L’industrie du jeuest victime de son insolente croissance et se retrouve confrontée ces dernières années aux mutations et défis profonds qu’exigent son succès en matière d’identification de clients (KYC), de conformité à la réglementation Anti-blanchiment (AML), de l’âge minimum et d’éthique pour ne pas risquer la perspective importune de questions très inconfortables des commissions des jeux de hasard qui resserrent les réglementations. .
Les maisons de jeux n’ont d’autre choix que de se maintenir dans les limites d’une légalité à visage humain car les risques existent, principalement en raison de l’accroissement des canaux en ligne et mobiles, de sa taille, du volume des transactions et du nombre d’acteurs et de participants.
Pour rester attractives elles doivent, en plus du KYC ET AML disposer aussi, dans leurs écosystèmes respectifs, d’un arsenal de moyen et d’infrastructures extrêmement compliqués pour prévenir une cybercriminalité inventive et sophistiquée, le risque d’addiction compulsive des joueurs, et mettre à porté de main des joueurs toutes les aides et solutions possibles et imaginables anti et post addiction.
Big data pour l’analyse en temps réel
Le caractère interactif, intensif et frénétique du jeu offre une précieuse opportunité d’analyse en temps réel et sert de levier pourtrouver l’équilibre délicat entre maintien de la rentabilité commerciale, la sécurité et la satisfaction des clients.
Plutôt que de reléguer au passé, l’analyse et l’étude d’un comportement passé, il est désormais possible d’obtenir des informations pertinentes sur l’instant. Les systèmes d’intelligence d’affaires (SIA) savent collecter, stocker puis comparer des données historiques provenant de sources multiples (données de jeu, flux de clics, profils de réseaux sociaux, paiements et transactions, marketing ou performances publicitaires, entre autres) pour prévoir ou anticiper voire influencer le comportement futur des joueurs.
D’où l’intérêt d’une équipe poly-compétente passionner pour le Big Data pour la gestion des risques et de conformité.
Identifier les comportements addictifs et le jeu problématique
L’objectif numéro 1 est d’utiliser le vaste pool de données clients pour répondre aux exigences des législateurs et régulateurs domestiques sans perturber l’expérience du client.
Cela signifie de prohiber l’approche rétroactive au profit de l’approche proactive pour identifier les comportements problématiques avant que le mal soit fait.
Concrètement SIA doivent disposer de modèles d’apprentissage automatique qui « apprennent » les profils de comportement des joueurs normaux, afin que les résultats des analyses en temps réel puissent prédire les probabilités de dépendance malsaine ou de risque de fraude, en cas de perturbation des schémas comportementaux normaux pour générer une alerte et, potentiellement intervenir et prendre des mesures correctives, exclusives ou punitives.
Détection de fraude et risque de crédit
Face à l’envolée du volume des paiements moyen par carte de crédit, de nombreuses maisons offrent également à leurs nouveaux utilisateurs un crédit gratuit en guise d’incitation. Trouvez-après les tuyaux de Nodepositkings pour jouer sans vrai argentpour démarrer.
La tentation pour les joueurs les plus calmes d’abuser de ces offres en multipliant les faux comptes est à portée de main. Cette pratique connue sous le nom de « abus de bonus » peut, à grande échelle, représenter un risque d’escroquerie voire même contribuer ou augmenter le risque de crédit pour la société.
Parmi les autres risques de fraude, on peut citer le détournement de comptes légitimes ou l’utilisation de cartes de crédit volées pour placer des paris importants.
Heureusement, l’analyse prédictive permet de prévenir ces abus grâce à la création du profil de l’activité normale d’un compte pour signaler les tendances suspectes.
Analyse du blanchiment d’argent (AML)
La fréquence et le paiement de dizaine de millions de USD d’amendes pour des infractions au AML soumettent les casinos à des pressions croissantes de conformité à la réglementation afin de réduire les risques du blanchiment d’argent.
Par conséquent, à l’instar des banques, les casinos et maisons de jeu doivent s’aider de détecteur automatisé pour augmenter le taux de dépistage des activités suspectes tout en réduisant le temps d’enquête pour lutter contre la LBC.
En regroupant les données client et les données transactionnelles, le personnel chargé de la conformité peut plus rapidement identifier la cause fondamentale des activités suspectes.
Confidentialité et sécurité des données
Les violations des données et de la vie privée faisant quotidiennement la une des journaux, les casinos doivent adopter une attitude proactive et bien réfléchir sur la sécurité dans toute initiative Big Data, pour éviter de souffrir du chaos et contamination informationnel, dus aux différents types et sources de données de données.
La plateforme Big Data appropriée peut ingérer ces sources de données, quelle que soit leur origine, et les stocker de manière sécurisée, offrant ainsi aux personnes appropriées l’accès aux données dont elles ont besoin.
Casino Social : faible risque, et bonne « pratique »
Les annonces en ligne et les messages sociaux semblent bien fonctionner. De nombreux joueurs ont indiqué être plus susceptibles de commencer à jouer à des jeux de casino sociaux en réponse à des invitations de leurs amis et de leur famille via les médias sociaux.
Ces liens sociaux, exacerbés par le caractère tribal des réseaux sociaux sont une motivation de premier choix pour élargir sa base de joueur en attirant les primo-joueurs. De nombreux joueurs sur Internet déclarent avoir pris connaissance de cette activité pour la première fois par le bouche-à-oreille ou les recommandations d’un ami parce qu’il concentre plusieurs avantage comme le risque minimisé, l’apprentissage gratuit,
Puisque les enjeux élevés les casinos et les sociétés de jeux jouent eux-mêmes pour des enjeux colossaux pour rester profitables et responsables car ils sont exposées à d’énormes risques opérationnels liés à la fraude, au crédit, au blanchiment d’argent, aux violations de données et aux problèmes de dépendance et à la cybercriminalité.
Bien qu’il ne s’agisse nullement d’une solution miracle, seule une approche sophistiquée de l’analyse en temps réel sur le transfert de données volumineuses peut augmenter les chances de succès
