Volodymyr Todurov sur l’intégration de l’IA dans les solutions de lutte contre la fraude au sein de PIN-UP.TECH

Le secteur des jeux en ligne est en plein essor, et cette croissance rapide est devenue possible grâce au développement et à l’avancement de la technologie et des logiciels utilisés par les opérateurs. La compréhension approfondie et la mise en œuvre du Big Data, de la haute évolutivité, de la haute charge, de la haute disponibilité, du temps réel et de la faible latence, ainsi que d’autres approches, systèmes et technologies innovants, permettent aux grands acteurs de développer des produits uniques et de haute qualité.

Les développeurs de logiciels d’iGaming sont donc ceux qui contribuent le plus à la croissance du secteur. Volodymyr Todurov de PIN-UP Global, le сhief analytics officer PIN-UP Global, dirige une équipe de spécialistes de haut niveau dans ce domaine. Dans sa récente interview – https://sigma.world/news/volodymyr-todurov-about-ai-anti-fraud-usage-within-pin-up/, il a partagé quelques idées sur le monde de l’apprentissage automatique, de l’intelligence artificielle et de la prise de décision basée sur les données, alors lisez la suite pour en savoir plus sur les dernières tendances.

PIN-UP TECH et son rôle dans la détention et l’industrie en général

Tout d’abord, examinons PIN-UP TECH plus en détail. Ce segment fait partie du holding PIN-UP GLOBAL. Il se compose de plusieurs sociétés informatiques qui fournissent des solutions logicielles à tous les partenaires.

À l’heure actuelle, plus de 500 professionnels de haut niveau travaillent dans le monde entier sur des solutions technologiques exceptionnelles qui permettent à l’ensemble du holding de se démarquer sur le marché. La fonctionnalité est impressionnante – le logiciel garantit le plus haut niveau de protection anti-fraude et rend les solutions uniques de gestion de la relation client, d’affiliation et de lutte contre la fraude très stables dans l’ensemble. Cela permet aux partenaires du holding d’atteindre de nouveaux sommets sur le marché et d’acquérir davantage de clients en fournissant des produits et des services de premier ordre.

D’une manière générale, Volodymyr Todurov et l’antifraude iGaming sont presque devenus synonymes au sein du holding PIN-UP et pour les experts dans le domaine du développement de logiciels.

Modèles de ML et d’IA : La clé d’une sécurité renforcée

Lorsque vous gérez les risques, vous devez vous concentrer sur des paramètres spécifiques. Les principaux sont la taille des paris que le client place habituellement sur la plateforme, leur fréquence et leur historique. Selon Volodymyr Todurov, l’avantage des outils antifraude basés sur l’IA et le ML est qu’ils peuvent choisir les paramètres ayant le plus grand pouvoir prédictif, ce qui permet d’obtenir des résultats plus précis.

PIN-UP.TECH se concentre actuellement sur l’utilisation d’un seul modèle – le modèle dit de « boosting » du gradient extrême. C’est le meilleur pour les données de structure, car il crée un groupe de modèles, chacun s’améliorant et améliorant les autres, ce qui permet d’obtenir des résultats de plus en plus précis.
Bien entendu, vous devez sélectionner des données d’entraînement, telles que l’historique des paris. Il vous donne une probabilité de 0 à 1 dans laquelle le taux spécifique est appliqué à un client. Le chiffre indique si le système considère votre profil comme suspect et potentiellement frauduleux ou non.

Avantages des solutions anti-fraude basées sur l’IA par rapport aux modèles standard

Les modèles d’IA et de ML peuvent traiter d’énormes quantités de données, les généraliser parfaitement et, surtout, identifier les paramètres clés et les modèles de comportement des utilisateurs à observer de plus près.

Cependant, même si les gens ne peuvent pas analyser l’historique des paris, le travail humain et l’intelligence à une si grande échelle, les spécialistes restent irremplaçables. Comme le souligne Volodymyr Todurov, l’équipe de PIN-UP utilise les modèles technologiques comme des outils supplémentaires permettant d’améliorer l’efficacité du travail. Grâce à ces solutions modernes, les membres peuvent économiser beaucoup de temps qu’ils consacreraient normalement à la prise de décision, tout en réduisant le nombre d’erreurs. L’IA peut déjà accomplir certaines tâches sans l’intervention de l’homme.

En outre, les spécialistes eux-mêmes peuvent trouver d’autres perspectives sur d’anciens processus qu’ils n’avaient pas remarqués auparavant et élargir leurs horizons. Ces solutions permettent également aux responsables de la lutte antifraude d’éliminer les tâches routinières répétitives, de se concentrer sur quelque chose de nouveau et de trouver des approches créatives que personne n’a utilisées auparavant.

Poursuite du développement et de la mise en œuvre de solutions anti-fraude basées sur l’IA

Bien entendu, PIN-UP.TECH et Volodymyr Todurov ont des projets d’optimisation pour l’avenir. Il note que son équipe se concentre principalement sur une meilleure automatisation de tous les processus principaux. De plus, Todurov souligne qu’ils sont absolument convaincus de l’importance d’une approche de prise de décision basée sur les données, aussi connue sous le nom de DDDM.

Il a par ailleurs fait part de quelques cas intéressants. Tout d’abord, Todurov a raconté comment l’équipe utilisait plusieurs tableaux CSV pour suivre les changements et les anomalies dans le comportement des clients avec l’historique des transactions et des paris. Il fallait donc 10 à 15 minutes pour traiter le cas, alors que le tableau de bord en temps réel par défaut a permis aux spécialistes de gagner ce temps qu’ils consacraient auparavant à l’analyse manuelle.

Deuxièmement, il a expliqué qu’ils avaient revu leur flux de travail, et que les confirmations de retrait en constituaient la partie la plus importante. Nous avions l’habitude d’analyser plusieurs facteurs, en nous concentrant sur les paramètres qui avaient le plus de pouvoir prédictif, puis nous confirmions le retrait si nous ne décelions aucune anomalie.

Ce type de DDDM fonctionnait assez bien, dit-il, mais l’entreprise continuait à se développer et à acquérir de plus en plus de clients de différents pays, de sorte que nous ne pouvions pas utiliser de vieux scénarios répétitifs comme seul critère pour repérer les activités frauduleuses. C’est pourquoi l’équipe a adopté la règle et a augmenté sa productivité de plus de 15 %.

L’objectif principal de l’équipe est de continuer à effectuer une analyse continue et permanente de tous les processus, en tenant compte des mesures de productivité et de charge pour trouver les meilleures solutions d’optimisation.

Optimisation du DDDM et autres moyens d’améliorer les systèmes de lutte contre la fraude

Comme le mentionne Volodymyr Todurov, la gestion des risques basée sur le DDDM doit être utilisée dans tous les cas. Il souligne qu’il ne s’agit pas seulement d’une méthode, mais d’une façon de penser, d’un nouvel état d’esprit que tous les gestionnaires devraient avoir. Les spécialistes de haut niveau essaient souvent de faire des choix sur la base de leur expertise, de leurs années d’expérience, de leurs sentiments et de leurs espoirs. Ce n’est pas la bonne chose à faire. Dans de rares cas, en particulier lorsque vous ne pouvez pas collecter suffisamment de données ou que vous avez une petite tâche qui ne mérite pas de longs calculs, cette approche de la vieille école peut fonctionner. Dans toutes les autres situations, un manager doit s’appuyer sur des données, en particulier des chiffres.

Certains préjugés nous empêchent d’obtenir de meilleurs résultats, explique-t-il. Il s’agit notamment du biais de survie. L’un des responsables de PIN-UP.TECH a effectué une analyse approfondie des choix des clients pendant quatre mois afin d’identifier les principales tendances en matière d’abus de bonus. L’analyse a montré que plus de 80 % des clients qui abusaient du système de bonus d’une manière ou d’une autre effectuaient un dépôt d’environ 13 $, préféraient les cartes prépayées aux autres méthodes de paiement et utilisaient des proxies ou des VPN, de sorte que le système identifiait une incompatibilité d’identification. À première vue, il semble que ces critères puissent être utilisés pour détecter un comportement frauduleux, mais une fois que l’équipe a fait quelques calculs, elle a constaté que le modèle de notation n’évaluait l’efficacité que de 5 %. Les paramètres étaient trop communs pour des groupes de clients plus importants, de sorte qu’une telle segmentation affecterait certainement les « bons clients ».

Dans l’ensemble, le modèle DDDM est très efficace pour les entreprises d’iGaming. Il permet d’obtenir des résultats concrets dès le premier jour, de commettre moins d’erreurs et d’améliorer les performances de l’ensemble de l’équipe. Lorsque l’on considère d’abord les chiffres, on commence à prendre des décisions commerciales beaucoup plus rationnelles.

Brève biographie de Volodymyr Todurov

Volodymyr est сhief analytics officer PIN-UP Global à PIN-UP.TECH. Avec plus de 8 ans d’expérience dans le domaine, il a constitué une équipe de spécialistes qui utilisent des approches basées sur les données pour développer des solutions anti-fraude innovantes et de haute qualité.Volodymyr met à profit son expérience de la gestion des opérations des paris sportifs, des casinos, des programmes d’affiliation, du marketing et des paiements pour améliorer le pouvoir prédictif des plateformes et détecter les activités frauduleuses dans les plus brefs délais.