出
Frogo技术的核心在于Volodymyr Todurov所称的“目标导向的数据增强”。该平台通过设备指纹识别、人工智能评分和基于图论的取证技术,为每位用户构建动态演进的画像。通过整合IP数据、支付详情、设备信号及行为历史,即使未获取任何个性化数据,Frogo也能生成全景式用户画像,从而更轻松地识别欺诈行为并验证真实游戏行为。
“数据越多,准确性就越高,”沃洛季米尔解释道。“欺诈防范不仅关乎检测,更在于理解行为模式。借助海量数据,我们能大幅降低误报率。若缺乏数据支撑,操作员可能需要核查11至12名真实客户才能发现一名欺诈者。而通过精准数据,我们能在客户风险承受度与风险模型准确性之间取得平衡,从而实现性能/效能的最大化。”
这种精准性带来了商业和运营上的双重效益。更快的支付速度和更少的误报,转化为更高的玩家信任度和更强的用户留存率。“当玩家看到自己的交易既顺畅又安全时,忠诚度就会提升,”首席执行官补充道,“这就是欺诈预防如何直接促进用户留存的机制。”
能自我偿还的自动化
除了更精准的检测能力,Frogo的解决方案还立足于可量化的财务回报。得益于高度自动化和快速响应,整合该平台的在线博彩公司通常能在数周内看到成效。
该系统最快可在两周内完成部署,响应时间低于一秒。通过自动化处理以往需要人工监督的任务,操作员能够更高效地重新部署团队。例如,自动化的提款评分功能使财务经理无需逐笔审核每笔交易,从而大幅降低运营成本。
“谈到投资回报率时,我们讨论的绝非微不足道的百分比,”托杜罗夫表示,“根据交易量和集成程度的不同,回报往往能达到十倍甚至二十倍。”
关键的是,Frogo的评分数据还支持更广泛的业务功能。
“若老玩家忘记密码并创建新账户,我们的系统会发现关联并通知VIP团队,”沃洛季米尔·托杜罗夫表示。“团队不会封禁玩家,而是主动联系以恢复其原有账户。这既节省了KYC认证成本,又维系了客户关系。”
人工智能背后的人性温度
尽管Frogo平台由人工智能驱动,但其珍视客户的安全保障绝非交由半机械人处理。对Frogo而言,人类专业知识依然不可或缺——仅凭算法无法制定客户的风险策略。“人工智能是工具而非替代品,”沃洛季米尔补充道,“它能处理数百万数据点,却无法决定你的策略。制定政策、解读结果、理解商业风险,这些仍需人类来完成。”
Frogo团队与客户紧密协作,定制评分模型并持续优化调整。通过定期分析运营商反馈,我们不断提升触发机制的精准度并降低误报率。Volodymyr指出：“若欺诈策略触发800次,却仅拦截10名真实欺诈者,意味着有790名客户因此受困扰。我们通过分析这些结果调整逻辑算法,从而提升转化率。”
这种人与技术之间的持续协作,确保了反欺诈系统能够与它们所针对的威胁同步演进。
防范人工智能欺诈的未来保障
Frogo正密切追踪各类趋势,例如随着生成式人工智能日益普及,欺诈手段也在快速演变。该公司指出,运营者必须为自动化技术、合成身份以及日益复杂的支付生态系统所催生的新型威胁做好准备。加密货币与数字钱包的扩张,叠加日益精进的欺诈手段,正在重塑风险管理模式。
深度伪造身份证件、生物特征身份识别及人工智能生成的活体检测技术,如今已能绕过传统验证手段。托杜罗夫警告称,通过KYC认证已无法保证可信度。“人工智能能伪造文件并欺骗活体检测,”他表示,“这意味着我们需要更依赖行为特征而非外貌特征。”
Frogo的系统专注于区分真实用户与合成用户的独特活动模式。该公司首席执行官表示：“即使你能伪造一张面孔,也无法伪造一个人的数字节奏。我们关注操作速度、时间间隔、设备切换和游戏行为——这些要素揭示了数据背后的人类特征。” 该公司的自适应策略还应对了替代支付方式的迅猛扩张。随着加密货币和电子钱包交易成为主流,关于支付频率或钱包数量的旧规则已不再适用。“拥有多个钱包不再可疑,”托杜罗夫指出,“欺诈检测必须从静态阈值转向动态基准线,以反映真实客户行为。”
实时弹性
Frogo的最新创新成果是一款实时预警系统,可让操作员即时洞察新兴威胁。无论是检测异常流量、存款失败激增,还是投注活动的细微变化,该功能都能确保团队立即作出响应。
速度至关重要。欺诈行为不会等待人工审核。一旦发现异常,我们协助团队在问题扩散前采取行动。
该平台还实现了历史上各自为政的部门间的互联互通。反欺诈、支付、联盟营销和合规团队现可通过统一警报共享情报。托杜罗夫补充道：“反欺诈工作不应孤立进行。当团队协同行动时,不仅能遏制欺诈行为,更能提升整体运营效能。”
重新定义成本中心
托杜罗夫认为,未来几年能蓬勃发展的运营商,是那些将欺诈防范视为业绩驱动因素而非单纯防御手段的企业。“当像Frogo这样的工具得到充分利用——既用于欺诈检测,又用于挖掘潜在高价值客户的洞察——其投资回报率将与Frogo与您产品的集成深度成正比提升。”
Frogo的基础设施运行于安全的亚马逊云架构之上,符合GDPR和ISO 27001标准,并计划于2025年获得PCI DSS认证。每个客户环境均实现隔离,确保全面的数据保护与区域合规性。
“我们的使命很明确,”弗拉基米尔·托杜罗夫总结道,“我们希望让欺诈防范对玩家而言无感,对企业而言不可或缺。系统越智能,在线博彩公司就越能专注于真正重要的事情——业务增长。”