Online Betrug verhindern

Warum maschinelles Lernen nicht die Lösung gegen Online-Betrug ist.
Das maschinelle Lernen hat sich als das beste Instrument zur Bekämpfung von Betrug in großem Maßstab herausgestellt, und Händler mit den richtigen Instinkten wenden sich zunehmend an es für Lösungen. Jedoch schauen zu viele Händler zum maschinellen Lernen als Allheilmittel für Betrug, und einige Verkäufer tanken unverantwortlich diesen Glauben und befürworten einen kompletten Ersatz der erfahrenen Betrugsexperten zugunsten der Maschine.

Die Wahrheit ist, dass maschinelles Lernen, wenn es naiv und dogmatisch angewendet wird, nicht nur sein Potenzial verfehlen wird, sondern auch viel schlechter abschneiden wird als traditionelle Betrugspräventionstechniken.

Anyoption Betrug ausschließen

Der folgende Artikel, geschrieben von Mitbegründer Michael Liberty, erschien ursprünglich am 17. Februar 2016 auf Betrug.

Nutzung der Vergangenheit zur Vorhersage der Zukunft
Maschinelles Lernen ist, vereinfacht ausgedrückt, die Praxis, Algorithmen zu verwenden, die ein „Modell“ aus früheren Daten lernen und damit Vorhersagen über zukünftige Ereignisse treffen. Sie geht implizit davon aus, dass sich die Muster der Vergangenheit in der Zukunft wiederholen werden.

Eine gängige Anwendung sind Kaufempfehlungen, wie sie beispielsweise bei Amazon zu finden sind, die von Modellen stammen, die gelernt haben, vorherzusagen, was Kunden auf der Grundlage dessen kaufen könnten, was ähnliche Käufer gekauft haben. Die Effektivität des maschinellen Lernens in diesem und anderen Kontexten, wie z.B. der Websuche, liefert starke Beweise dafür, dass es ein wertvolles Werkzeug im datenreichen Bereich der Betrugsbekämpfung sein kann.

Im Gegensatz zu den Kunden, die die Kaufempfehlungen von Amazon durchsuchen, vermeiden Betrüger jedoch aktiv, dass sie vorhersehbar sind. Sie versuchen ständig, Erkennungsbemühungen zu umgehen, die ihr bisheriges Verhalten als Bezugspunkt verwenden.

In diesem Szenario stellen Sie sich ein maschinell erlerntes Modell als einen komplizierten Kampfplan vor, der aus Millionen von vergangenen Kämpfen entwickelt wurde. Dieser Plan hilft dir, dich vor Taktiken zu schützen, die der Feind bereits angewandt hat, aber was ist, wenn er eine neue Taktik einführt?

Ein sich ständig veränderndes Schlachtfeld
Die Gefahr der „Vergangenheit sagt die Zukunft voraus“ sollte offensichtlich sein. Dennoch bieten einige Unternehmen zur Betrugsprävention maschinelles Lernen als Silberkugellösung an, die wenig Fachwissen oder menschliche Eingriffe erfordert.

Lassen Sie uns die nutzbaren Schwächen des Maschinenlernens etwas konkreter machen. Ein maschinell erlerntes Modell, das mit modernsten Algorithmen auf massiven Bilddatenbanken trainiert wurde, sagte mit großem Vertrauen, dass dieses Bild ein Königspinguin ist.

eingefügtes Bild 0Mit einem ähnlich hohen Maß an Vertrauen ist dies ein Gürteltier:

eingefügtes Bild 0-1Forscher haben die fraglichen Modelle ausgetrickst und sind zu den obigen Bildern gekommen, indem sie mit einem Zufallsbild begonnen und es langsam verändert haben und beobachtet haben, wie das Modell reagiert hat. Sie wiederholten den Prozess mit dem neuen Bild, bis sie zu einem Bild kamen, das das Modell mit 99 Prozent Sicherheit klassifiziert hatte.

Die heutigen Betrüger sind ebenso ausgeklügelt. Sie werden ihre Techniken endlos verfeinern, und ein Datenwissenschaftler, der das „perfekte“ Modell in die Schlacht trägt, wird sich schnell in der nicht beneidenswerten Position befinden, ein Messer in eine Schießerei gebracht zu haben.

Ohne die Geschichte und den Kontext leidet das Modell.
Das Hauptziel des maschinellen Lernens ist es, Modelle zu entwickeln, die eine prädiktive Leistung in einer Test- oder Live-Umgebung ähnlich wie in der Trainingsumgebung zeigen. Ein Modell, das so gut funktioniert, ist „robust“. Einfach ausgedrückt, ist der beste Weg, die Robustheit eines Modells sicherzustellen, dass ein Domänenexperte die Kohärenz der „Geschichte“ eines Modells untersucht, die durch die Variablen repräsentiert wird, auf denen es basiert.

Wenn sich Betrüger von früheren Mustern entfernen, von denen sie glauben, dass das Modell als betrügerisch identifiziert wurde, wird ein gutes Modell nicht sofort auseinander fallen. Die Verhinderung von Zerfall in den Vorhersage- und Präventionsbemühungen des Modells hängt alles davon ab, ob die implizite Geschichte hinter dem Modell und seinen Variablen stabil ist, d.h. ob sie mit einem niedrigen Verständnis dessen, was die Betrüger tun, ineinandergreifen.

Wenn das Modell darauf trainiert wurde, korrekte, aber grundsätzlich schwache Zusammenhänge zu finden, ist das Modell gegenüber einem Gegner, der sich schnell anpassen kann, nutzlos.

Betrachten Sie beispielsweise eine flache Erklärung, die häufig in Kreisen der Betrugsbekämpfung abgegeben wird: Delaware ist der höchste Betrugsstaat Amerikas. Ja, dieses Delaware. Ein naiver Modellierer, ohne die zugrundeliegende Ursache für den Anspruch zu erforschen und zu verstehen, würde diese Erkenntnis nutzen und eine „fraud rate by state“-Eingabe in sein Modell einbringen, vorausgesetzt, dass das Modell von dort aus weitermachen kann und Aufträge aus Delaware als riskant markiert.

Dieses Modell kann für eine Weile ziemlich gut funktionieren, aber sobald ein Betrüger wechselt, wird das Modell nutzlos.

Schließlich ist die zugrunde liegende Geschichte, die durch Expertenanalyse identifiziert wurde, dass Delaware ein Hotspot für den Wiederversand ist. Hätte ein Domain-Experte zum Modelltraining beigetragen, hätte er oder sie den Kontext verstehen und bessere, stabilere Variablen empfehlen können, die auf das Problem des Wiederversands hinweisen, anstatt alle Bestellungen aus Delaware als betrügerische und frustrierende Kunden zu kennzeichnen.

Menschen

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Bwin setzt auf die spanische Handball-Liga

Bwin, Europas führendes Unternehmen für Sportwetten, Spiele und Online-Unterhaltung, hat eine Kooperationsvereinbarung mit der Allianz Asobal League geschlossen und ist damit Partner der besten Liga der Welt geworden. Das österreichische Unternehmen hat sich fest dem spanischen Handball verschrieben, den es als eine wachsende Sportart mit einer wachsenden Zahl von Fans betrachtet.

Vor den Medien unterzeichneten Miguel Roca, Präsident von Asobal, und Sebastian Haack, Manager in Spanien von Bwin.com, den Kooperationsvertrag zwischen beiden Unternehmen.

Unterstützt wurde das Unternehmen vom FC Barcelona Spieler Cifec Iker Romero und BM Granollers Spieler Patrik Cavar, deren Teams am Mittwoch in der Allianz ASOBAL Liga gegeneinander antreten werden.

Mehr als eine halbe Million Menschen sahen im vergangenen Jahr den Asobal-Wettbewerb in den Stadien selbst und das Fernsehpublikum erreichte bei der letzten Weltmeisterschaft in Tunesien, als die spanische Mannschaft Weltmeister wurde, bis zu fünf Millionen Zuschauer. Auch international war Bwin Sponsor dieser Sportveranstaltung und arbeitet derzeit mit dem Europäischen Handball-Cup zusammen.

Die Kooperationsvereinbarung mit der Allianz Asobal League umfasst die Markenpräsenz in den Pavillons, in denen Liga- und Copa del Rey-Spiele gespielt werden, und deren Umsetzung in verschiedenen Werbemedien. Darüber hinaus kann die Wettseite von Bwi.com direkt von der Asobal-Website aus aufgerufen werden.

Sportsponsoring ist eine der wichtigsten Kommunikationsachsen von Bwin, da es zur Lebensfähigkeit des Sports selbst beiträgt und die Entwicklung der Sportkultur einer Gesellschaft ermöglicht. Aus dieser Perspektive entwickelt Bwin einen europaweiten Sponsoringplan, der unter anderem das Motorradfahren (offizieller Sponsor der MotoGP) und die Formel 1 (Red Bull Race Team) umfasst.

Vorteile regulierter Sportwettenabieter

Auf der Global Gaming Expo in Las Vegas in der vergangenen Woche wurde die breite Unterstützung von Wirtschaftsführern, Strafverfolgungsbehörden und ehemaligen Sportprofis für einen legalen, regulierten Rahmen für Sportwetten hervorgehoben.
Einige glauben, dass Bundessportwettengesetze vollständig aufgehoben werden sollten, während andere glauben, dass sie einfach geändert werden sollten, um Staaten die Möglichkeit zu geben, sich für einen Sportwettenrahmen zu entscheiden. Andere sind nach wie vor der Meinung, dass die Rechtmäßigkeit von Sportwetten durch die Gerichte gesucht werden sollte. Vor allem für suchtgefährdete Spieler ist dies wichtig.

Doch wie auch immer die Interessengruppen sich für eine Legalisierung entscheiden, der Gesetzgeber muss ein Regulierungskonstrukt entwerfen, das die zunehmende Rolle der Technologie bei Sportwetten versteht und adressiert – insbesondere bei mobilen und In-Play-Wetten.

Mobile, In-Play-Wetten wachsen in den Büchern von Vegas
Nevada Sportwetten, sowohl große als auch kleine, verzeichnen ein signifikantes Wachstum im Bereich der mobilen Wetten und In-Play-Wetten.

Das Wachstum des ersteren muss nicht unbedingt das Wachstum des letzteren fördern. In Großbritannien beispielsweise sind sowohl der Markt für mobile Wetten als auch der Markt für In-Play-Wetten weitaus reifer als in den USA, und beide Produkte sind unabhängig voneinander beliebt.

Aber da In-Play-Wetten nur über Mobil- oder Webanwendungen und nicht persönlich bei physischen Sportbüchern angeboten werden, schadet das Wachstum der mobilen Wetten fast sicher nicht dem Wachstum der In-Play-Wetten.

Da die Geschwindigkeit und der Nervenkitzel des Live-Wettens mehr Kunden und höhere Griffe in den USA anzieht, gewöhnen sich immer mehr amerikanische Wettende an die Ergebnisse eines Spiels während des Spiels, im Gegensatz zu vorher.

(Quelle: Anbieter Rivalo).

William Hill

Auf einem der zahlreichen Sportwetten-Panels von G2E stellte William Hill US Director of Business Development Dan Shapiro fest, dass die In-Play-Wetten 20 Prozent des Gesamthandels seines Unternehmens ausmachten. Die William Hill App macht hier einen großen Anteil aus.

Das Unternehmen ist einer der größten Buchmacher der Welt und war einer der ersten auf dem Markt für mobile und In-Play-Wetten. Aber trotzdem sagte Shapiro, dass noch im Jahr 2012 das In-Play-Wetten „null“ Prozent seines Griffs ausmachte.

Auf einem separaten Panel stellte Joe Asher, CEO von William Hill US, fest, dass mobile Sportwetten in den USA und Europa etwa die Hälfte des Wettgeschäfts seines Unternehmens ausmachten und dass das Wachstum exponentiell war.

William Hill benutzt Wettkioske an verschiedenen Orten außer an physischen Sportwetten, die es den Spielern ermöglichen, sich für mobile Konten anzumelden. Es wird vermutet, dass das Unternehmen Affiliate-Deals mit Standorten hat, die diese Kioske beherbergen. Dies könnte einer der Gründe dafür sein, dass Asher ein so genanntes „Produkt mit niedrigerer Gewinnspanne“ entwickelt hat.

Westgate

Eines der angesehensten und bekanntesten Sportwetten in Las Vegas, das Westgate hat Anfang dieses Jahres seine mobile Sportwetten-App gestartet. In dieser kurzen Zeitspanne ist sie bereits deutlich gewachsen.

Sportwettendirektor Jay Kornegay sagte, dass mobiles Wetten sehr beliebt ist und rund 35 Prozent des gesamten Griffs des Westgate ausmacht. Mit anderen Worten, die Herkunft von einem Drittel des Geldes, das das Buch einnimmt, hat sich im Laufe von weniger als einem Jahr verändert.

Nur etwa vier Prozent der gesamten Handle, sagte er, kommt von In-Play-Wetten, die die App immer noch perfektioniert. Kornegay bemerkte, dass die Einführung von In-Play-Wetten ein langsamer Prozess ist, aber es ist auch ein starkes Wachstum zu verzeichnen, da mehr US-Wettanbieter mit dem Konzept zufrieden sind. Weitere Anbieter wie Betcoin drängen momentan mit Krypto-Technik auf den Markt.