Das Problem der Geldwäsche ist seit der Gründung der Online-Gaming-Branche aufgekommen und hat die Gaming-Branche heimgesucht. Die Glücksspielindustrie stößt auf große Geldsummen und schafft damit einen fruchtbaren Boden für Betrug und Plünderungen. Die Prävention und Kontrolle betrügerischer Aktivitäten ist zwingend erforderlich, da sie die Sicherheit des Gaming-Ökosystems in Frage stellt. Die Integration von maschinellem Lernen in die iGaming-Branche zielt darauf ab, Geldwäsche und Betrug einzudämmen.
Bekämpfung der Geldwäsche in der iGaming-Branche
Da es sich um eine milliardenschwere Branche handelt, ist die iGaming-Plattform anfälliger für finanzielle Ausbeutung, was einen robusten Mechanismus zur Bekämpfung der Geldwäsche erfordert. Mit der sich weiterentwickelnden Landschaft der iGaming-Plattform werden neue und innovative AML-Strategien eingeführt, die die Tendenz zu Betrug und Manipulation verringern.
Die Überwachung und Analyse von Finanztransaktionen ist und bleibt eine entscheidende Herausforderung für die Glücksspielbranche. Das AML-System monetarisiert den Transaktionsprozess und erkennt ungewöhnliche und verdächtige Aktivitäten, die Geldwäsche verursachen können.
Mit der sich weiterentwickelnden Technologie hat die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in Spieleplattformen nachweislich einen Einfluss auf die wirksame Bekämpfung der Geldwäsche. Die Algorithmen von KI und ML analysieren große Datensätze und erkennen Variationen.
AML-Compliance-Strategien
Für einen reibungslosen Ablauf und die Aufrechterhaltung der Glücksspielbranche sind integrierte und vertrauenswürdige AML-Strategien zwingend erforderlich.
1. Integration strenger AML-Richtlinien: Die iGaming-Branche muss strenge AML-Richtlinien integrieren, die alle Transaktionsvorgänge abdecken, um eine sichere Geldtransaktion zu gewährleisten.
2. Implementierung eines effektiven Transaktionsüberwachungssystems: Ein wirksames Transaktionsüberwachungssystem ist ein wesentlicher Bestandteil der AML-Compliance. Es ermöglicht Bedienern, das System zu verfolgen und etwaige Fehlverhalten zu erkennen.
3. Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeiter: Alle Mitarbeiter sollten über die AML-Richtlinien und deren Einhaltung informiert werden, um eine gesunde Transaktionsplattform zu gewährleisten. Die Mitarbeiter müssen entsprechend den neuesten Technologien geschult werden, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen.
4. Eingliederungsrecht: Durch die Einbindung von Glücksspieltransaktionen in regulatorische Richtlinien können Betreiber im Falle eines Betrugs im System die Hilfe der Justizbehörden erhalten.
5. Kontinuierliche Bewertung und Überwachung: AML ist kein einmaliger Prozess, sondern muss regelmäßig durchgeführt werden, da sich die Technologie kontinuierlich weiterentwickelt. Für die Schaffung einer sicheren Transaktionsplattform sind der Zugriff auf die Wirksamkeit der Geldwäschebekämpfung und die Durchführung notwendiger Verbesserungen unerlässlich.
Integration von maschinellem Lernen mit AML in die iGaming-Plattform
Maschinelles Lernen ist eine Technologie, die ein mathematisches Datenmodell verwendet, um einem Computer bei der Analyse von Informationen zu helfen, ohne dass eine Reihe von Anweisungen oder Programmen erforderlich sind. Es identifiziert die Muster und trifft Vorhersagen, um genaue Ergebnisse zu liefern. Maschinelles Lernen gemäß AML sorgt für Sicherheit vom Onboarding über die Kundenprüfung bis hin zur Transaktionsverarbeitung, d. h. der gesamte Prozess wird durch maschinelles Lernen unterstützt.
Überprüfung der Onboarding-Identität
Algorithmen für maschinelles Lernen helfen dabei, die Identität des Spielers zu überprüfen, indem sie Spielerdaten analysieren, einschließlich persönlicher Daten, biometrischer Daten und Verhaltensmuster.
Überprüfung von Dokumenten
Durch maschinelles Lernen können Dokumente wie Reisepässe, Lizenzen und andere Dokumente analysiert und die erforderlichen Informationen extrahiert werden. Wenn ein gefälschtes Dokument vorgelegt wird, gleicht es das Referenzdokument ab, erkennt Anomalien, markiert die geänderten Dokumente und lehnt sie gegebenenfalls ab.
Transaktionsüberwachung
Maschinelles Lernen analysiert die Muster der Spieler und überträgt die Informationen in ihr Transaktionsüberwachungssystem. Es eignet sich am besten für die Analyse großer Datensammlungen wie Name, Adresse, Mobiltelefonnummer usw. Der Hauptvorteil von ML besteht darin, dass das System das Verhalten des Spielers analysiert und nicht jedes Mal neue Programme generiert werden müssen.
Aufdeckung von Geldwäsche
Durch die Analyse der Spielerhistorie und die kontinuierliche Überwachung von Transaktionen erkennt maschinelles Lernen Betrugsmuster und kennzeichnet sie.
Kontinuierliche Überwachung
Durch maschinelles Lernen kann das Kundenverhalten durch die Analyse des Spielverlaufs überwacht werden. Durch das Erlernen des Transaktionsbetrags, der Häufigkeit, der IP-Adresse und anderer Faktoren kann der Algorithmus erkennen, ob es sich um eine gefälschte Transaktion handelt oder nicht.
Abschluss
Die iGaming-Branche wächst kontinuierlich und verzeichnet Milliarden von Geldtransaktionen. Die zunehmenden Transaktionen auf der Plattform locken Geldwäscher an, was zu Betrug und Plünderungen führt. Um solchen Betrug zu kontrollieren und zu verhindern, wird in der iGaming-Branche ein Anti-Geldwäsche-System implementiert. Das System zielt darauf ab, das mit Geld verbundene Risiko zu verhindern, indem es Strategien wie die Integration strenger AML-Richtlinien, wirksamer Überwachungssysteme usw. implementiert.
Die jüngste technologische Entwicklung führte zur Integration von maschinellem Lernen mit AML, was enorme Auswirkungen auf die Kontrolle der Geldwäsche auf der Spieleplattform hatte. Es analysiert den Verlauf der Spielerdaten, gleicht ihn mit der Referenz ab und markiert ungewöhnliche Analysen. Es eignet sich am besten für die Analyse großer Datensammlungen wie Name, Adresse, Mobiltelefonnummer usw. Der Hauptvorteil der maschinellen Lerntechnologie besteht darin, dass das System das Verhalten des Spielers analysiert und nicht jedes Mal neue Programme erstellt werden müssen.
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