Videospiele führen Spieler in aufregende Welten ein, die aus atemberaubender Grafik, fesselnden Handlungssträngen und Multiplayer-Erlebnissen bestehen. Strategie, Motion und Neighborhood verschmelzen auf dem Bildschirm, während die Spieler gegen Ende ihrer Mission fahren, fliegen, kämpfen und gegeneinander antreten.
Hinter den Kulissen verbirgt sich jedoch ein anderes 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.
Betrug ist in der Branche mehr als nur ein kleines Ärgernis. Im Jahr 2023 meldete Roblox Rückbuchungen in Höhe von 110 Millionen US-Greenback. Ungefähr 10 % aller digitalen Gaming-Käufe stehen im Verdacht, betrügerisch zu sein. Um sich davor zu schützen, verwenden die meisten Gaming-Marktplätze und In-Recreation-Käufe veraltete Betrugserkennungssysteme, die alles ablehnen, was verdächtig erscheint. Jedes Jahr werden etwa 25 % aller legitimen Transaktionen abgelehnt, was nicht nur die Einnahmen schmälert, sondern auch die Spieler frustriert und entfremdet.
Die meisten Glücksspielunternehmen akzeptieren diesen Umsatzverlust als Geschäftskosten. Sie konnten das unglaubliche Wachstum des Gamings in den 2010er Jahren und bis in die COVID-Jahre hinein mit hohen Gewinnen nutzen. Allerdings sind die Gaming-Einnahmen in den letzten Jahren zurückgegangen, was Spiele-Writer dazu zwingt, neue Einnahmequellen zu erschließen. Die Genehmigung legitimer Transaktionen, die durch bestehende Betrugserkennungsregeln abgelehnt wurden, würde viel dazu beitragen, die Einnahmequellen des Glücksspiels wiederherzustellen. Bei der Verbesserung der Genauigkeit der Betrugserkennung geht es nicht nur darum, Verluste zu reduzieren – es geht darum, eine Geschäftsbedrohung in einen Rentabilitätsfaktor umzuwandeln, die Spieler zufrieden zu stellen und sicherzustellen, dass Unternehmen kein Geld auf dem Tisch liegen lassen.
Die hohen Kosten des Betrugs
Die Auswirkungen von Betrug auf Glücksspiele sind ein zweifaches Drawback, das sich auf die finanzielle Leistung und die Spielerzufriedenheit auswirkt. Wenn legitime Transaktionen fälschlicherweise als betrügerisch gekennzeichnet und abgelehnt werden, entgehen dem Glücksspielunternehmen Einnahmen. Diese Fehlalarme wirken sich unverhältnismäßig stark auf neue Käufer aus, von denen viele nicht zurückkommen, nachdem sie unangemessen abgelehnt wurden. Neben dem Verlust der Transaktion ist auch der Lifetime Worth des verlorenen Kunden erheblich.
Mittlerweile suchen selbst Langzeitspieler, die ein nahtloses Spielerlebnis erwarten, häufig nach anderen Marktplätzen und Spieleplattformen, auf denen sie ihr Geld ausgeben können. Die Abwanderungsraten nach Transaktionsrückgängen sind hoch, und Branchenschätzungen zufolge werden etwa 40 % dieser Akteure auf neue Plattformen und Marktplätze wechseln.
Falsch optimistic Ergebnisse können aus vielen Gründen auftreten. Die meisten alten Zahlungssysteme verwenden eine regelbasierte Überwachung, um Betrug zu erkennen. Betrüger nutzen beispielsweise häufig neu ausgestellte Kreditkarten. Viele Zahlungssysteme für digitale Waren heben automatisch eine Meldung, wenn eine neue Karte für einen Spielekauf verwendet wird. Das System erkennt die Transaktion dann als risikoreich an und lehnt den Verkauf ab.
Regelbasierte Systeme erkennen zwar Betrug, ihre Wirksamkeit ist jedoch begrenzt. Ältere Systeme betrachten jede Transaktion im luftleeren Raum und stützen ihre Bewertung auf ihre Fähigkeit, die digitale Identität des Käufers zu authentifizieren. Wenn man jedoch bedenkt, dass 80 % der Betrügereien von verifizierten Benutzern ausgehen, ist diese Methode ungenau und sollte abgeschafft werden. Stattdessen tragen legitime Kunden die Final der Transaktionsablehnung. Spieler, die sich die Zeit genommen haben, Skins, Gegenstände und Premium-Funktionen auszuwählen, nur um dann von einem Kreditkartenzahlungssystem abgelehnt zu werden, verlieren das Vertrauen in das Spiel.
Stattdessen untersucht die fortschrittliche Zahlungsbetrugsprävention Hunderttausende Variablen, um selbst die schwächsten Signale zu erkennen, die einen Pattern signalisieren, und geht davon aus, dass Verhalten die Identität IST.
Überwachung von Transaktionen mit KI
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein neuer Akteur in der Betrugserkennung. Anstatt vorprogrammierte Regeln zu befolgen, um über einen Kauf zu entscheiden, passt sich die KI an, um bestehende und neue betrügerische Kaufmuster zu erkennen. KI sucht nach Anomalien innerhalb eines Kaufs, um festzustellen, ob eine Transaktion betrügerisch ist. Anstatt jede Transaktion im luftleeren Raum zu betrachten, werden Hunderttausende Variablen untersucht, um die schwächsten Signale zu erkennen, die auf echten Betrug hinweisen. Für sich genommen magazine jede Transaktion legitim erscheinen, doch im Kontext mit anderen Transaktionsversuchen ist klar, dass sie Teil einer skalierbaren Betrugskampagne sind.
Beispielsweise können KI-Systeme mehrere Datensätze analysieren, etwa Transaktions- und Tastenanschlagsdaten, um Betrug zu erkennen. Wenn ein Benutzer Kreditkarteninformationen kopiert und einfügt, anstatt das automatische Ausfüllen in Kombination mit einer Verbindung von einer ungewöhnlichen IP-Adresse zu verwenden, ist dies ein starker Indikator für Betrug.
Die KI ist sehr genau, was zu weniger Fehlalarmen und einem reibungslosen Kauferlebnis für legitime Spieler führt. KI kann die Rückgangsrate von 25 % um 90 % reduzieren, was zu einer Steigerung des zusätzlichen Gewinns um 10–15 % führt.
Die Eliminierung von skalierbarem Betrug mit adaptiver KI fördert Einnahmequellen
Durch ihre Fähigkeit, die Transaktionsgenehmigungsraten zu verbessern und Betrug zu minimieren, verwandelt KI die Betrugsprävention von einer Kostenstelle in einen umsatzgenerierenden Vermögenswert. KI-gesteuerte Betrugsprävention erhöht auch die Kundenzufriedenheit, indem legitime Transaktionen reibungsloser ablaufen.
Durch das Lernen aus riesigen Datenmengen können sich KI-Modelle an sich entwickelnde Betrugsmuster anpassen und so einen besseren Schutz gewährleisten, ohne das Benutzererlebnis zu beeinträchtigen. Dieses Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Komfort hilft Glücksspielunternehmen, mehr Kunden zu binden, was im Laufe der Zeit zu höheren Transaktionsvolumina und einem nachhaltigen Umsatzwachstum führt.
Über den Autor
Zach Nass ist Leiter Gaming und Pay as you go bei nSure.aiwo er Initiativen vorantreibt, die die Rentabilität digitaler Händler durch adaptive KI-basierte Zahlungsbetrugslösungen verbessern. Mit Erfahrung bei Coda Funds, Google, Riot Video games und Bain bringt er umfassendes Fachwissen in den Bereichen Zahlungen, digitale Transaktionen, Technologie und Gaming mit.
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