Букмекеры всего мира ежедневно отслеживают подозрительные ставки и анализируют действия игроков, чтобы не попасть на крючок опытных мошенников. Какие виды мошенничества в БК наиболее распространены и как современные технологии помогают бороться с нечистыми на руку сотрудниками и игроками, рассказал операционный директор BetConstruct Сергей ЕФИМЕНКО в ходе выступления на Betting Trends Forum-2017.
Для категоризации мошенничества мы разделили его на внешний фрод — мошенничество, которое могут принести игроки, и внутренний фрод — тот вред, который могут нанести непосредственно работники вашей компании. Начнем с игроков. Пожалуй, самый обсуждаемый момент — это договорные матчи. За последние 3−4 года их число резко возросло. И от обычных «договорняков» на уровне игрока это переросло в хорошо организованный бизнес, где используются и угрозы, и шантаж, и много других методов.
Для компании BetConstruct вопрос договорных матчей особенно актуален, так как у нас больше 200 партнеров в разных точках мира. Если, например, букмекер в РФ не может почувствовать влияние «договорняка» в Коста-Рике или Таиланде, то у нас местные партнеры подвергаются просто нещадному выносу. Именно поэтому компания BetConstruct создала продукт «Детектор SFM» (Suspicious Fixed Matches). Этот продукт помогает букмекеру с высокой точностью определить, насколько рискован данный матч.
Как это происходит? Мы используем black list игроков и команд: если они были задействованы ранее в договорных матчах, мы не принимаем на них ставки в live и по возможности не принимаем в prematch. Второй момент — мониторинг игроков по IP и непосредственно по параметрам их браузеров, в дальнейшем планируем использовать мониторинг и по поведенческому характеру. Третье — это отслеживание концентрации крупных ставок из одного региона, особенно если это регион матча. Четвертый важный момент — это чат с другими операторами для определения подозрительных матчей. На данный момент наша компания сотрудничает с рядом лидирующих операторов СНГ, с букмекерами Великобритании и Центральной Европы для обмена информацией.
На все эти четыре блока накладывается математическая логика, которая с определенной вероятностью позволяет идентифицировать категории. Категория от 0% до 10% — вероятность, что матч договорный. В случае такой вероятности мы продолжаем его вести. Вероятность от 10% до 50% — если матч достаточно серьезный, то как минимум рекомендуем занизить лимиты по данному событию. Следующая категория — от 50% до 90% вероятности. Такие матчи мы снимаем с выдачи и проводим по ним дополнительное расследование. Четвертая категория — от 90 до 95%, в таком случае у нас есть неопровержимые данные, ссылаясь на которые мы снимаем матч, а команду добавляем в черный список и в дальнейшем ее не ведем.
Рассмотрим фроды, которые возникают по вине букмекеров либо источников, с которых они берут информацию. В случае работы со скаутом это могут быть частные и организованные фроды. Частный фрод — это когда сидит скаут на стадионе, у него открыто 2−3 букмекерских сайта, и одновременно он сообщает, что происходит в матче. Скаут сначала делает ставку на букмекерских ресурсах, если гол уже состоялся, а потом добавляет в своем скаутском сервисе информацию для всех букмекеров, что гол забит. Второй момент — организованные ставки. Это одна из причин создания нашего продукта. К примеру, был случай, когда скаут давал информацию с задержкой до 25 секунд.
Фрод со стороны букмекера или боязнь букмекера сообщить о том, что была оплачена ставка. И еще одна причина поздних ставок — это время по конкуренту, что практикуют в Восточной и Центральной Европе, потому что телекартинка зачастую дорого стоит, и для букмекера с небольшим оборотом приобретение такого фида может быть слишком дорогим.
Следующий момент внешнего мошенничества — это ставки на вилки. Многие могут сказать, что вилки не являются фродом. Вилки — это ситуация, когда клиент, пользуясь завышенными коэффициентами в одной и другой компании, делает ставки, которые независимо от исхода матча будут извлекать общий плюс. Основная проблема вилок в том, что букмекеры не могут их идентифицировать и не могут правильно с ними бороться. Борются обычно следующим способом: есть некие специалисты риск-менеджмента, которые понимают несколько видов ставок, и клиента сразу же блокируют как мошенника, ограничивают его лимиты и т.д. Проблема в том, что стоимость одного игрока в Европе — более €300. И такой аналитик, урезав лимиты десяткам игроков, может нанести вред вашей компании в тысячи, а иногда и в десятки тысяч. Чтобы этого избежать, необходимо в случае идентификации иметь автоматизированную систему анализа, которая будет анализировать ставки и собирать статистику.
Несколько лет назад вершиной антифрода было то, что компании могли анализировать IP игроков и делать black list. Какое решение может быть сейчас? Когда вы начнете понимать, как устроен мозг человека, какие конкретно действия он совершает на вашем сайте, куда он ходит, с какой периодичностью, тогда вы сможете идентифицировать человека не по «железу», которое ему принадлежит, а по его мозгу. То есть чтобы обмануть, ему нужно будет по-другому мыслить или просить другого человека сделать ставку.
Нужно ли «резать» вилочников, на которых компания в данный момент зарабатывает? Да, нужно. На данный момент вы можете зарабатывать на этом вилочнике, но когда-то он все равно выйдет в плюс, особенно если этот плюс будет значительным. Ваша система его «положит», не даст ему играть, но этот игрок откроет новый счет — и будет играть до тех пор, пока не выйдет в значительный плюс. И так по циклу 10, 20 раз — сколько угодно. Но если есть сильный антифрод, который не дает перерегистрироваться и вести свою деятельность, вы можете приветствовать вилочников, которые так зарабатывают.
Внутренний фрод. Какой вред могут нанести ваши сотрудники? Следующий момент мошенничества — очевидные ошибки и отсутствие перерасчетов. Еще один фрод — ошибочный расчет. Сюда обычно входят те росписи, которые автоматически посчитать нельзя. Чем их меньше, тем ниже вероятность, что ваши букмекеры будут мошенничать. К фродам live-букмекеров относятся ставки с опозданием и некорректный коэффициент.
Автор: Ольга Громова
