Actualmente, parece que la IA es la panacea de la gestión de riesgos de iGaming. Pero hay un pero: cada producto de casino o sportsbook tiene su propia configuración y la IA tiene que ajustarse a sus especificidades. Además, que una herramienta se base en la IA no significa que sea infalible.
A pesar de ello, muchos operadores usan la tecnología ciegamente, sin una estrategia. Ese es su mayor error, pero no es el único. Hace más de una década, enfrento amenazas al iGaming y estas son las deficiencias que veo este año.
1. Concentrarse en los riesgos comunes
Los fraudes siguen siendo la amenaza más nociva para el iGaming. Y está empeorando. Entre el 2022 y el 2024, los casos de fraude se dispararon en promedio en un 64 %. La etapa de depósitos es el principal blanco, pero los ataques se dirigen a cada paso, desde la incorporación y la verificación hasta el propio juego y los retiros.
Al mismo tiempo, veo muchas herramientas antifraude que se concentran en apenas una o dos áreas. Incluso las que se basan en la IA suelen tener puntos ciegos importantes. Pero una protección parcial no es protección. No solo daña la seguridad del operador, sino también su reputación.
Para mantener su resiliencia, los operadores necesitan el espectro total de soluciones que protejan cada etapa de la experiencia del jugador. ¿Hay dudas sobre si se hizo la elección correcta? Es hora de mirar en detalle tu software de prevención de fraudes actual para evaluar qué bloquea, qué pasa por alto y cómo reacciona bajo presión.
Este paso es más importante de lo que parece. O se prueban las herramientas que se tienen o los estafadores lo harán.
2. Gestión del riesgo reactiva, no proactiva
La era de soluciones de protección contra fraudes reactivas, post-factum, es cosa del pasado. Los sistemas obsoletos que no pueden procesar los datos en tiempo real no solo frenan el producto. Lo exponen. La única forma de mantenerse a flote es gestionar el riesgo de manera proactiva, incluso antes de que ocurra.
Es donde la IA hace la diferencia. La inteligencia artificial procesa flujos de datos masivos en tiempo real, analiza la conducta y los patrones de apuestas del jugador y predice anomalías como un ritmo inusual de la sesión o cambios erráticos de producto.
Y más aún: la tecnología no actúa de forma aislada. Las soluciones de detección de fraudes basadas en IA elaboran un perfil de los jugadores a lo largo del tiempo, en conformidad con puntuaciones de riesgo y niveles de seguridad generales. Esto minimiza bloqueos falsos, mantiene la interacción de los jugadores legítimos y ayuda a los operadores a alcanzar su GGR meta.
El poder de los algoritmos de IA/ML va más allá de la detección de riesgos. También refinan la toma de decisiones al recomendar cuándo elevar las revisiones manuales, pausar pagos sospechosos o activar la verificación adaptable.
3. Falta de personalización
La mayoría de los operadores confía en la inteligencia artificial en varias áreas de la gestión de riesgos y el combate a los fraudes. Algunos incluso la usan en exceso. Pero la verdad es que cualquier herramienta poderosa es insuficiente si carece del conocimiento, la configuración y los recursos de respaldo debidos.
Independientemente de cuán avanzado sea tu sistema, no te brindará el máximo desempeño si no se adecua a tu modelo de negocio, tus patrones de fraude, tu base de jugadores y tu flujo operativo. La clave está en la personalización. No basta seleccionar a un proveedor confiable. Debería continuar en todo el ciclo de vida de un producto de iGaming.
Además, la IA no es una solución milagrosa. Aún es una tecnología cara, compleja y, para ser honestos, imperfecta. No hace falta aplicarla en todo. Un paso mucho más inteligente es usar las herramientas de prevención de fraudes basadas en IA como parte de una estrategia analítica más amplia, con el fin de cubrir los aspectos para los que se entrenaron.
4. La misma estrategia para casinos y sportsbooks
Otro error es aplicar la misma estrategia de riesgos al sportsbook y el casino online. Claro que estos productos pueden operar dentro de los mismos ecosistemas y enfrentar amenazas similares con respecto al cumplimiento de KYC/AML, los pagos o la actividad del jugador. Pero hasta ahí llega la sobreposición.
Las plataformas de sportsbook y casino tienen una lógica diferente, atraen a jugadores con conductas diferentes y enfrentan esquemas de fraude diferentes. Una táctica de abuso en bonificaciones que funciona en los tragamonedas tal vez nunca aparezca en las apuestas en vivo, y viceversa.
| Sector de iGaming | Tipo de fraude | Cómo los modelos de IA/ML lo combaten |
| Casino, Sportsbook | Abuso de bonificaciones | Analizan la conducta de los jugadores y las interacciones entre cuentas, y envían alertas instantáneas a los operadores cuando detectan actividad sospechosa |
| Tarjetas | Monitorean los pagos y las discrepancias entre IP/dispositivo en tiempo real para detectar transacciones fraudulentas |
| Devolución de cargos | Detectan patrones en la frecuencia de devolución de cargos, el historial y la conducta del jugador, y a usuarios de alto riesgo para analizarlos |
| Casino | Jackpot hunter | Analizan los patrones de juego y el tiempo de la sesión para identificar conductas de apuestas anormales y bloquear a los usuarios |
| Fraude con afiliados | Rastrean las fuentes de tráfico y las correlaciones entre clics/suscripciones, y detectan actividad similar a la de robots o fallas técnicas |
| Sportsbook | Apuestas después de los goles | Comparan el tiempo de las apuestas con el registro de la hora del evento, y detectan índices de victorias improbables, inmediatamente después de los goles/eventos |
| Arreglo de partidos | Detectan picos en los volúmenes de apuestas, incongruencias en el movimiento de odds y apuestas realizadas poco tiempo antes de que empiece el evento |
| Apuestas sobre el arbitraje | Identifican patrones de apuestas que no son naturales, anomalías en los tiempos en toda la plataforma, y a usuarios con altas odds de apuestas seguras |
Es por eso que incluso las estrategias de gestión de riesgos proactivas no funcionan igual en todo. Cada producto exige un enfoque específico, alineado con patrones de interacción de jugadores, mecánicas de pago, modelos de bonificaciones y limitaciones técnicas.
5. Optimización del sistema rara vez
La gestión de riesgos de iGaming exitosa nunca se ha caracterizado por la actitud de configurar y olvidarse del tema. Los estafadores evolucionan rápido. Las tácticas cambian, surgen lagunas y, cuando menos se espera, llegan los ataques.
De acuerdo con Global Growth Insights, solo en 2024, casi 33 % de las plataformas sufrieron infracciones de seguridad que pusieron en peligro los datos o la integridad financiera de los usuarios. Ahora, cada vez son más comunes (y nocivos) los fraudes relacionados con identidad sintética y discrepancias en selfies. Las consecuencias son la pérdida de confianza, paralización en el crecimiento financiero y obstáculos para la adquisición de usuarios, especialmente en mercados emergentes con poco conocimiento de prácticas de juego seguras.
Ninguna plataforma puede desarrollar la fidelidad de largo plazo de parte de los jugadores sin protección sólida contra fraudes. Es indispensable contar con una estrategia de seguridad integral. Además, se necesitan monitoreo y optimización constantes. Hay que auditar tu sistema al menos una o dos veces al año, ejecutar pruebas de estrés, buscar puntos ciegos y asegurarte de que superen las amenazas.
6. Subestimar a los estafadores
Aquí hablamos de algo muy parecido a lo que mencionamos en el punto 5. Algunos operadores dicen que la IA es apenas un truco publicitario y simplemente moderniza los ataques que ya conocemos. No estoy de acuerdo. Los cibercriminales no usan la IA solo para mejorar trucos viejos. Están desarrollando casos extremos completamente nuevos. Hay equipos enteros y grupos organizados trabajando 24/7 para burlar los sistemas de iGaming.
Su meta es simple: hacer que los fraudes parezcan movimientos legales. Con antidetectores y herramientas de suplantación de identidad, conciben una cadena de acciones que evaden el sistema de prevención de fraudes basado en IA/ML. Tales tácticas prolongan el ciclo de operaciones fraudulentas, evitan los bloqueos y agotan el dinero de las plataformas antes de que los operadores siquiera detecten la violación. Cuanto más tiempo y recursos técnicos tienen los estafadores, más daño causan.
A menos que los operadores empiecen a tomarse en serio el potencial para el cibercrimen de la IA, la industria de juegos seguirá susceptible al lavado de dinero, el financiamiento de terroristas y muchas otras formas de fraude.
7. Procesamiento lento de datos
Las tácticas de fraudes cambian todos los años, pero la competencia por lograr la velocidad en tiempo real nunca se detiene. Y, en esta competencia, los operadores no pueden darse el lujo de quedarse atrás.
Independientemente de cuántos recursos tenga una solución de gestión de fraudes, si su procesamiento de datos es lento, ya está en riesgo. Una demora de 100 milisegundos podría parecer insignificante, pero es más que suficiente para disparar pérdidas financieras y de reputación. Por eso, los operadores deben ser rápidos en todo momento, en toda región y para todos los jugadores.
Pero la velocidad no se limita a alcanzar números altos. Se trata de mantener el ritmo y la capacidad de reacción bajo presión. Porque los estafadores se mueven rápido y se aprovechan cuando los picos en las cargas o el tráfico desaceleran a los operadores.
8. Baja calidad de los datos
Uno de los mayores desafíos actuales en la gestión de fraudes en iGaming es medir la eficacia de los modelos de IA/ML.
La puntuación de riesgos predictiva solo funciona con los modelos construidos en grandes volúmenes de datos limpios y estructurados. Si la calidad de los datos es baja, los resultados son distorsionados. Lo mismo pasa con las decisiones de los operadores. Los modelos también necesitan entrenamiento constante, lo que requiere tiempo, presupuesto y equipos de desarrollo.
Por otro lado, los modelos de ML se entrenan en datos históricos, no en tiempo real. Hay un esfuerzo por ponerse al día, pero, al fin de cuentas, resultan obsoletos.
No obstante, esto no significa que debamos retroceder. Todo lo contrario. Esta es una señal de que, hoy más que nunca, debemos concentrarnos en la calidad y coherencia de los datos:
- Recopilar, estructurar y limpiar los datos;
- Ajustar la lógica del entrenamiento de los modelos de ML a las especificidades de la plataforma;
- Entrenar e integrar los modelos a la plataforma;
- Monitorear su eficiencia y optimizarlos, si es necesario;
- Repetir el ciclo cada 6–12 meses.
Si se descuida uno solo de estos pasos, se cae el desempeño meta de la solución de detección de fraudes.
9. Falta de inversiones en el juego limpio
La IA impulsa la automatización del ciclo completo en 90–95 % de las actividades de gestión de riesgos y antifraudes, procesando cantidades masivas de datos en tiempo real. La tecnología es una revolución de peso y los operadores apuestan alto en ella. Pero el fraude no es la única amenaza para el éxito de largo plazo.
La reputación no solo depende de la mitigación de riesgos proactiva, sino de juegos justos y equilibrados. Actualmente, los jugadores no quieren apenas soluciones seguras. Quieren pruebas de que el juego es honesto, de que pueden ganar y de que las probabilidades no están arregladas.
Los operadores que ignoran esto pierden más que sus lucros. Pierden la confianza. Y es mucho más difícil recuperar la confianza que cualquier pago.
El juego justo y las apuestas responsables no deberían ser expresiones de moda. Deberían ser la base del negocio. Obviamente, esto requiere inversiones, compromiso y transparencia. Pero parece que la industria del iGaming está lista para empezar el cambio.
Pensamientos finales
Está claro que la IA no ha resuelto todos los problemas de la gestión de fraudes y riesgos. Aún hay mucho que hacer en términos de la optimización y las actualizaciones, y la tecnología seguirá evolucionando. Así como las maniobras fraudulentas.
Depender de una única solución y esperar que funcione para siempre ya no es opción. Los modelos de IA necesitan ajustes estratégicos y reentrenamientos constantes. La única forma de mantenerse al frente es responder de forma rápida y proactiva.
