Prävention von Sportwetten-Betrug: Unibet fügt automatisierte Auszahlungsanalyse hinzu

David Gaudio, 6. Oktober 2021

Sportwetten oder Sportwetten sind eine aufstrebende Branche in den Vereinigten Staaten. Seit 2018 haben viele Bundesstaaten Gesetze erlassen, die die Verbreitung von Online-Glücksspielen für Sportveranstaltungen in den USA ermöglichen. Dies hat etablierten Anbietern von Online-Sportwetten die Möglichkeit eröffnet, in neue Märkte zu expandieren. Unibet ist ein solches Unternehmen. Ihre US-Abteilung nahm im Mai 2019 ihre Tätigkeit in New Jersey auf, expandierte später in diesem Jahr nach Pennsylvania und hat sich seitdem auf vier weitere Bundesstaaten ausgeweitet (Indiana, Virginia, Iowa und Arizona).

Eine häufige Herausforderung im Zuge der Entwicklung des Online-Sportwettenmarktes war die Einführung von Automatisierung zur Überwachung von Betrugs- und Anti-Geldwäsche-Aktivitäten (AML). Unibet befand sich in einer Dynamik der manuellen Überprüfung, die mit zunehmender Präsenz in den USA nicht mehr nachhaltig war.

Jedes Jahr erwägen neue Bundesstaaten Gesetze zur Legalisierung von Sportwetten, daher musste Unibet eine Technologielösung finden, um ihre Betrugspräventionsaktivitäten zu rationalisieren. In diesem Blog werden wir untersuchen, wie Unibet genutzt wird OneSpan-Risikoanalyse um ihre operativen Herausforderungen zu lösen und einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Wettseiten auf dem Markt zu erlangen. Durch die Automatisierung risikoarmer Transaktionen erhöht Unibet die Kundenzufriedenheit seiner Kunden durch schnellere Auszahlungen und setzt Zeit und Ressourcen frei, um sich auf tatsächliche verdächtige oder betrügerische Transaktionen zu konzentrieren. Diese Initiative wird auch zu mehr Zufriedenheit und Engagement des Teams führen, da Unibet die mühsame Analyse von Anfragen mit geringem Risiko beseitigt.

Betrugsprävention durch stumpfe Gewalt

Mark McLaughlin, Play Sustainability Operations Manager bei Unibet, hat eine komplexe Rolle in der Organisation. Er ist verantwortlich für die Förderung einer Umgebung für sicheres und nachhaltiges Glücksspiel, um langfristige Beziehungen zu den Kunden von Unibet aufzubauen. Sein Team konzentriert sich daher auf die Kontrolle der Elemente, die die Kundenbeziehung beeinträchtigen könnten, wie Betrug, Betrüger und unverantwortliches Glücksspiel.

Eine der Hauptaufgaben seines Teams ist die Überprüfung von Auszahlungs- und Auszahlungsanträgen von Kunden. Wenn Kunden Gewinne aus einer Wette in ihrer digitalen Geldbörse sammeln, haben sie die Möglichkeit, diese Gelder abzuheben und über den Zahlungsprozessor ihrer Wahl, wie z. B. PayPal, auf ihr Bankkonto einzuzahlen. Zu diesem Zeitpunkt erhält der Kunde von Unibet eine Benachrichtigung, dass seine Anfrage geprüft wird. Die Anfrage wird dann in eine Warteschlange mit anderen ausstehenden Abhebungen gestellt.

Der Unibet-Analyst in McLaughlins Team muss dann den Auszahlungsantrag öffnen und nach einer Vielzahl von Standardrisikofaktoren suchen. Von dort aus kann der Analyst entscheiden, die Authentifizierung zu verstärken und vom Kunden unterstützende Unterlagen oder Informationen anzufordern, um sicherzustellen, dass die Anfrage legitim ist.

Im Allgemeinen ähnelt die Rolle des Analysten in diesem Prozess den Funktionen von Betrugsanalysten und AML-Ermittlern bei Banken, Kreditgenossenschaften und anderen Finanzinstituten. Der Hauptunterschied besteht darin, dass Unibet eine begrenzte Automatisierung oder Filterung hatte. Jede Auszahlungsanforderung, unabhängig von Geldbetrag oder Risikograd, musste manuell überprüft werden, bevor sie genehmigt und die Gelder auf die Bankkonten der Kunden überwiesen werden konnten.

Dieser Prozess hatte drei zentrale Herausforderungen, die McLaughlin mit Technologie angehen wollte: Skalierbarkeit, Kundenerfahrung und Arbeitszufriedenheit.

Skalierbarkeit manueller Prozesse für Sportwettenanbieter

Als Unibet in weitere Staaten eintrat und an Popularität gewann, benötigte die Abteilung für Spielernachhaltigkeit bald mehr Personal, um das schnell wachsende Volumen zu bewältigen. Innerhalb eines Jahres stellte McLaughlin seinen 14. Analysten ein.

„Mir war klar, dass dies nicht nachhaltig ist“, sagte McLaughlin. Da mehr Staaten für Sportwetten offen sind, konnte der manuelle Prozess nicht skaliert werden. Die einzige Lösung bestand darin, „mehr Leichen auf das Problem zu werfen“, aber auch zusätzliches Personal war eine vorübergehende Lösung. Prognosen auf der Grundlage des wachsenden Volumens und der durchschnittlichen Rate abgeschlossener Fälle für Analysten ergaben, dass das Team in drei Jahren auf 36 Mitglieder anwachsen müsste.

Mit der Automatisierung prognostizierten sie jedoch, dass ein Team, das nur halb so groß ist, in der Lage sein würde, die gleiche Anzahl potenzieller Sportwetten-Betrugsfälle in den kommenden Jahren zu bewältigen.

Kundenerlebnis

Im vorherigen Prozess wurden die Gelder sofort an die Kunden verteilt, nachdem ein Analyst den Auszahlungsantrag genehmigt hatte. Dies bedeutete, dass der größte Engpass im Prozess die Überprüfung selbst war. In vielen Fällen stellte McLaughlin fest, dass sein Team die Kunden erschwerte und das Kundenerlebnis beeinträchtigte. Er erklärte: „Während es schön ist, alles im Blick zu haben, ist für einen Hammer alles ein Nagel, und für einen Betrugsanalytiker ist alles verdächtig. Daher können wir manchmal unbeabsichtigt Reibung für Kunden erzeugen.“

Darüber hinaus bot dies für Unibet eine Wettbewerbsmöglichkeit auf dem Markt für Sportglücksspiele. Geschwindigkeit ist entscheidend, da sich das Tempo der Gesetzgebung beschleunigt und Kunden regelmäßig neuen Marktteilnehmern vorgestellt werden. Durch die Bereitstellung schnellerer Auszahlungen ohne Kompromisse bei Qualität oder Genauigkeit konnte sich Unibet in diesem wachsenden Markt differenzieren, ohne Betrügern Tür und Tor zu öffnen.

Arbeitszufriedenheit

Die manuelle Überprüfung jeder einzelnen Auszahlungsanforderung ist für einen Analysten eine mühsame Aufgabe. Mark schätzt, dass bis zu 90 % der Abhebungen risikoarme, einfache Transaktionen sind, die keiner weiteren Analyse bedürfen, so dass ein großer Teil des Arbeitstages des Analysten das Öffnen und Schließen von Dateien ohne tatsächliche Analyse sein würde. Diese Rolle trägt wenig zur Arbeitszufriedenheit bei und trug zu hohen Fluktuationsraten bei. Unibet zielt darauf ab, 90% der Anfragen zu automatisieren, um ihren Analysten Zeit zu geben, sich auf die kleine Anzahl verdächtiger Anfragen zu konzentrieren.

Regelbasierte Analyse von OneSpan Risk Analytics

OneSpan Risk Analytics bot Unibet eine Möglichkeit, den Auszahlungsprozess für diese 90% der Transaktionen mit geringem Risiko zu automatisieren, indem benutzerdefinierte Regelsätze für die Analyse verwendet wurden. Unibet stützte sich auf Branchenerfahrung, Best Practices und ihre Partnerschaft mit OneSpan, um benutzerdefinierte Regelsätze zur Erkennung von Aktivitäten mit hohem Risiko zu erstellen.

Darüber hinaus verfügt OneSpan auch über vorgefertigte Regelsätze, die auf branchenüblichen Best Practices für Betrugsabteilungen von Finanzinstituten basieren. Für die Sportwettenbranche war dies ein hervorragender Ausgangspunkt, und zwischen diesen beiden Strategien ermittelte Unibet, welche Faktoren auf eine hohe Risikoanforderung im Vergleich zu einer niedrigen hindeuten. Da die Lösung mehr Daten sammelt, können diese Regeln besser kalibriert werden, um den Prozess weiter zu verfeinern und Sportwettenbetrug und Glücksspielbetrug auszuschließen.

Neben der Reduzierung der Fallbelastung beabsichtigt Unibet auch, Rückbuchungsanfragen als KPI zu verwenden. Wenn ein Bankkunde um Gelder betrogen wird, würde seine Bank eine Rückbuchung von Unibet verlangen, um die rechtmäßigen Gelder an den rechtmäßigen Benutzer wiederherzustellen. Wie Risikoanalyse eingesetzt wird, dürfte die Zahl der Rückbelastungsanträge sinken, da die Analysten mehr Zeit haben, sich jedem Einzelfall zu widmen. Da die Analysten außerdem dem Betrug mit hohen Auswirkungen Priorität einräumen, wird weniger von diesem Betrug durchkommen und die Gesamtauswirkungen und das Betrugsrisiko sinken.

Rollout und nächste Schritte

In Zusammenarbeit mit dem Plattformanbieter von Unibet, Pala Interactive, mit dem das professionelle Serviceteam von OneSpan bei der Entwicklung und Bereitstellung von Risikoanalysen zusammengearbeitet hat. „[Entwicklung] war für mich ein schmerzloser Prozess. Ein großes Lob an OneSpan dafür, dass Sie auf alle Anrufe sehr gut vorbereitet sind und das Projekt einem ehrgeizigen Zeitplan vorauseilen. Wir schauen uns die Fußballsaison in etwas mehr als einem Monat an und hoffen, dass wir bald darauf automatisieren können.“ Das Projekt wurde erstmals im Juli 2021 gestartet und das Team ist auf dem besten Weg, die Lösung in der zweiten Oktoberhälfte vollständig bereitzustellen.

Die Aufregung der Sportwettenbranche liegt in ihrem Potenzial. Der Markt wächst schnell mit jedem neuen Staat, der die Praxis legalisiert. In dieser Dynamik ist Unibet bestrebt, zu wachsen und in neue Staaten zu expandieren und neue Kunden zu gewinnen. Elemente der Risikoanalyse wie maschinelles Lernen machen Unibet erfolgreich, da die Abteilung weiter wächst und eine weitere Automatisierung erforderlich wird. Darüber hinaus freut sich Unibet darauf, erweiterte Berichte über verdächtige Aktivitäten für Strafverfolgungsbehörden zu erstellen und dadurch eine bessere Zusammenarbeit mit den Aufsichtsbehörden zu fördern.

Da die NFL-Saison fast vor der Tür steht und die MLB World Series im Oktober, ist Unibet mit Hilfe von Risk Analytics bereit, mitzuspielen.

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David Gaudio ist der Content Writer für Sicherheit und elektronische Signatur bei OneSpan mit fast zehnjähriger Erfahrung im Bereich digitales Marketing und Erstellung von Inhalten. Vor OneSpan erwarb David seinen BA in Publishing und Creative Writing und trug fast jeden Hut im Schrank für digitales Marketing, von SEO über Social Media, E-Mail-Marketing bis hin zu (natürlich) Content-Marketing. Seine Kernkompetenzen und seine Leidenschaft waren jedoch immer das Schreiben und Redigieren.